¿Quieres llevar tu aprendizaje en Ciencia de Datos al siguiente nivel?
Tras dominar los fundamentos en el primer volumen, este libro te guiará a través de las técnicas intermedias más utilizadas en la profesión, combinando Python, estadística y SQL para convertir datos en decisiones reales.
📊 ¿Qué aprenderás en este volumen?
Cómo realizar un Análisis Exploratorio de Datos (EDA) completo y detectar patrones, anomalías y relaciones.
Las bases de la estadística inferencial, incluyendo muestreo, estimaciones y pruebas de hipótesis.
Métodos de feature engineering para transformar y mejorar tus variables.
Tus primeros modelos predictivos con regresión y clasificación, evaluados con métricas reales.
Uso de SQL aplicado a Ciencia de Datos, integrando Python con bases de datos relacionales.
Un proyecto guiado paso a paso: predicción de precios de viviendas o análisis de clientes.
Incluye ejercicios, retos prácticos y soluciones explicadas, para que consolides lo aprendido y avances con seguridad hacia el nivel avanzado.
✅ Este libro es para ti si ya conoces los fundamentos de Python y quieres progresar hacia un dominio más profesional de la Ciencia de Datos.