Analisis de Datos con Python 3
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Descubra cómo el análisis de datos le puede llevar al éxito en cualquier ámbito empresarial y en los medios de comunicación En el mundo actual, el análisis de datos es fundamental para tomar decisiones, trazar objetivos e identificar oportunidades en cualquier sector. Este libro emerge como una herramienta esencial, accesible tanto para principiantes como para profesionales, co...
Sinopsis
Descubra cómo el análisis de datos le puede llevar al éxito en cualquier ámbito empresarial y en los medios de comunicación En el mundo actual, el análisis de datos es fundamental para tomar decisiones, trazar objetivos e identificar oportunidades en cualquier sector. Este libro emerge como una herramienta esencial, accesible tanto para principiantes como para profesionales, con la que podrá adentrarse en el emocionante universo de la ciencia de datos con resultados satisfactorios. Análisis de datos con Python 3 despliega el poder del lenguaje de programación Python con un enfoque práctico y didáctico. Gracias a esta lectura, conocerá conceptos y herramientas fundamentales como Big Data, SciPy y Pandas. Pero eso no es todo: también explorará territorios como el procesamiento de lenguaje natural, la robótica, el machine learning y el web scraping, entre otros. Asimismo, adquirirá una comprensión completa de los conceptos y técnicas que están modelando el futuro digital. Este libro aborda los conceptos básicos sobre criptografía, la red Tor, Tails y la tecnología empleada en el desarrollo de las criptomonedas. Diseñado para estudiantes y profesionales de la informática, programadores y cualquier persona con interés en el análisis de datos, es una lectura obligatoria para quien busque comprender y dominar las herramientas que definen la era digital actual. No se quede atrás: aproveche la información precisa y los ejercicios prácticos del libro para estar al corriente de las ventajas que le ofrece la ciencia moderna. CONTENIDO ' Big Data ' Introducción al análisis de datos ' Pandas ' Procesamiento de lenguaje natural ' Robótica ' Inteligencia artificial Data Science ' Web scraping ' Procesamiento de imágenes ' Criptografía ' Deep web y redes Tor ' Tails ' Blockchain
Índice
Introducción..........................................................................................................17 1 Big data........................................................................................................23 1.1 Información.......................................................................................................................................................23 1.2 Qué es big data................................................................................................................................................24 1.3 Otros conceptos de big data........................................................................................................................25 1.4 Generación de datos en Internet en tiempo real...................................................................................25 1.5 Tipos de datos..................................................................................................................................................26 1.6 Fuentes del big data.......................................................................................................................................27 1.7 Las V en big data.............................................................................................................................................27 1.8 Las V a lo largo del tiempo...........................................................................................................................29 1.9 Aplicaciones del big data en general.........................................................................................................29 1.10 Patrones de arquitectura de software...................................................................................................30 1.10.1 Algunas afirmaciones importantes............................................................................................................ 30 1.10.2 Conclusiones.........................
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