Ciencia De Datos Python
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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.
Ciencia de Datos Python
Author: Christopher Wilkinson
language: es
Publisher: Independently Published
Release Date: 2020
Python Data Science- descripciónUna guía definitiva para aprender los fundamentos de la ciencia de datos de Python está llena de conocimientos y estrategias para científicos de datos, profesionales de programación y estudiantes que quieren equiparse con las nuevas bibliotecas de tendencia y funciones de Python como administración de datos como gestión de datos Herramienta. Este libro cuenta con todas las principales técnicas de recopilación, interpretación y procesamiento de datos para lograr información refinada. El lector aprenderá sobre la investigación científica de los datos, la sintaxis del lenguaje de programación Python y todos los conocimientos básicos de las bibliotecas y métodos importados.Un enfoque eficaz de la ciencia de datos de Python puede ahorrar tiempo, recursos y energía. Puede aprender a ayudar a cualquier empresa con los procesos en ejecución: cuentas, módulos de recursos humanos, ventas, servicios y más. Teniendo en cuenta los requisitos de marca y competencia, esta guía para principiantes cubre todas las estrategias y tácticas de gestión de datos. El desarrollo de la función bien estructurada de Python es puramente una técnica sistemática y basada en el conocimiento.Construir un sistema de investigación de datos científicos nunca ha sido tan fácil como lo es hoy en día. Muchas empresas han cambiado sus sistemas de datos al lenguaje Python de código abierto, fácil de aprender. Si realmente quieres aprender Python Data Science, no pierdas el tiempo mirando a tu alrededor - compra este extraordinario libro ahora para empezar. Es un libro detallado con un conocimiento completo de la ciencia de datos, estructuras de datos python, bibliotecas estándar, marcos de ciencia de datos y modelos predictivos en Python. Construya su historia de éxito a través del aprendizaje de las mejores prácticas de la ciencia de datos. Haga clic en el botón Comprar para empezar.
Ciencias de datos
Descubra qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al cambio de paradigma de investigación La ciencia de datos es un campo académico multidisciplinar que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos. Ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de diversas disciplinas científicas y tecnológicas tradicionales, junto a la transversalidad de otras de gran impacto como los servicios en la nube, el Internet de las cosas, el Blockchain o la ciberseguridad. La demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos ha aumentado y ha supuesto un cambio significativo en empresas, organizaciones y carreras académicas. Si desea adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, ha llegado al libro indicado. Ciencias de datos recoge las tecnologías, herramientas y aplicaciones de los soportes fundamentales de la ciencia de datos: • Aborda la multidisciplinaria naturaleza de la ciencia de datos y su popularidad en campos como las matemáticas, la estadística, la programación, la IA y el aprendizaje automático. • Explora tecnologías como BigData, IoT, servicios en la nube, IA, Blockchain y ciberseguridad, así como la ética y la privacidad. • Describe los avances recientes en lenguaje artificial y tecnología Blockchain, incluyendo NFT. Asimismo, el libro proporciona contenido relevante para todos los niveles, desde principiantes hasta expertos, con amplia bibliografía y recursos online. En la parte inferior de la primera página, encontrará el código de acceso que le permitirá descargar de forma gratuita los contenidos adicionales en www.marcombo.info. Sin duda, con esta lectura adquirirá los conocimientos más requeridos en la formación del científico de datos y en los roles profesionales asociados, como analista de datos, ingeniero de datos o ingeniero de aprendizaje automático.