Python para data science y big data esencial

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Dominio de la analítica de big data

Python es un lenguaje de programación de propósito general muy popular entre los científicos de datos. Es gratuito, al igual que una serie de bibliotecas de código abierto que ayudan a adquirir, organizar y procesar la información. Este libro está diseñado para los principiantes en el análisis de datos y cubre los fundamentos de la programación de análisis de datos en Python y la estadística. El libro cubre los fundamentos de Python que son necesarios para el análisis de datos, incluyendo objetos, funciones, módulos y bibliotecas. El libro proporciona los conocimientos estadísticos necesarios para iniciarse en la programación de la ciencia de datos, incluyendo la probabilidad, las distribuciones aleatorias, las pruebas de hipótesis, los intervalos de confianza y la construcción de modelos de regresión para la predicción.

John Mueller es un autor independiente y editor técnico. Lleva la escritura en la sangre, ya que ha producido 99 libros y más de 600 artículos hasta la fecha. Los temas abarcan desde las redes hasta la seguridad doméstica y desde la gestión de bases de datos hasta la programación de cabezales. Durante su estancia en Cubic Corporation, John conoció la ingeniería de la fiabilidad y, desde entonces, ha tenido un interés continuado por la probabilidad.    Luca Massaron es un científico de datos especializado en organizar e interpretar big data y transformarlo en datos inteligentes mediante las técnicas más sencillas y eficaces de minería de datos y aprendizaje automático. Debido a su trabajo como consultor de marketing cuantitativo e investigador de marketing, ha estado involucrado en datos cuantitativos desde el año 2000 con diferentes clientes y en varias industrias. Luca consiguió situarse rápidamente entre los 10 mejores científicos de datos de Kaggle.

Fundamentos de la ciencia de datos en Python github

Python es un lenguaje de programación popular debido a su simplicidad, facilidad de uso, licencia de código abierto y accesibilidad – la base de su renombrada comunidad que proporciona un gran apoyo y ayuda en la creación de toneladas de paquetes, tutoriales y programas de ejemplo.

Python se puede utilizar para desarrollar una amplia variedad de aplicaciones – que van desde la Web, programas / aplicaciones basadas en la interfaz gráfica de usuario de escritorio a los programas de ciencia y matemáticas, y el aprendizaje automático, y otros sistemas de computación de grandes datos.

El aprendizaje automático es un paradigma de desarrollo de sistemas relativamente nuevo y en evolución que se ha convertido rápidamente en un requisito obligatorio para que las empresas y los programadores lo entiendan y utilicen. Consulte nuestro artículo anterior sobre el aprendizaje automático para conocer los antecedentes. Debido a la naturaleza compleja y científica de las aplicaciones de aprendizaje automático, Python se considera el lenguaje de programación más adecuado. Esto se debe a su amplia y madura colección de bibliotecas matemáticas y estadísticas, su extensibilidad, su facilidad de uso y su amplia adopción dentro de la comunidad científica. En consecuencia, Python se ha convertido en el lenguaje de programación recomendado para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático.

Análisis de big data con apache spark y python

La gente ha intentado definir la ciencia de los datos desde hace más de una década, y la mejor manera de responder a la pregunta es mediante un diagrama de Venn. Creado por Hugh Conway en 2010, este diagrama de Venn consta de tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento sobre el dominio para abstraer y calcular) y habilidades de hacking. Esencialmente, si puedes hacer los tres, ya tienes un gran conocimiento en el campo de la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos es un concepto utilizado para abordar los grandes datos e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información crítica de los conjuntos de datos recopilados. Entienden los datos desde el punto de vista del negocio y pueden proporcionar predicciones e ideas precisas que pueden utilizarse para impulsar decisiones empresariales críticas.

Cualquiera que esté interesado en construir una sólida carrera en este ámbito debe adquirir habilidades críticas en tres departamentos: análisis, programación y conocimiento del dominio. Profundizando un poco más, las siguientes habilidades le ayudarán a hacerse un hueco como científico de datos:

Manual de ciencia de datos en Python: herramientas esenciales para trabajar con datos

Esta especialización de 4 cursos le proporcionará las herramientas que necesita para analizar datos y tomar decisiones empresariales basadas en datos aprovechando la informática y el análisis estadístico. Aprenderás Python -sin necesidad de conocimientos previos de programación- y descubrirás métodos de análisis y visualización de datos. Utilizarás herramientas utilizadas por verdaderos científicos de datos como Numpy y Pandas, practicarás el modelado predictivo y la selección de modelos, y aprenderás a contar una historia convincente con los datos para impulsar la toma de decisiones.

A través de conferencias guiadas, laboratorios y proyectos en la nube de IBM, obtendrá experiencia práctica abordando problemas de datos interesantes de principio a fin. Tome esta especialización para solidificar sus habilidades de Python y ciencia de datos antes de profundizar en big data, IA y aprendizaje profundo.

Al final de este curso, te sentirás cómodo creando programas básicos, trabajando con datos y resolviendo problemas del mundo real en Python. Obtendrá una base sólida para el aprendizaje más avanzado en el campo, y desarrollará habilidades para ayudar a avanzar en su carrera.

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