Taller de gestión de datos, segunda edición: Cree su propia información práctica utilizando datos procedentes de múltiples fuentes.

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso muy recomendable para los principiantes en la ciencia de datos, concretamente en el manejo de datos. Ofrece un enfoque práctico con explicaciones y ejemplos detallados. Aunque el contenido básico y la estructura son bien recibidos, varios lectores señalaron la presencia de erratas y errores que podrían confundir a los usuarios noveles.

⬤ Diligentes explicaciones de código, que crean intuición para los principiantes.
⬤ Cobertura exhaustiva de estructuras de datos, módulos y técnicas relevantes para el manejo de datos.
⬤ Ejercicios prácticos y recursos descargables mejoran la experiencia de aprendizaje.
⬤ Proporciona casos prácticos y ejemplos para ilustrar los conceptos.
⬤ Adecuado tanto para principiantes como para aquellos que buscan refrescar conocimientos.

⬤ Presencia de erratas y errores en los ejemplos, que pueden frustrar a los principiantes.
⬤ El libro se centra en aplicaciones prácticas («qué es») más que en explicaciones teóricas («por qué es»).

(basado en 11 opiniones de lectores)

Título original:

The Data Wrangling Workshop, Second Edition: Create your own actionable insights using data from multiple raw sources

Contenido del libro:

Guía para principiantes para simplificar los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) con la ayuda de consejos prácticos, trucos y mejores prácticas, de forma divertida e interactiva.

Características principales

⬤ Explore el manejo de datos con la ayuda de ejemplos del mundo real y casos de uso empresarial.

⬤ Estudie varias formas de extraer el máximo valor de sus datos en un tiempo mínimo.

⬤ Aumenta tus conocimientos con temas extra, como la generación de datos aleatorios y la comprobación de la integridad de los datos.

Descripción del libro

Aunque disponemos fácilmente de una enorme cantidad de datos, éstos no son útiles en su forma bruta. Para que los datos sean significativos, deben ser curados y refinados.

Si es usted principiante, The Data Wrangling Workshop le ayudará a desglosar el proceso. Empezarás por lo básico y ampliarás tus conocimientos, avanzando desde los aspectos básicos de la gestión de datos hasta el uso de las herramientas y técnicas más populares.

Este libro comienza mostrándole cómo trabajar con estructuras de datos utilizando Python. A través de ejemplos y actividades, entenderás por qué deberías alejarte de los métodos tradicionales de limpieza de datos utilizados en otros lenguajes y aprovechar las rutinas especializadas pre-construidas en Python. Más adelante, aprenderá a utilizar el mismo backend de Python para extraer y transformar datos de diversas fuentes, como Internet, grandes bases de datos y tablas financieras de Excel. Para ayudarle a prepararse para escenarios más complicados, el libro le enseña a manejar datos incorrectos o que faltan y a reformatearlos en función de los requisitos de su herramienta de análisis posterior.

Al final de este libro, usted habrá desarrollado una sólida comprensión de cómo realizar el manejo de datos con Python, y aprendido varias técnicas y mejores prácticas para extraer, limpiar, transformar y formatear sus datos de manera eficiente, a partir de una amplia gama de fuentes.

Lo que aprenderá

⬤ Comprender los fundamentos de la gestión de datos.

⬤ Comprender cómo modelar datos con generación aleatoria de datos y comprobaciones de integridad de datos.

⬤ Descubrir cómo examinar los datos con estadísticas descriptivas y técnicas de trazado.

⬤ Explore cómo buscar y recuperar información con expresiones regulares.

⬤ Profundizar en las bibliotecas de ciencia de datos de Python de uso común.

⬤ Llegar a ser bien versado con la forma de manejar y compensar los datos que faltan.

Para quién es este libro

The Data Wrangling Workshop está diseñado para desarrolladores, analistas de datos y analistas de negocios que buscan seguir una carrera como científicos de datos o expertos en análisis. Aunque este libro está dirigido a principiantes que deseen iniciarse en el manejo de datos, es necesario tener conocimientos previos del lenguaje de programación Python para comprender fácilmente los conceptos que aquí se tratan. También ayudará tener un conocimiento rudimentario de bases de datos relacionales y SQL.