Análisis exploratorio de datos con Python : Guía rápida de referencia

Poonam Ponde

ISBN 10: 6208029805 / ISBN 13: 9786208029807

Editore: Ediciones Nuestro Conocimiento, 2024

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 'Análisis exploratorio de datos con Python: A Quick Reference Guide' es un compañero inestimable para los entusiastas de los datos que buscan una visión concisa y práctica de las técnicas de análisis exploratorio de datos (AED) con el lenguaje de programación Python. El análisis exploratorio de datos es un paso importante en cualquier tarea de análisis de datos, ya que ofrece un enfoque sistemático para comprender, limpiar e interpretar los datos antes de llevar a cabo una modelización más compleja. No sólo mejora la fiabilidad de los análisis posteriores, sino que también capacita a los profesionales de los datos para tomar decisiones informadas, lo que conduce a perspectivas más sólidas y procesables. Este libro se ha diseñado como una referencia rápida que ofrece información sobre las principales bibliotecas y métodos de Python para la exploración eficaz de datos. Tanto si es un principiante como si es un analista de datos experimentado, esta guía proporciona herramientas y consejos esenciales para navegar por el intrincado proceso de EDA, permitiéndole descubrir patrones, tendencias y perspectivas valiosas dentro de sus conjuntos de datos de manera eficiente. Codice articolo 9786208029807

Dati bibliografici

Titolo: Análisis exploratorio de datos con Python : ...

Casa editrice: Ediciones Nuestro Conocimiento

Data di pubblicazione: 2024

Legatura: Taschenbuch

Condizione: Neu

Descrizione articolo

Riassunto:

"Análisis exploratorio de datos con Python: A Quick Reference Guide" es un compañero inestimable para los entusiastas de los datos que buscan una visión concisa y práctica de las técnicas de análisis exploratorio de datos (AED) con el lenguaje de programación Python. El análisis exploratorio de datos es un paso importante en cualquier tarea de análisis de datos, ya que ofrece un enfoque sistemático para comprender, limpiar e interpretar los datos antes de llevar a cabo una modelización más compleja. No sólo mejora la fiabilidad de los análisis posteriores, sino que también capacita a los profesionales de los datos para tomar decisiones informadas, lo que conduce a perspectivas más sólidas y procesables. Este libro se ha diseñado como una referencia rápida que ofrece información sobre las principales bibliotecas y métodos de Python para la exploración eficaz de datos. Tanto si es un principiante como si es un analista de datos experimentado, esta guía proporciona herramientas y consejos esenciales para navegar por el intrincado proceso de EDA, permitiéndole descubrir patrones, tendencias y perspectivas valiosas dentro de sus conjuntos de datos de manera eficiente.