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Fundamentos del Análisis de Datos con Python
Domine Python y el análisis de datos con NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn
¡Da rienda suelta a Python para el análisis de datos! Este libro le proporciona las herramientas esenciales para limpiar, manipular y visualizar datos mediante bibliotecas de Python como Pandas y NumPy.
Mejora tus habilidades de programación
Lo Que Obtendrás de Este Libro
18 capítulos que abarcan más de 470 páginas
Más de 450 bloques explicativos de código
Más de 48 ejercicios prácticos
7 cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos
3 proyectos prácticos del «mundo real»
Acerca de este libro
Conceptos básicos del análisis de datos maestros con Python
Transforma tus datos sin procesar en información valiosa con «Fundamentos del análisis de datos con Python». Esta guía completa le proporciona las habilidades y conocimientos esenciales para navegar por el mundo del análisis de datos, utilizando Python como una poderosa herramienta.
A través de explicaciones interesantes, ejercicios prácticos y ejemplos del mundo real, obtendrá una comprensión profunda de conceptos fundamentales como:
- Limpieza y manipulación de datos: Aprenda a preparar los datos para el análisis eliminando las inconsistencias, gestionando los valores faltantes y transformándolos en un formato utilizable.
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Domine el arte de explorar sus datos, descubrir patrones ocultos y obtener información valiosa mediante técnicas como la visualización y las estadísticas resumidas.
- Disputación de datos con bibliotecas de Python: Descubra bibliotecas potentes, como pandas y NumPy, que simplifican las tareas de manipulación de datos y le permiten trabajar con grandes conjuntos de datos de manera eficiente.
Conviértase en analista de datos con Python Fundamentals
A través de ejercicios interesantes y proyectos del mundo real, profundizará en los componentes básicos del análisis de datos:
- Importación y exploración de datos: Aprenda a importar datos de varias fuentes, explorar su estructura y contenido e identificar cualquier problema potencial.
- Visualización de datos: Domine el arte de crear visualizaciones informativas utilizando bibliotecas como Matplotlib y Seaborn, para comunicar información de manera efectiva a audiencias técnicas y no técnicas.
- Análisis estadístico con Python: Comprenda los conceptos estadísticos básicos y aplíquelos a sus datos mediante las bibliotecas de Python, lo que le permitirá sacar conclusiones significativas y tomar decisiones informadas.
-
Al final de este viaje, estarás equipado con conocimientos fundamentales y habilidades prácticas a aborde con confianza los desafíos del análisis de datos. Ya sea que esté siguiendo una carrera como analista de datos o simplemente esté buscando extraer información valiosa de sus propios datos, este libro le permite libere el poder de Python y conviértase en una persona impulsada por los datos.
Libere el potencial de sus datos y emprenda una trayectoria profesional gratificante con «Fundamentos del análisis de datos con Python». Esta guía práctica le proporciona las habilidades y conocimientos fundamentales necesario para conviértete en analista de datos utilizando Python, uno de los lenguajes más populares en el campo de la ciencia de datos.
Al dominar estos fundamentos cruciales, estará bien equipado para abordar con confianza cualquier proyecto de análisis de datos. Este libro le permite no solo comprender los conceptos, sino también aplicarlos a escenarios del mundo real, lo que lo encaminará a convertirse en un analista de datos competente.
El análisis de datos es fundamental en el mundo actual impulsado por los datos, ya que influye en sectores como las finanzas, la atención médica, el marketing y la inteligencia artificial. Debido a su versatilidad y amplias bibliotecas, Python se ha convertido en el lenguaje de referencia para el análisis de datos. Data Analysis Foundations with Python proporciona un enfoque estructurado y práctico para trabajar con datos. Es un recurso esencial para cualquiera que desee desarrollar habilidades de toma de decisiones basadas en datos, ya sea para aplicaciones de inteligencia empresarial, investigación o inteligencia artificial.
Este libro le enseña cómo limpiar, manipular, visualizar y analizar datos de manera eficiente utilizando las bibliotecas más poderosas de Python, incluidas Pandas, NumPy y Matplotlib. Aprenderá a estructurar conjuntos de datos, realizar análisis exploratorios de datos y extraer información significativa. Con ejercicios prácticos y estudios de casos reales, desarrollará la capacidad de manejar conjuntos de datos reales con confianza, lo que le proporcionará las habilidades necesarias para resolver problemas relacionados con los datos en entornos profesionales.
A diferencia de los libros generales de programación de Python, Data Analysis Foundations with Python se centra en la manipulación de datos y las técnicas analíticas. Combina ejercicios prácticos, conjuntos de datos del mundo real y explicaciones claras para cerrar la brecha entre la programación y el pensamiento analítico. Ya sea que trabaje con hojas de cálculo, bases de datos o conjuntos de datos de gran tamaño, este libro le enseña cómo convertir los datos sin procesar en información valiosa con Python.
Se recomienda un conocimiento básico de Python, pero no se requiere experiencia previa en análisis de datos. El libro comienza con los conceptos básicos y se desarrolla gradualmente hasta incluir técnicas más avanzadas, lo que lo hace accesible para los principiantes y es un recurso valioso para quienes buscan consolidar sus habilidades de análisis de datos.
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Tabla de contenido
Chapter 1: Introduction to Data Analysis and Python
1.1 Importance of Data Analysis
1.2 Role of Python in Data Analysis
1.3 Overview of the Data Analysis Process
1.4 Practical Exercises for Chapter 1: Introduction to Data Analysis and Python
1.5 Chapter 1 Conclusion of Introduction to Data Analysis and Python
Chapter 2: Getting Started with Python
2.1 Installing Python
2.2 Your First Python Program
2.3 Variables and Data Types
2.4 Practical Exercises for Chapter 2: Getting Started with Python
2.5 Chapter 2 Conclusion of Getting Started with Python
Quiz for Part I: Setting the Stage
Multiple Choice Questions
True or False Questions
Answer Key for Quiz for Part I: Introduction to Data Analysis and Python
Chapter 3: Basic Python Programming
3.1 Control Structures
3.2 Functions and Modules
3.3 Python Scripting
3.4 Practical Exercises Chapter 3: Basic Python Programming
3.5 Chapter 3 Conclusion of Basic Python Programming
Chapter 4: Setting Up Your Data Analysis Environment
4.1 Installing Anaconda
4.2 Jupyter Notebook Basics
4.3 Git for Version Control
4.4 Practical Exercises Chapter 4: Setting Up Your Data Analysis Environment
4.5 Chapter 4 Conclusion of Setting Up Your Data Analysis Environment
Quiz for Part II: Python Basics for Data Analysis
Multiple-Choice Questions
True/False Questions
Answer Key for Quiz for Part II: Python Basics for Data Analysis
Chapter 5: NumPy Fundamentals
5.1 Arrays and Matrices
5.2 Basic Operations
5.3 Advanced NumPy Functions
5.4 Practical Exercises for Chapter 5: NumPy Fundamentals
5.5 Chapter 5 Conclusion of NumPy Fundamentals
Chapter 6: Data Manipulation with Pandas
6.1 DataFrames and Series
6.2 Data Wrangling
6.3 Handling Missing Data
6.4 Real-World Examples: Challenges and Pitfalls in Handling Missing Data
6.5 Practical Exercises Chapter 6: Data Manipulation with Pandas
Chapter 7: Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
7.1 Basic Plotting with Matplotlib
7.2 Advanced Visualizations
7.3 Introduction to Seaborn
7.4 Practical Exercises - Chapter 7: Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
7.5 Chapter 7 Conclusion of Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
Chapter 8: Understanding EDA
8.1 Importance of EDA
8.2 Types of Data
8.3 Descriptive Statistics
8.4 Practical Exercises for Chapter 8: Understanding EDA
8.5 Chapter 8 Conclusion of Understanding EDA
Quiz for Part III: Core Libraries for Data Analysis
Chapter 5: NumPy Fundamentals
Chapter 6: Data Manipulation with Pandas
Chapter 7: Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
Answer Key for Quiz for Part III: Core Libraries for Data Analysis
Chapter 9: Data Preprocessing
9.1 Data Cleaning
9.2 Feature Engineering
9.3 Data Transformation
9.4 Practical Exercises: Chapter 9: Data Preprocessing
9.5 Chapter 9 Conclusion
Chapter 10: Visual Exploratory Data Analysis
10.1 Univariate Analysis
10.2 Bivariate Analysis
10.3 Multivariate Analysis
10.4 Practical Exercises Chapter 10
10.5 Chapter 10 Conclusion of Data Preprocessing
Quiz for Part IV: Exploratory Data Analysis (EDA)
Questions of Quiz for Part IV: Exploratory Data Analysis (EDA)
Answers of Quiz for Part IV: Exploratory Data Analysis (EDA)
Project 1: Analyzing Customer Reviews
1.1 Data Collection
1.2: Data Cleaning
1.3: Data Visualization
1.4: Basic Sentiment Analysis
Chapter 11: Probability Theory
11.1 Basic Concepts
11.2: Probability Distributions
11.3: Specialized Probability Distributions
11.4 Bayesian Theory
11.5 Practical Exercises for Chapter 11: Probability Theory
Chapter 12: Hypothesis Testing
12.1 Null and Alternative Hypotheses
12.2 t-test and p-values
12.3 ANOVA (Analysis of Variance)
12.4 Practical Exercises Chapter 12: Hypothesis Testing
12.5 Chapter 12 Conclusion of Hypothesis Testing
Quiz for Part V: Statistical Foundations
Chapter 11: Probability Theory
Chapter 12: Hypothesis Testing
Answers of Quiz for Part V: Statistical Foundations
Chapter 13: Introduction to Machine Learning
13.1 Types of Machine Learning
13.2 Basic Algorithms
13.3 Model Evaluation
13.4 Practical Exercises Chapter 13: Introduction to Machine Learning
13.5 Chapter 13 Conclusion of Introduction to Machine Learning
Chapter 14: Supervised Learning
14.1 Linear Regression
14.2 Types of Classification Algorithms
14.3 Decision Trees
14.4 Practical Exercises Chapter 14: Supervised Learning
14.5 Chapter 14 Conclusion of Supervised Learning
Chapter 15: Unsupervised Learning
15.1 Clustering
15.2 Principal Component Analysis (PCA)
15.3 Anomaly Detection
15.4 Practical Exercises Chapter 15: Unsupervised Learning
15.5 Chapter 15 Conclusion of Unsupervised Learning
Quiz Part VI: Machine Learning Basics
Chapter 13: Introduction to Machine Learning
Chapter 14: Supervised Learning
Chapter 15: Unsupervised Learning
Answer Key of Quiz Part VI: Machine Learning Basics
Project 2: Predicting House Prices
Problem Statement
Data Collection and Preprocessing
Feature Engineering
Model Building and Evaluation
Chapter 16: Case Study 1: Sales Data Analysis
16.1 Problem Definition
16.2 EDA and Visualization
16.3 Predictive Modeling
16.4 Practical Exercises: Sales Data Analysis
16.5 Chapter 16 Conclusion of Sales Data Analysis
Chapter 17: Case Study 2: Social Media Sentiment Analysis
17.1 Data Collection
17.2 Text Preprocessing
17.3 Sentiment Analysis
17.4 Practical Exercises of Chapter 17: Case Study 2: Social Media Sentiment Analysis
17.5 Chapter 17 Conclusion of Social Media Sentiment Analysis
Quiz Part VII: Case Studies
Chapter 16: Case Study 1 - Sales Data Analysis
Chapter 17: Case Study 2 - Social Media Sentiment Analysis
Answers of Quiz Part VII: Case Studies
Project 3: Capstone Project: Building a Recommender System
Problem Statement
Data Collection and Preprocessing
Model Building
Evaluation and Deployment
Chapter 18: Best Practices and Tips
18.1 Code Organization
18.2 Documentation
Reseñas
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