000			02378nam a2200301 i 4500
005			20251030140033.0
006			a|||||r|||| 00| 0
007			t|
008			250226s2019 |||||||| |||| 00| 0 spa d
020			_a9781708385613
040			_aCO-ViULL _erda _bspa
041			_hspa
082	0		_223 _a005.133 _bW721
100	1		_aWilliams, Ethan _9164151, _eautor. _4aut
245	1	0	_aAnálisis de datos Python : _bla guía definitiva para aprender análisis de datos de Python.
264		1	_aUSA : _b[Publisher not identified], _c2019.
300			_a150 páginas ; _c22.9 x 15.2 centímetros.
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_asin mediación _bn _2rdamedia
338			_avolumen _bnc _2rdacarrier
500			_aIncluye tabla de contenido.
504			_aAnálisis de datos. -- Dentro del proceso de análisis de datos. -- Pasos para usar Python para análisis de datos. -- Los principios del diseño de algoritmos. -- Conceptos básicos de los pandas. -- Análisis de datos utilizando pandas. -- Visualización de datos. -- Construyendo un modelo predictivo. -- CRISP-DM para el modelado predictivo. -- Aplicaciones de carrera.
520			_aAlguna vez has pensado en el análisis de datos? Está buscando una excelente herramienta para usar en su análisis de datos? Pues usted ha venido al lugar correcto. Python es una de las mejores herramientas que puede usar para su análisis de datos por varias razones;Flexibilidad y facilidad de aprendizajeSi está intentando algo creativo que nadie ha hecho antes, entonces Python es la mejor opción. También es ideal para cualquier desarrollador que esté buscando un programa que les permita crear secuencias de comandos de sitios web y aplicaciones. Lo mejor que me encanta de Python es su legibilidad y simplicidad, lo que contribuye en gran medida a impulsar una curva de aprendizaje gradual y relativamente baja. Esto es precisamente lo que hace de Python una herramienta ideal para principiantes. Es de código abierto, esto significa que Python es un programa de código abierto que también ha creado un valioso modelo basado en la comunidad. Está diseñado para ejecutarse en diferentes sistemas operativos que van desde entornos Windows a Linux.
650		0	_aAnálisis de datos.
650		0	_aCódigo abierto _9164152.
650		0	_aLenguaje de programación _xPython _9164153.
942			_2ddc _cBK
999			_c48274 _d48274