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Ciencia de Datos con Python desde Cero – Volumen 3 (Nivel Avanzado): Machine Learning Avanzado y Big Data con Python: Domina Random Forest, Gradient ... de modelos en la nube con ejemplos prįcticos - Brossura

Libro 3 di 3: Ciencia de datos desde cero

Learning Press, DATA

 
9798265704191: Ciencia de Datos con Python desde Cero – Volumen 3 (Nivel Avanzado): Machine Learning Avanzado y Big Data con Python: Domina Random Forest, Gradient ... de modelos en la nube con ejemplos prįcticos
Brossura
ISBN 13: 9798265704191
Casa editrice: Independently published, 2025

Sinossi

æQuieres dar el salto definitivo en tu camino como cientķfico de datos?

Este es el tercer y śltimo volumen de la serie Ciencia de Datos Desde Cero. Tras aprender los fundamentos (Volumen 1) y dominar el anįlisis exploratorio y los primeros modelos predictivos (Volumen 2), aquķ te adentrarįs en el nivel profesional: modelos avanzados, anįlisis de Big Data y despliegue en producción.

En este libro aprenderįs a:

  • Entrenar y optimizar modelos de Machine Learning avanzados: Įrboles de Decisión, Random Forest, Gradient Boosting.

  • Explicar predicciones con SHAP e interpretar la importancia de variables.

  • Analizar datos masivos con PySpark, comparando su potencia frente a Pandas.

  • Guardar y desplegar modelos con Flask y ponerlos en la nube (Heroku / AWS).

  • Implementar prįcticas de MLOps: versionado de datos, pipelines automatizados y control de modelos.

  • Integrar todo en un proyecto real de predicción de rotación de empleados, desde el EDA hasta la presentación final de resultados a negocio.

📌 Este volumen cierra la trilogķa y te lleva desde aprendiz hasta cientķfico de datos autónomo, capaz de afrontar proyectos completos en Machine Learning y Big Data.

Ideal para estudiantes, profesionales de datos, analistas de negocio y cualquier persona que quiera alcanzar un nivel avanzado en ciencia de datos con Python.

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

Editore
Independently published
Data di pubblicazione
2025
Lingua
Spagnolo
ISBN 13 
9798265704191
Rilegatura
Copertina flessibile
Numero di pagine
75
Contatto del produttore
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