Libros ciclos formativos, grado superior de informática, ASIR, DAM, DAW, libros universitarios: libros ingeniería aeronáutica, libros ingeniería civil, ingeniería de caminos: ingeniería construcción, ingeniería sanitaria, ingeniería del transporte, ingeniería hidráulica, territorio, urbanismo, materiales de construcción, libros ingeniería geológica: geotecnia, expresión gráfica, proyectos, libros ingeniería mecánica: estructuras, resistencia de materiales, libros ingeniería eléctrica, libros ingeniería electrónica: labview, libros termodinámica, libros de electricidad, libros de construcción, libros arquitectura, libro de ciencias: matemáticas: álgebra, cálculo, matemáticas avanzadas, estadística, probabilidad, big data, tratamiento de datos, econometría, química, física, libros contabilidad, PGC, libros finanzas, organización empresas, marketing, libros economía, libros ciencias sociales, libros educación infantil, libros técnicos y reglamentos: eléctricos, construcción, libros informática, computación, libros ciencias de la salud

Big Data. Análisis de datos con Python

García Ruiz, Yolanda; Sarasa Cabezuelo, Antonio

Páginas: 336

Fecha: 2017

ISBN: 978-84-1622-883-6

Precio: 32,00 € IVA incluido  

Recomienda este libro

Otros libros relacionados
Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el contexto científico debido a que dispone de un gran número de librerías que incluyen herramientas para la preparación de los datos (carga, manipulación, limpieza y procesamiento), su representación gráfica y su posterior análisis estadístico, ya sea descriptivo como predictivo.

El alto coste de las licencias de herramientas comerciales de otros programas de software, hace que Python, al ser un lenguaje de código libre, sea un potente competidor y se esté imponiendo como una alternativa tanto en universidades como en empresas del sector público y privado.

Python proporciona una plataforma completa para el procesamiento de datos y está respaldado por una gran comunidad de desarrolladores. Actualmente existen librerías para el desarrollo de aplicaciones en casi cualquier contexto. Cuenta con una gran cantidad de funciones incorporadas en el propio lenguaje que ayudan a realizar muchas tareas habituales sin necesidad de programarlas desde el inicio. Es por ello que Python resulta accesible a un público con un perfil no demasiado tecnológico.

Además, Python no sólo está especializado para el análisis de datos, sino que también tiene muchas otras aplicaciones; permite programación simbólica, conexión con bases de datos, desarrollo web, etc. Todo ello hace que Python sea único en comparación con otros lenguajes y herramientas. Por tanto, para aquellos que quieren realizar análisis de datos, Python, con todas sus librerías, puede ser considerado una opción de éxito.

CONTENIDO

    1. El entorno Jupyter Notebook
    2. Introducción al lenguaje Python
    3. La librería Matplotlib
    4. Los arrays de Numpy
    5. Las librerías Stats y Cluster de Scipy
    6. Las series y Dataframes de Pandas
    7. Importar y exportar datos
    8. Limpieza y procesamiento de los datos
    9. Introducción a Scikit-Learn
Libros técnicos y Reglamentos para profesionales, Ingenieros, Arquitectos e Instaladores del sector eléctrico (electricidad), construcción, climatización Contabilidad, Plan general de Contabilidad y Pymes. Libros para Ciclos Formativos y Programas de Cualificación Profesional Inicial, PCPI, de Peluquería e Informática. Libros universitarios de Ciencias, físico-química, químico-física, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Software SPSS

Política de Cookies

Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación.
Puede obtener más información consultando nuestra Política de Cookies y puede cambiar su configuración editando las Preferencias.

Cookies necesarias para el correcto uso de la web, como por ejemplo inicio de sesión, autenticación o seguridad.

Permiten medir, de forma anónima, el número de visitas o la actividad. Gracias a ellas podemos mejorar constantemente introduciendo mejoras en función del análisis de los datos de uso que hacen los usuarios del servicio.