Análisis exploratorio de datos con libro de cocina de Python: más de 50 recetas para analizar, visualizar y extraer información de datos estructurados y no estructurados

Extraiga información valiosa de los datos aprovechando diversas técnicas de análisis y visualización con esta guía completa. La compra del libro impreso o Kindle incluye un libro electrónico en PDF gratuito. Características principales: Obtenga experiencia práctica en la realización de EDA en una única variable de interés en Python. Aprenda las diferentes técnicas para análisis y exploración de datos tabulares, de series temporales y textuales en Python. Conozca bien la visualización de datos utilizando las principales bibliotecas de Python como Matplotlib y seaborn. Descripción del libro: El análisis de datos exploratorios (EDA) es un paso crucial en los proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático, ya que ayuda para descubrir relaciones y patrones y proporciona información sobre conjuntos de datos estructurados y no estructurados. Con varias técnicas y bibliotecas disponibles para realizar EDA, elegir el enfoque correcto a veces puede resultar un desafío. Esta guía práctica le proporciona pasos prácticos y código listo para usar para realizar análisis exploratorios de datos tabulares, de series temporales y textuales. El libro comienza centrándose en recetas preliminares, como estadísticas resumidas, preparación de datos y bibliotecas de visualización de datos. A medida que avance, descubrirá cómo implementar análisis univariados, bivariados y multivariados en datos tabulares. A lo largo de los capítulos, conocerá bien las bibliotecas populares de visualización y manipulación de datos de Python, como seaborn y pandas. Al final de este libro, habrá dominado las diversas técnicas de EDA y las habrá implementado de manera eficiente en datos estructurados y no estructurados. Lo que aprenderá: Realizar EDA con las principales bibliotecas de visualización de datos de Python Ejecutar análisis univariados, bivariados y multivariados en datos tabulares Descubrir patrones y relaciones dentro de datos de series temporales Identificar patrones ocultos dentro de datos textuales Descubrir diferentes técnicas para preparar datos para el análisis Superar el desafío de valores atípicos y valores faltantes durante el análisis de datos Aproveche EDA automatizado para un análisis rápido y eficiente Para quién es este libro: si es un analista de datos interesado en la aplicación práctica del análisis de datos exploratorio en Python, entonces este libro es para usted. Este libro también beneficiará a los científicos de datos, investigadores y estadísticos que buscan instrucciones prácticas sobre cómo aplicar técnicas EDA utilizando bibliotecas de Python. Un requisito previo es el conocimiento básico de la programación Python y una comprensión básica de los conceptos estadísticos fundamentales.

• | Autor: Ayodele Oluleye
• | Editorial: Packt Publishing
• | Fecha de publicación: 30 de junio de 2023
• | Número de páginas: 382 páginas
• | Idioma: inglés
• | Encuadernación: Tapa blanda
• | ISBN-10: 1803231106
• | ISBN-13: 9781803231105