Python Data Analysis - Tercera edición: Realice la recopilación de datos, procesamiento de datos, wrangling, visualización y construcción de modelos utilizando Python

Opiniones de los lectores

En general, el libro es bien recibido por los principiantes en la ciencia de datos y el análisis de datos, elogiado por su fácil lectura y la amplia cobertura de conceptos y herramientas esenciales. Muchos críticos aprecian la inclusión de ejemplos prácticos de código Python y un enfoque estructurado de temas que van desde la configuración inicial hasta el aprendizaje automático. Sin embargo, varias críticas destacan la falta de profundidad del libro, la presencia de errores y problemas con la calidad de las figuras e ilustraciones.

Fácil de leer y comprender, lo que lo hace adecuado para principiantes.

Introducción completa a los conceptos y herramientas de la ciencia de datos.

(basado en 13 opiniones de lectores)

Título original:

Python Data Analysis - Third Edition: Perform data collection, data processing, wrangling, visualization, and model building using Python

Contenido del libro:

Comprenda las canalizaciones de análisis de datos mediante algoritmos y técnicas de aprendizaje automático con esta guía práctica.

Características principales:

⬤ Prepare y limpie sus datos para utilizarlos en el análisis exploratorio, la manipulación de datos y el manejo de datos.

⬤ Descubra métodos de aprendizaje automático supervisados, no supervisados, probabilísticos y bayesianos.

⬤ Conozca el procesamiento de gráficos y el análisis de sentimientos.

Descripción del libro

El análisis de datos le permite generar valor a partir de datos pequeños y grandes descubriendo nuevos patrones y tendencias, y Python es una de las herramientas más populares para analizar una amplia variedad de datos. Con este libro, se pondrá en marcha utilizando Python para el análisis de datos, explorando las diferentes fases y metodologías utilizadas en el análisis de datos y aprendiendo a utilizar las bibliotecas modernas del ecosistema Python para crear pipelines de datos eficientes.

Comenzando con los fundamentos esenciales del análisis estadístico y de datos utilizando Python, llevará a cabo complejos análisis y modelado de datos, manipulación de datos, limpieza de datos y visualización de datos utilizando ejemplos fáciles de seguir. A continuación, comprenderá cómo realizar análisis de series temporales y procesamiento de señales utilizando modelos ARMA. A medida que avance, se familiarizará con el procesamiento inteligente y el análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje automático como la regresión, la clasificación, el análisis de componentes principales (ACP) y la agrupación. En los capítulos finales, trabajará con ejemplos reales para analizar datos textuales y de imágenes mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y análisis de imágenes, respectivamente. Por último, el libro demostrará la computación paralela utilizando Dask.

Al final de este libro de análisis de datos, estará equipado con las habilidades que necesita para preparar los datos para el análisis y crear visualizaciones de datos significativas para predecir valores a partir de los datos.

Lo que aprenderá:

⬤ Explorar la ciencia de datos y sus diversos modelos de proceso.

⬤ Realizar la manipulación de datos utilizando NumPy y pandas para agregar, limpiar y manejar valores faltantes.

⬤ Crear visualizaciones interactivas utilizando Matplotlib, Seaborn y Bokeh.

⬤ Recuperar, procesar y almacenar datos en una amplia gama de formatos.

⬤ Comprender el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características utilizando pandas y scikit-learn.

⬤ Realizar análisis de series temporales y procesamiento de señales utilizando datos del ciclo de manchas solares.

⬤ Analizar datos textuales y datos de imagen para realizar análisis avanzados.

⬤ Ponerse al día con la computación paralela utilizando Dask.

A quién va dirigido:

Este libro es para analistas de datos, analistas de negocios, estadísticos y científicos de datos que buscan aprender a usar Python para el análisis de datos. Los estudiantes y las facultades académicas también encontrarán este libro útil para aprender y enseñar el análisis de datos con Python utilizando un enfoque práctico. Una comprensión básica de matemáticas y un conocimiento práctico del lenguaje de programación Python le ayudarán a empezar con este libro.