• PYTHON 3 PACK 2 LIBROS ANALISIS DE DATOS PARA DATA SCIENCES

    CHAZALLET, SEBASTIEN / DEMANGEL, ERIC EDICIONES ENI Ref. 9782409053498 Altres llibres del mateix autor
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    Peso: 250 gr
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    69,00 €
  • Descripció

    • ISBN / EAN : 978-2-409-05349-8
    • Encuadernació : RÚSTICA
    • Data d'edició : 19/01/2026
    • Any d'edició : 0
    • Idioma : CASTELLÀ
    • Autors : CHAZALLET, SEBASTIEN / DEMANGEL, ERIC
    • Número de pàgines : 0
    Estos dos libros ofrecen al lector el máximo de información sobre el lenguaje Python y la Ciencia de Datos para poder analizar datos.
    1214 páginas elaboradas por nuestros expertos.

    Material complementario disponible para descargar en www.ediciones-eni.com

    Un libro de la colección Recursos Informáticos
    Python 3 - Los fundamentos del lenguaje (4ª edición)

    Este libro sobre los fundamentos del lenguaje Python (versión 3.11 en este caso) va dirigido a todos los profesionales de la informática, ingenieros, estudiantes (y especialmente los de grados universitarios de Ingeniería informática), docentes o incluso autodidactas, que desean tener un gran dominio de este lenguaje. En esta obra, se explican todas las partes esenciales del lenguaje y del tratamiento de datos para poder tener una amplia perspectiva de todo lo que permite hacer Python 3. El libro está dedicado a la rama 3 de Python y, como no podía ser menos, presenta novedades aportadas por la versión 3.11. Sin embargo, como el lenguaje Python 2 todavía está muy presente, el autor describe las diferencias importantes que existen con la rama anterior de Python.

    La primera parte del libro detalla las ventajas de Python 3 para dar respuesta a las necesidades de las empresas independientemente del campo de la informática al que se aplique.

    La segunda parte es una guía para principiantes, tanto de Python como de programación en general. Aborda poco a poco conceptos clave usando proyectos como hilo conductor y propone la realización de algunos ejercicios.

    La tercera parte se ocupa de los fundamentos del lenguaje: los conceptos se presentan de manera progresiva con ejemplos de código para ilustrar cada uno de ellos. El propósito del autor es que el lector alcance una autonomía real en su aprendizaje, con dos objetivos distintos para cada concepto presentado: un aprendizaje correcto para los que desconocen el concepto y, para los que lo conocen, el descubrimiento de puntos de vista originales para abordarlo y llegar lo más lejos posible con su uso.

    La cuarta parte contiene un resumen del uso de las funciones de Python 3 para la manipulación de archivos o bases de datos.

    Por último, la última parte del libro es un amplio tutorial para poner en práctica todo lo que se ha visto antes dentro de un marco profesional. Consiste en crear una aplicación que abarca todos los campos actuales de la programación (datos, Web con Pyramid, interfaz gráfica con Gtk, sistema de scripts,etc.) para presentar soluciones eficaces de desarrollo usando Python 3.

    El código fuente de las partes 2, 4 y 5 puede descargarse en su totalidad en el sitio www.ediciones-eni.com.

    Un libro de la colección Expert IT
    Domine la ciencia de datos con Python

    Dominar las técnicas de modelado y la comprensión de los datos, verdadero combustible de la inteligencia artificial, se ha convertido en una habilidad clave en una sociedad transformada por la revolución digital.

    Tanto si está empezando como si busca nuevas habilidades y competencias, este libro le guía a través del mundo de la ciencia de datos, una disciplina que trasciende los límites de la programación para extraer información relevante y diseñar sistemas que puedan ofrecer soluciones concretas en todas las áreas.

    Diseñado como un verdadero manual de usuario, este libro le acompaña a través de todas las etapas del procesamiento y análisis de datos: recopilación, preparación, exploración, modelado predictivo y aplicación. Con Python y sus librerías imprescindibles, descubrirá un método claro y muchos ejemplos concretos para convertir sus datos en conocimiento y valor añadido, de tal manera que pueda aplicar inmediatamente los conceptos aprendidos.

    Usted aprenderá a:

    • entender los mecanismos principales de la ciencia de datos,

    • importar, manipular y visualizar datos complejos con herramientas como Pandas, Seaborn y Matplotlib,

    • analizar las variables con Scipy y Statmodels,

    • aplicar algoritmos de Machine Learning para resolver problemas reales sobre sus datos, imágenes o texto,

    • automatizar y estructurar sus análisis en un entorno rico y accesible.

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