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Libro: Python Para Análisis De Datos. Mckinney, Wes. Anaya M

Name: Libro: Python Para Análisis De Datos. Mckinney, Wes. Anaya M
Brand: Anaya Multimedia
SKU: MLAU3236358650
Price: 91710 ARS
Availability: InStock

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Lo que tenés que saber de este producto

Año de publicación: 2023
Con índice: Sí
Volumen del libro: 1
Tapa del libro: Blanda
Género: Literatura y ficción.
Novela.
Número de páginas: 520.
Edad mínima recomendada: 1 años.
ISBN: 9788441546837.
Dimensiones: 17.5cm de ancho x 22.5cm de alto.

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Características del producto

Autor	MCKINNEY, WES
Idioma	Español
Editorial del libro	Anaya Multimedia
Tapa del libro	Blanda
Volumen del libro	1
Con índice	Sí
Año de publicación	2023
Marca	Anaya Multimedia
Modelo	Mckinney, Wes

Cantidad de páginas	520
Altura	22,5 cm
Ancho	17,5 cm
Material de la tapa del libro	Vinil
Con páginas para colorear	No
Con realidad aumentada	No
Género del libro	Literatura y ficción
Tipo de narración	Novela
Edad mínima recomendada	1 años
Escrito en imprenta mayúscula	No
Cantidad de libros por set	1

Descripción

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TITULO DEL LIBRO: Python Para Análisis De Datos
AUTOR: Mckinney, Wes
PÁGINAS: 520
AÑO EDICIÓN: 2023
ENCUADERNACIÓN: RUSTICA
EDITORIAL: Anaya Multimedia
ISBN: 9788441546837

RESEÑA: 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.