Python para Análisis de Datos - Manipulación de Datos con Pandas, NumPy y Jupyter(2023)

Python para Análisis de Datos - Manipulación de Datos con Pandas, NumPy y Jupyter

Español | 9.5 Mb | Pdf | Autor: Wes Mckinney | Páginas: 716 | Publicación: 2023 | Pass:www.detodopython.com

Descripción:
Este libro ha sido meticulosamente diseñado para ser una valiosa herramienta en su trabajo, especialmente si está involucrado en la manipulación, procesamiento, limpieza y desglose de datos en Python. Su utilidad se extiende tanto a la creación de programas como a la documentación, y se caracteriza por la facilidad de uso de los ejemplos de código proporcionados en sus páginas. No es necesario que solicite permiso para incorporar estos ejemplos en sus proyectos, a menos que esté considerando la reproducción de una cantidad significativa de código, como podría ser el caso al vender o distribuir ejemplos derivados de los libros de O'Reilly.

El enfoque principal de este libro se centra en los aspectos prácticos relacionados con la manipulación, procesamiento y análisis de datos en Python. Su propósito es brindar a los lectores una guía completa sobre los componentes del lenguaje de programación Python y su ecosistema de bibliotecas y

herramientas dedicadas a la gestión de datos. Al completar este libro, los lectores estarán equipados para convertirse en analistas de datos eficaces, con una sólida base en la programación de Python y sus herramientas, en contraposición a un enfoque puramente metodológico en el análisis de datos. Aquí, se aborda la programación en Python necesaria para abordar tareas relacionadas con datos.

Es relevante destacar que, desde la publicación original de este libro en 2012, el término "ciencia de datos" se ha consolidado como una descripción general que abarca una amplia gama de actividades, desde simples estadísticas descriptivas hasta análisis estadísticos avanzados y aprendizaje automático. El ecosistema de código abierto de Python para el análisis de datos (o ciencia de datos) también ha experimentado un crecimiento sustancial desde entonces. Por lo tanto, se sugiere que este libro sirve como una base sólida para que los lectores avancen hacia recursos más especializados y específicos en el campo de la ciencia de datos.

En resumen, este libro no solo ofrece un valioso conjunto de herramientas y conocimientos para la programación en Python relacionada con datos, sino que también sirve como un punto de partida para aquellos que deseen explorar en mayor profundidad los aspectos avanzados del análisis de datos y la ciencia de datos en el contexto del ecosistema Python.

Contenido:
Capítulo 1. Preliminares
Capítulo 2. Fundamentos del lenguaje Python, IPython y Jupyter Notebooks
Capítulo 3. Estructuras de datos integrados, funciones y archivos
Capítulo 4. Fundamentos de NumPy: arrays y computación vectorizada
Capítulo 5. Empezar a trabajar con pandas
Capítulo 6. Carga de datos, almacenamiento y formatos de archivo
Capítulo 7. Limpieza y preparación de los datos
Capítulo 8. Disputa de datos: unión, combinación y remodelación
Capítulo 9. Gráficos y visualización
Capítulo 10. Agregación de datos y operaciones con grupos
Capítulo 11. Series temporales
Capítulo 12. Introducción a las librerías de creación de modelos de python
Capítulo 13. Ejemplo de análisis de datos
Apéndice A. Numpy Avanzado
Apéndice B. Más sobre el sistema IPython

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