Ciencia de los datos con Python - 1ra edición
By Francisco J. Toro López
Length4h 53m
About this audiobook
Esta obra demuestra una metodología de desarrollo de investigaciones, proyectos e iniciativas aplicadas en muchas áreas del conocimiento, que en diversas instancias se fundamentan en base de datos e información proveniente de fuentes internas y externas en el marco de objetivos de las sociedades abiertas al cambio. Se repasa el lenguaje de programación Python muy utilizado en estos casos.
La estructura está compuesta por funciones, algoritmos y metodologías hechos con Python y otras herramientas computacionales, con varias técnicas de corte administrativo y funcional. La intención es facilitar los procesos de análisis en diversos proyectos e investigaciones de acuerdo a un plan estratégico. Los ejercicios disponibles están en un formato de presentación sencilla; son de fácil desarrollo y seguimiento.
Dirigido a aquellas personas que examinan, prueban, ensayan y realizan funciones orientadas a dar respuestas a diversas inquietudes comerciales, administrativas y científicas, analizando múltiples datos y forjando la planeación y desarrollo de proyectos, con un enfoque que busque siempre la efectividad al emplear funciones y algoritmos diseñados e implementados para tales casos.
Incluye
Análisis metodológico para planear y desarrollar programas de selección y captación de datos.
Plan de organización de un proyecto de esta clase.
Guía para utilizar eficientemente la información del costo-beneficio requerido de acuerdo con las políticas generales de una empresa, usando y ajustando las librerías y los calendarios de trabajo al programar las funciones y algoritmos.
Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL)
Al final del libro encontrará el código para ingresar al Sistema de información en Línea – SIL – donde podrá descargar el proyecto en el último capítulo desarrollado en Microsoft Project.
Audiobook details
GenreTechnology
Length4 hrs 53 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateMay 1, 2022
LanguageSpanish
Table of contents
1Título de la Página
17La integración
2DEDICATORIA
18Las diferencias de las métricas dependiendo de las variables y tareas
3AGRADECIMIENTOS
19CAPÍTULO 5: EVALUACIÓN DE MODELOS: LA VISTA ‘MINABLE’ Y LA COMPRENSIÓN DE DATOS
4ÍNDICE DE FIGURAS
20¿Qué es la vista ‘minable’?
5ÍNDICE DE TABLAS
21¿Para qué se utiliza una vista ‘minable’?
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6OBSERVACIONES GENERALES
22Técnicas que convierten datos en modelos y procesos de predicción en temas empresariales
7INTRODUCCIÓN
23Un caso manejado con tres técnicas matemáticas
8CAPÍTULO 2: TÉRMINOS, TÉCNICAS Y TAREAS DE LAS CIENCIAS DE DATOS
24CAPÍTULO 6: PROYECTOS DE LAS CIENCIAS DE DATOS
9¿Qué es la minería de datos?
25Planeación y desarrollo de proyectos de la ciencia de los datos
10¿Qué es la ciencia de los datos?
26Tiempos, costos y riesgos de proyectos
11La ciencia de los datos
27Ajustes e informes
12CAPÍTULO 3: ADQUISICIÓN Y MANIPULACIÓN DE DATOS
28La asignación de recursos
13Importación y exportación de datos con Python
29Caso del palacio de Edimburgo
14Introducción al análisis de datos con Python
30ANEXOS
15CAPÍTULO 4: ANÁLISIS DE LOS DATOS Y DISEÑO Y PRESENTACIÓN DEL MODELO
31La biblioteca Numpy
16Verificando la instalando Python
32La librería Pandas
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