Descripción
CIENCIA DE DATOS CON PYTHON
Resumen del libro
Este libro es una guía práctica y accesible para introducirse en el análisis de datos y el Machine Learning utilizando Python. A través de un enfoque didáctico, el lector recorrerá el proceso completo de la ciencia de datos, desde la preparación y limpieza de datos hasta la implementación de modelos predictivos avanzados. Con ejemplos paso a paso, fragmentos de código y recursos complementarios, la obra está diseñada para que estudiantes, docentes, investigadores y profesionales puedan desarrollar proyectos de analítica de datos sin necesidad de experiencia previa en programación o estadística avanzada.
¿De qué trata?
La obra acompaña al lector en el dominio del flujo de trabajo completo de la ciencia de datos. Comienza con los fundamentos esenciales, explicando cómo adquirir y preparar datos de manera eficiente. A continuación, se adentra en el uso de librerías clave como NumPy, Pandas y Matplotlib para la manipulación, análisis y visualización de información. El libro avanza hacia técnicas de transformación y selección de características, elementos críticos para mejorar la precisión de los modelos. Finalmente, introduce la implementación de modelos predictivos con Machine Learning, permitiendo al lector obtener resultados robustos y tomar decisiones basadas en datos. Todo ello se presenta con ejemplos prácticos y código listo para ser aplicado en proyectos reales.
Temas principales
- Fundamentos de la ciencia de datos y su aplicación en sectores como educación, salud, comercio e investigación.
- Preparación y limpieza de datos para garantizar la calidad de los análisis.
- Uso de librerías esenciales de Python: NumPy, Pandas y Matplotlib.
- Técnicas avanzadas de transformación y selección de características.
- Implementación de modelos predictivos con Machine Learning.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes, docentes, investigadores y profesionales que deseen iniciarse o profundizar en el análisis de datos y el aprendizaje automático. Es especialmente útil para quienes buscan una aproximación práctica y sin requisitos previos de programación o estadística avanzada, así como para aquellos que necesiten aplicar técnicas de ciencia de datos en proyectos reales dentro de sus campos de trabajo o estudio.
Qué aporta este libro
- Una ruta de aprendizaje completa, desde los conceptos básicos hasta la implementación de modelos predictivos.
- Ejemplos prácticos y código reutilizable que facilitan la aplicación inmediata de los conocimientos.
- Recursos complementarios accesibles mediante código QR para ampliar el aprendizaje.
- Capacidad para realizar proyectos de analítica de datos y Machine Learning sin experiencia previa.
- Habilidades para tomar decisiones informadas basadas en modelos predictivos fiables.
Ficha técnica
- Autor: Contreras Bravo; Leonardo Emiro#José Eduardo; Padilla Beltrán
- Editorial: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
- Idioma: Español
- Tema: Análisis de datos: general - Informática: cuestiones generales
- Colección: Informática General
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: 2025
- Número de páginas: 314
- Dimensiones: 24.0 cm x 17.0 cm
- Peso: 496.0 gr
Valoración editorial
Esta obra se presenta como una herramienta sólida para quienes desean adentrarse en el mundo de la ciencia de datos con Python. Su enfoque práctico y su estructura progresiva la convierten en una opción adecuada tanto para principiantes como para profesionales que buscan actualizar sus conocimientos. La inclusión de ejemplos detallados y recursos complementarios refuerza su utilidad como manual de consulta y aprendizaje autodidacta. En un contexto donde el análisis de datos es cada vez más relevante, este libro ofrece una base clara y aplicable para el desarrollo de proyectos reales.