{"product_id":"9791387764715","title":"CIENCIA DE DATOS CON PYTHON","description":"\u003ch2\u003eCIENCIA DE DATOS CON PYTHON\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLa 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos de la ciencia de datos y su aplicación en sectores como educación, salud, comercio e investigación.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePreparación y limpieza de datos para garantizar la calidad de los análisis.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUso de librerías esenciales de Python: NumPy, Pandas y Matplotlib.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas avanzadas de transformación y selección de características.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación de modelos predictivos con Machine Learning.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste 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.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eUna ruta de aprendizaje completa, desde los conceptos básicos hasta la implementación de modelos predictivos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEjemplos prácticos y código reutilizable que facilitan la aplicación inmediata de los conocimientos.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRecursos complementarios accesibles mediante código QR para ampliar el aprendizaje.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para realizar proyectos de analítica de datos y Machine Learning sin experiencia previa.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHabilidades para tomar decisiones informadas basadas en modelos predictivos fiables.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAutor:\u003c\/strong\u003e Contreras Bravo; Leonardo Emiro#José Eduardo; Padilla Beltrán\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEditorial:\u003c\/strong\u003e RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eIdioma:\u003c\/strong\u003e Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eTema:\u003c\/strong\u003e Análisis de datos: general - Informática: cuestiones generales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eColección:\u003c\/strong\u003e Informática General\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEncuadernación:\u003c\/strong\u003e Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eFecha de edición:\u003c\/strong\u003e 2025\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eNúmero de páginas:\u003c\/strong\u003e 314\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDimensiones:\u003c\/strong\u003e 24.0 cm x 17.0 cm\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003ePeso:\u003c\/strong\u003e 496.0 gr\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEsta 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.\u003c\/p\u003e","brand":"RA-MA S.A. EDITORIAL Y PUBLICACIONES","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53568960037211,"sku":"9791387764715","price":27.9,"currency_code":"EUR","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/979138776471.jpg?v=1783706057","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9791387764715","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}