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Big data : análisis de datos con Phyton / Yolanda García Ruiz, Antonio Sarasa Cabezuelo

García Ruiz, Yolanda.
Contributor(s): Sarasa Cabezuelo, Antonio [coautor].
Material type: materialTypeLabelBook; Format: print Publisher: Madrid : Ibergarceta, 2017Description: XV, 309 p. : il. ; 24 cm.ISBN: 9788416228836.Subject(s): Bases de datos | Minería de datos | Python (lenguaje de programación)
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Manuales (7 días) 03. BIBLIOTECA INGENIERÍA PUERTO REAL
681.3.06PYT/GAR/big (Browse shelf) Checked out MANUAL 10/12/2019 3744334805
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Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el contexto científico debido a que dispone de un gran número de librerías que incluyen herramientas para la preparación de los datos (carga, manipulación, limpieza y procesamiento), su representación gráfica y su posterior análisis estadístico, ya sea descriptivo como predictivo. El alto coste de las licencias de herramientas comerciales de otros programas de software, hace que Python, al ser un lenguaje de código libre, sea un potente competidor y se esté imponiendo como una alternativa tanto en universidades como en empresas del sector público y privado.Python proporciona una plataforma completa para el procesamiento de datos y está respaldado por una gran comunidad de desarrolladores. Actualmente existen librerías para el desarrollo de aplicaciones en casi cualquier contexto. Cuenta con una gran cantidad de funciones incorporadas en el propio lenguaje que ayudan a realizar muchas tareas habituales sin necesidad de programarlas desde el inicio. Es por ello que Python resulta accesible a un público con un perfil no demasiado tecnológico.Además, Python no sólo está especializado para el análisis de datos, sino que también tiene muchas otras aplicaciones; permite programación simbólica, conexión con bases de datos, desarrollo web, etc. Todo ello hace que Python sea único en comparación con otros lenguajes y herramientas. Por tanto, para aquellos que quieren realizar análisis de datos, Python, con todas sus librerías, puede ser considerado una opción de éxito. CONTENIDO1. El entorno Jupyter Notebook2. Introducción al lenguaje Python3. La librería Matplotlib4. Los arrays de Numpy5. Las librerías Stats y Cluster de Scipy6. Las series y Dataframes de Pandas7. Importar y exportar datos8. Limpieza y procesamiento de los datos9. Introducción a Scikit-Learn

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