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PYTHON EXTREME DATA SCIENCE: De Lo Esencial a La Ingeniería Analítica Avanzada (mastertech) - Tapa blanda
Sinopsis
Python Extreme Data Science es una guía completa, intensiva y técnicamente rigurosa para profesionales que desean dominar la ciencia de datos con Python en contextos reales de producción. Estructurado de forma modular, el contenido recorre desde la recolección, ingeniería y modelado de datos hasta la automatización, experimentación y operación en entornos escalables. Cada capítulo está desarrollado con base en el Protocolo TECHWRITE 2.2, asegurando una progresión didáctica eficiente, resolución de errores comunes y aplicación directa en pipelines complejos.
El libro ofrece un enfoque práctico, orientado por problemas, utilizando bibliotecas y frameworks esenciales como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, LightGBM, además de técnicas avanzadas de preprocesamiento, validación cruzada e ingeniería de atributos. También incluye temas fundamentales como versionado de experimentos, deploy de modelos, explainability (interpretación de modelos) y evaluación de impacto en producción.
Ideal para científicos de datos, ingenieros de machine learning, analistas técnicos y profesionales de datos que trabajan en entornos de alto rendimiento, esta obra propone una jornada práctica y objetiva, evitando superficialidades y yendo directo a los puntos críticos que diferencian un proyecto funcional de un fracaso técnico. La estructura es compatible con aplicaciones en cloud, edge, automatización con scripts e integración con sistemas de monitoreo.
Ya sea para acelerar el ciclo de experimentación o escalar soluciones con robustez, Python Extreme Data Science entrega lo más relevante de la ingeniería aplicada a la ciencia de datos moderna.
Python, Data Science, Machine Learning, Ingeniería de Datos, Feature Engineering, Modelado Predictivo, Pipelines, Automatización, Scikit-Learn, XGBoost, Producción, Validación, Deploy, Interpretación de Modelos.
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Python Extreme Data Science (Paperback)
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Paperback. Condición: new. Paperback. Python Extreme Data Science es una guia completa, intensiva y tecnicamente rigurosa para profesionales que desean dominar la ciencia de datos con Python en contextos reales de produccion. Estructurado de forma modular, el contenido recorre desde la recoleccion, ingenieria y modelado de datos hasta la automatizacion, experimentacion y operacion en entornos escalables. Cada capitulo esta desarrollado con base en el Protocolo TECHWRITE 2.2, asegurando una progresion didactica eficiente, resolucion de errores comunes y aplicacion directa en pipelines complejos.El libro ofrece un enfoque practico, orientado por problemas, utilizando bibliotecas y frameworks esenciales como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, XGBoost, LightGBM, ademas de tecnicas avanzadas de preprocesamiento, validacion cruzada e ingenieria de atributos. Tambien incluye temas fundamentales como versionado de experimentos, deploy de modelos, explainability (interpretacion de modelos) y evaluacion de impacto en produccion.Ideal para cientificos de datos, ingenieros de machine learning, analistas tecnicos y profesionales de datos que trabajan en entornos de alto rendimiento, esta obra propone una jornada practica y objetiva, evitando superficialidades y yendo directo a los puntos criticos que diferencian un proyecto funcional de un fracaso tecnico. La estructura es compatible con aplicaciones en cloud, edge, automatizacion con scripts e integracion con sistemas de monitoreo.Ya sea para acelerar el ciclo de experimentacion o escalar soluciones con robustez, Python Extreme Data Science entrega lo mas relevante de la ingenieria aplicada a la ciencia de datos moderna.Python, Data Science, Machine Learning, Ingenieria de Datos, Feature Engineering, Modelado Predictivo, Pipelines, Automatizacion, Scikit-Learn, XGBoost, Produccion, Validacion, Deploy, Interpretacion de Modelos. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9798280253179
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