Herramientas del analista de datos en Python: Aprenda Python y las bibliotecas basadas en Python con aplicaciones en análisis de datos y estadística

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Título original:

A Python Data Analyst's Toolkit: Learn Python and Python-Based Libraries with Applications in Data Analysis and Statistics

Contenido del libro:

Explore los fundamentos del análisis de datos y la estadística con estudios de casos utilizando Python. Este libro le mostrará cómo escribir código en Python con confianza y utilizar varias bibliotecas y funciones de Python para analizar cualquier conjunto de datos. El código se presenta en cuadernos Jupyter que pueden adaptarse y ampliarse.

Este libro se divide en tres partes: programación con Python, análisis y visualización de datos, y estadística. Comenzará con una introducción a Python: la sintaxis, las funciones, las sentencias condicionales, los tipos de datos y los distintos tipos de contenedores. A continuación, repasará conceptos más avanzados como expresiones regulares, manejo de archivos y resolución de problemas matemáticos con Python.

La segunda parte del libro, cubrirá las bibliotecas de Python utilizadas para el análisis de datos. Habrá un capítulo introductorio que cubrirá conceptos básicos y terminología, y un capítulo sobre NumPy (la librería de cálculo científico), Pandas (la librería de manipulación de datos) y librerías de visualización como Matplotlib y Seaborn. Se incluirán casos prácticos como ejemplos para ayudar a los lectores a comprender algunas aplicaciones del análisis de datos en el mundo real.

Los últimos capítulos del libro se centran en la estadística, dilucidando principios importantes de la estadística que son relevantes para la ciencia de datos. Estos temas incluyen la probabilidad, el teorema de Bayes, permutaciones y combinaciones, y pruebas de hipótesis (ANOVA, prueba de Chi-cuadrado, prueba z, y la prueba t), y cómo la biblioteca Scipy permite la simplificación de los cálculos tediosos involucrados en las estadísticas.

Lo que aprenderá

⬤ Fomentar sus habilidades analíticas y de programación con Python.

⬤ Resolver problemas matemáticos en cálculo, teoría de conjuntos y álgebra con Python.

⬤ Trabajar con varias bibliotecas en Python para estructurar, analizar y visualizar datos.

⬤ Abordar estudios de casos de la vida real utilizando Python.

⬤ Revisar conceptos estadísticos esenciales y utilizar la biblioteca Scipy para resolver problemas en estadística.

A quién va dirigido este libro

Profesionales que trabajan en el campo de la ciencia de datos interesados en mejorar sus habilidades en Python, análisis de datos y estadística.