Puntuación:
El libro ha sido elogiado por su estilo didáctico accesible, sus temas prácticos y su equilibrio entre profundidad y amplitud de contenidos en ciencia de datos. Sin embargo, algunos usuarios han experimentado dificultades con proyectos específicos y consideran que la resolución de problemas puede llevar mucho tiempo.
Ventajas:Estilo de enseñanza fácil de entender, ejemplos realistas con código, temas prácticos que son útiles para principiantes y profesionales, y un buen equilibrio entre profundidad y cobertura de técnicas actualizadas.
Desventajas:Algunos lectores tuvieron problemas con la ejecución de los proyectos, y expresaron su frustración con la resolución de problemas y con el contenido obsoleto en determinadas áreas, especialmente en la transición entre capítulos.
(basado en 4 opiniones de lectores)
Dive Into Data Science: Use Python to Tackle Your Toughest Business Challenges
Aprenda a utilizar la ciencia de datos y Python para resolver problemas empresariales cotidianos.
Sumérjase en el apasionante mundo de la ciencia de datos con esta práctica introducción. Repleto de habilidades esenciales y ejemplos útiles, Dive Into Data Science le mostrará cómo obtener, analizar y visualizar datos para que pueda aprovechar su poder para resolver retos empresariales comunes.
Con sólo unos conocimientos básicos de Python y matemáticas de bachillerato, podrá leer el libro sin esfuerzo y empezar a aplicar la ciencia de datos en su trabajo diario. Desde la mejora de una empresa de bicicletas compartidas hasta la extracción de datos de sitios web y la creación de sistemas de recomendación, descubrirá cómo encontrar y utilizar soluciones basadas en datos para tomar decisiones empresariales.
Entre los temas tratados se incluyen la realización de análisis exploratorios de datos, la ejecución de pruebas A/B, la clasificación binaria mediante modelos de regresión logística y el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
También aprenderá a:
⬤ Predecir la demanda de los consumidores.
⬤ Optimizar las campañas de marketing.
⬤ Reducir la pérdida de clientes.
⬤ Predecir el tráfico del sitio web.
⬤ Construir sistemas de recomendación.
Con esta práctica guía a su alcance, aproveche el poder de la programación, la teoría matemática y el sentido común para encontrar soluciones basadas en datos que marquen la diferencia. No espere más, ¡sumérjase de lleno!
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)