Ciencia de datos con python
Ebook
ES

Ciencia de datos con python

Contreras, Leonardo, Padilla, José

Sumérgete en Ciencia de datos con python y descubre cómo convertir datos en insights con herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. ¿Listo para transformar tu análisis? Este libro de Ediciones de la U te guía paso a paso en el mundo del machine learning y la ciencia de datos.

Comprar en:

Alpha Books Alpha Books Bajalibros Argentina Bajalibros Argentina Bajalibros Colombia Bajalibros Colombia Bajalibros España Bajalibros España Bajalibros Latam Bajalibros Latam Bajalibros México Bajalibros México Bookshop Uruguay Bookshop Uruguay Dinediciones Dinediciones Ebooks Antártica Ebooks Antártica Ebooks Happy Books Ebooks Happy Books Ebooks Librería Carlos Fuentes Ebooks Librería Carlos Fuentes ebooks Libreria del GAM ebooks Libreria del GAM ebooks libreria española ebooks libreria española Ebooks Lobo Lunar Ebooks Lobo Lunar ebookscfeguatemala ebookscfeguatemala ebookscrisol ebookscrisol ebookslibelista ebookslibelista ebookssophos ebookssophos ebooksyennyelateneo ebooksyennyelateneo eBukz eBukz Lerner Ebooks Lerner Ebooks Librería El Hombre de la Mancha Librería El Hombre de la Mancha libreriasiglo.com | Tienda de libros electrónicos libreriasiglo.com | Tienda de libros electrónicos Libros Patagonia Libros Patagonia Libros Patagonia Libros Patagonia LORANCHBOOKSTORE LORANCHBOOKSTORE mrbooksebooks mrbooksebooks Sanborns Ebooks Sanborns Ebooks Viubux Viubux

Detalles

ISBN: 9789587927634

Editorial: Ediciones de la U

Género: Computadoras > Ciencia de datos, Computadoras, Computadoras > Ciencia de datos > General

Fecha de edición: 10-12-2024

Sobre esta publicación

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los funda­mentos del análisis de datos mediante el lengua­je Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un con­junto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para com­prender el conjunto de datos en cuestión. Ade­más, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analíti­ca de datos y Machine Learning.
Aborda temas clave para estudiantes o do­centes que buscan realizar trabajos o inves­tigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo prepa­rar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para de­terminar el valor de la variable de salida o vi­sualizar patrones dentro de los datos.