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Synopsis
Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter.
Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado.
Entre otras cosas, este libro permite:
* Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos.
* Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas.
* Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas.
* Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos.
* Crear visualizaciones informativas con matplotlib.
* Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos.
* Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares.
* Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados.
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About the Author
Wes McKinney es desarrollador de software y empresario en Nashville, Tennessee. Tras obtener su título universitario en matemáticas en el Massachussets Institute of Technology (MIT) en 2007, empezó a trabajar en finanzas y economía cuantitativa en la compañía AQR Capital Management en Greenwich, Connecticut. Frustrado por las incómodas herramientas de análisis de datos que existían en ese momento, aprendió Python e inició lo que más tarde se convertiría en el proyecto pandas. Es un miembro activo de la comunidad de datos de Python y un defensor del uso de Python en análisis de datos, finanzas y aplicaciones de computación científica. Posteriormente, Wes fue cofundador y director ejecutivo de DataPad, cuyas instalaciones tecnológicas y personal fueron adquiridos por Cloudera en 2014. Desde entonces ha estado muy implicado en la tecnología Big data, y se ha unido a los comités de administración de los proyectos Apache Arrow y Apache Parquet en la Apache Software Foundation (ASF). En 2018 fundó Usra Labs, una organización sin ánimo de lucro centrada en el desarrollo de Apache Arrow, en asociación con RStudio y Two Sigma Investments. En 2021 ha creado el startup tecnológico Voltron Data, donde trabaja en la actualidad como director de tecnología.
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Python Para Analisis De Datos
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Python para análisis de datos
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Condition: New. Idioma/Language: Español. Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3. 10 y pandas 1. 4. 0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado. Entre otras cosas, este libro permite: * Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos. * Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas. * Iniciarse en el manejo de las herramientas de análisis de datos de la librería pandas. * Emplear herramientas flexibles para limpiar, transformar, combinar y remodelar datos. * Crear visualizaciones informativas con matplotlib. * Aplicar la función GroupBy de pandas para segmentar, desmenuzar y resumir conjuntos de datos. * Analizar y manipular series de datos temporales regulares e irregulares. * Aprender cómo resolver problemas reales de análisis de datos con ejemplos específicos y detallados. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. Seller Inventory # 23184917
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PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS
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Rustica (tapa blanda). Condition: New. Dust Jacket Condition: Nuevo. 01. Obtén el manual definitivo para manipular, procesar, limpiar y restringir conjuntos de datos en Python. Actualizado para Python 3.10 y pandas 1.4.0, esta tercera edición de Python para análisis de datos. Manipulación de datos con pandas, NyumPy y Jupyter está llena de casos prácticos, que permiten averiguar cómo resolver una amplia variedad de problemas de datos de una manera efectiva. Con su ayuda conocerás y aprenderás las versiones más recientes de pandas, NumPy, IPython y Jupyter. Escrito por Wes McKinney, el creador del proyecto pandas, Python para análisis de datos es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos que ofrece Python. Es ideal para analistas no versados en Python y para programadores que deseen ponerse al día en ciencia de datos y computación científica o ciencia computacional. GitHub alberga los archivos de datos empleados en el libro y otro material asociado. Entre otras cosas, este libro permite: * Utilizar Jupyter Notebook y el shell de IPython para explorar datos. * Aprender funciones de NumPy básicas y avanzadas. * Iniciarse en el manejo de las herramien. LIBRO. Seller Inventory # 1382459
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Python para an?lisis de datos
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PYTHON PARA ANÁLISIS DE DATOS
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