Ciencia De Datos A Trav S De Python
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Ciencia de datos con python
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.
Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python
Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.
Estadística Descriptiva Aplicada en Python para la Investigación Científica en Ciencias Sociales y Educativas
Author: Marcelo Bernave Chancusig López
language: es
Publisher: Editorial Investigativa Latinoamericana
Release Date: 2024-06-23
En la era de la información, el conocimiento es poder. Pero este poder no radica únicamente en la acumulación de datos, sino en la capacidad de analizarlos, interpretarlos y convertirlos en decisiones informadas. Este libro, "Estadística Descriptiva Aplicada en Python para las Ciencias Sociales y Educativas", se concibe como una herramienta fundamental para estudiantes, investigadores y profesionales de las ciencias sociales y educativas que desean adquirir o reforzar habilidades en el análisis estadístico utilizando Python, uno de los lenguajes de programación más populares y poderosos en el campo del análisis de datos. El propósito de este texto es doble. En primer lugar, aspiramos a proporcionar una comprensión sólida de los principios y métodos de la estadística descriptiva, que son la base para cualquier tipo de análisis estadístico. En segundo lugar, buscamos enseñar cómo aplicar estos conceptos utilizando Python, haciendo que los procesos de análisis sean más eficientes y reproducibles. Abordamos este desafío presentando ejemplos relevantes y actuales que resuenan con problemas y situaciones típicas en las ciencias sociales y la educación. Nos enfocaremos en las medidas de tendencia central y dispersión, la construcción de tablas de frecuencias, y la interpretación de los resultados estadísticos a través de la visualización de datos. Asimismo, discutiremos cómo la correlación y la covarianza pueden revelar relaciones interesantes entre variables sociales y educativas.