Ciencia De Datos Con Python La Guia Definitiva Para Princip, De Williams, Mr Ethan. Editorial Independently Published, Tapa Blanda En Español, 2019

Descripción

Descripción provista por la editorial:

Según un informe publicado por LinkedIn, la ciencia de datos es uno de los campos tecnológicos de más rápido crecimiento en los últimos 7 años. La necesidad de que las empresas tengan una mejor comprensión de los datos generados a través de su negocio ha motivado mucho interés en el campo. Como fuese, hay una brecha que se debe inferir, ya que la oferta de científicos de datos competentes es mucho menor que la demanda. Esto hace que la ciencia de datos sea una habilidad muy demandada, con una generosa compensación por los pocos que poseen la cartera relevante. En promedio, un científico de datos gana alrededor de 109,000/año (según glassdoor); esto puso a los científicos de datos en los rangos mejor pagados de la industria tecnológica.

Esto tiende a plantear ciertas preguntas: En una escala de la ciencia de cohetes a la física cuántica, ¿qué tan complicada es la ciencia de datos? Bueno, si usted - como muchas otras personas (yo incluido) - se ha preguntado qué es la ciencia de datos, y por qué los científicos de datos están tan en demanda, entonces esa pregunta no es tan descabellada. Por el contrario, sin embargo, la ciencia de datos no es tan complicada. Para arriesgarse a la simplificación excesiva, la ciencia de datos es solo la aplicación de diversas técnicas, por lo general empleando la organización de datos rápida y eficiente, visualización e interpretación de programas informáticos o software para transformar datos sin procesar en información para toma de decisiones.

Este tipo de información es útil para los gerentes de las instituciones corporativas para evaluaciones de riesgos informadas, optimización de beneficios, detección de fraudes, etc. Imagine las grandes perspectivas que la ciencia de datos ofrece a estas empresas para estar constantemente por delante de la competencia (suponiendo que la competencia no esté igualmente aprovechando la ciencia de datos). Los anuncios están mejor dirigidos a los consumidores, las empresas son más conscientes de su rendimiento económico y las posibles tendencias u opciones en la producción, etc.

Estos prospectos disponibles sirven como excelentes motivaciones para considerar una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, sin las herramientas, la orientación y la dedicación adecuadas, dominar las habilidades necesarias para la ciencia de datos sería una tarea muy tediosa y larga. Esta es la razón para escribir este libro; para ponerle al día sobre las habilidades y herramientas para comenzar un viaje en el emocionante y gratificante mundo de la ciencia de datos. Se espera que, siguiendo cada sección de este libro y practicando todas las lecciones presentadas, así como las preguntas de práctica incluidas, no solo habría aprendido las técnicas básicas necesarias para usar Python para la ciencia de datos, pero también tendría la confianza para construir sus propios sistemas y proyectos prácticos utilizando Python.

El esquema de este libro se detalla a continuación, y es una guía para maximizar su uso de este libro dependiendo de su nivel en la programación. En esta nota, le deseo éxito a medida que viaja a través de este libro para convertirse en un científico de datos con Python.