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Packt Publishing

Ciencia de datos aplicada con Python y Jupyter: utilice potentes herramientas estándar de la industria para desbloquear conocimientos nuevos y procesables a partir de sus datos

Ciencia de datos aplicada con Python y Jupyter: utilice potentes herramientas estándar de la industria para desbloquear conocimientos nuevos y procesables a partir de sus datos

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Conviértase en el jugador maestro de la exploración de datos mediante la creación de canales de procesamiento de datos, visualizaciones y modelos de predicción reproducibles para sus aplicaciones. Características clave Póngase en marcha con el ecosistema Jupyter y algunos conjuntos de datos de ejemplo. Aprenda sobre conceptos clave de aprendizaje automático, como SVM, clasificadores KNN y bosques aleatorios. Descubra cómo puede utilizar el web scraping para recopilar y analizar sus propios conjuntos de datos personalizados. Descripción del libro Primeros pasos La ciencia de datos no tiene por qué ser una batalla cuesta arriba. Ciencia de datos aplicada con Python y Jupyter es una guía paso a paso ideal para principiantes que conocen un poco de Python y buscan una introducción rápida y ágil a estos conceptos. En este libro, aprenderá todos los aspectos del proceso de flujo de trabajo de datos estándar, incluida la recopilación, limpieza, investigación, visualización y modelado de datos. Comenzarás con los conceptos básicos de Jupyter, que serán la columna vertebral del libro. Después de familiarizarnos con sus características estándar, verás un ejemplo en la práctica con nuestro primer análisis. En la siguiente lección, se sumergirá directamente en el análisis predictivo, donde se implementan múltiples algoritmos de clasificación. Finalmente, el libro termina analizando las técnicas de recopilación de datos. Verá cómo se pueden adquirir datos web con técnicas de raspado y mediante API, y luego explorará brevemente visualizaciones interactivas. Lo que aprenderá Ponte en marcha con el ecosistema Jupyter Identifica áreas potenciales de investigación y realiza análisis de datos exploratorios Planifica una estrategia de clasificación de aprendizaje automático y entrena modelos de clasificación Utiliza curvas de validación y reducción de dimensionalidad para ajustar y mejorar tus modelos Elimina datos tabulares de páginas web y transfórmelo en Pandas DataFrames Cree visualizaciones interactivas y compatibles con la web para comunicar claramente sus hallazgos. Para quién es este libro La ciencia de datos aplicada con Python y Jupyter es ideal para profesionales con una variedad de descripciones de trabajo en una amplia gama de industrias, dado el aumento popularidad y accesibilidad de la ciencia de datos. Necesitará algo de experiencia previa con Python; cualquier trabajo previo con bibliotecas como Pandas, Matplotlib y Pandas le proporcionará una ventaja útil.

  • | Autor: Alex Galea
  • | Editorial: Packt Publishing
  • | Fecha de publicación: 31 de octubre de 2018
  • | Número de páginas: 192 páginas
  • | Idioma: inglés
  • | Encuadernación: Tapa blanda
  • | ISBN-10: 1789958172
  • | ISBN-13: 9781789958171
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