La Historia
Sumérgete en el fascinante mundo del Machine Learning con este libro que te guiará a través de su implementación en Python utilizando Scikit-learn. Ideal tanto para aquellos que no tienen formación previa en ciencia de datos como para quienes desean profundizar en esta metodología, este texto es una puerta abierta a nuevas oportunidades en el ámbito de la tecnología y la analítica de datos.
¿De qué trata este libro?
Este manual ofrece una introducción clara y accesible al aprendizaje automático, explicando sus conceptos fundamentales y algoritmos clave. A través de un enfoque práctico, el libro desglosa el método CRISP y las fases esenciales del proceso, desde la comprensión del negocio hasta la preparación de los datos. Además, incluye ejemplos concretos y aplicaciones a conjuntos de datos reales, facilitando así la comprensión y la práctica del Machine Learning en Python.
¿Para quién está recomendado?
- Lectores que buscan adentrarse en el mundo del Machine Learning sin conocimientos previos en matemáticas.
- Personas interesadas en la programación y la analítica de datos.
- Nivel: técnico.
¿Qué te aporta este libro?
Al leer este libro, no solo adquirirás conocimientos sobre Machine Learning, sino que también desarrollarás habilidades prácticas en la implementación de algoritmos. Su enfoque didáctico te permitirá entender conceptos complejos de forma sencilla, preparándote para aplicar estas técnicas en proyectos reales y ampliar tu perfil profesional en el ámbito tecnológico.
Aspectos destacados
- ✔ Estilo narrativo claro y accesible para principiantes.
- ✔ Enfoque práctico que incluye ejemplos de datasets reales.
- ✔ Detalle exhaustivo de las fases del método CRISP.
- ✔ Incluye evaluaciones de criterios para cada tarea de aprendizaje automático.
Temáticas y contexto
Este libro se sitúa en la intersección de la informática y la estadística, abarcando temas como algoritmos, estructuras de datos y técnicas de análisis. Es una referencia valiosa para quienes buscan entender cómo funciona el aprendizaje automático y su aplicación en el análisis de datos en Python.
Por qué puede interesarte
Si deseas mejorar tus habilidades en programación y análisis de datos, este libro es la herramienta perfecta para iniciar tu viaje en el Machine Learning. Con un enfoque práctico y accesible, te permitirá no solo aprender, sino también aplicar directamente tus conocimientos en situaciones reales, aumentando tu competitividad en el mercado laboral.
Hazte con este libro y empieza a disfrutarlo desde el primer momento.
Ficha técnica del libro
- Título: Machine Learning: Implementar en Python con Scikit-learn
- Editorial: Ediciones ENI
- ISBN: 9782409047282
- Idioma: Castellano
- Encuadernación: Tapa blanda
- Número de páginas: 338
- Tiempo de lectura estimado: 7 horas 2 minutos
- Fecha de publicación: 13/11/2024
- Año de edición: 2024
- Colección: Expert IT
- Medidas: 17.8 × 21.6 cm
- Temáticas: Algoritmos y estructuras de datos
Description
Sumérgete en el fascinante mundo del Machine Learning con este libro que te guiará a través de su implementación en Python utilizando Scikit-learn. Ideal tanto para aquellos que no tienen formación previa en ciencia de datos como para quienes desean profundizar en esta metodología, este texto es una puerta abierta a nuevas oportunidades en el ámbito de la tecnología y la analítica de datos.
¿De qué trata este libro?
Este manual ofrece una introducción clara y accesible al aprendizaje automático, explicando sus conceptos fundamentales y algoritmos clave. A través de un enfoque práctico, el libro desglosa el método CRISP y las fases esenciales del proceso, desde la comprensión del negocio hasta la preparación de los datos. Además, incluye ejemplos concretos y aplicaciones a conjuntos de datos reales, facilitando así la comprensión y la práctica del Machine Learning en Python.
¿Para quién está recomendado?
- Lectores que buscan adentrarse en el mundo del Machine Learning sin conocimientos previos en matemáticas.
- Personas interesadas en la programación y la analítica de datos.
- Nivel: técnico.
¿Qué te aporta este libro?
Al leer este libro, no solo adquirirás conocimientos sobre Machine Learning, sino que también desarrollarás habilidades prácticas en la implementación de algoritmos. Su enfoque didáctico te permitirá entender conceptos complejos de forma sencilla, preparándote para aplicar estas técnicas en proyectos reales y ampliar tu perfil profesional en el ámbito tecnológico.
Aspectos destacados
- ✔ Estilo narrativo claro y accesible para principiantes.
- ✔ Enfoque práctico que incluye ejemplos de datasets reales.
- ✔ Detalle exhaustivo de las fases del método CRISP.
- ✔ Incluye evaluaciones de criterios para cada tarea de aprendizaje automático.
Temáticas y contexto
Este libro se sitúa en la intersección de la informática y la estadística, abarcando temas como algoritmos, estructuras de datos y técnicas de análisis. Es una referencia valiosa para quienes buscan entender cómo funciona el aprendizaje automático y su aplicación en el análisis de datos en Python.
Por qué puede interesarte
Si deseas mejorar tus habilidades en programación y análisis de datos, este libro es la herramienta perfecta para iniciar tu viaje en el Machine Learning. Con un enfoque práctico y accesible, te permitirá no solo aprender, sino también aplicar directamente tus conocimientos en situaciones reales, aumentando tu competitividad en el mercado laboral.
Hazte con este libro y empieza a disfrutarlo desde el primer momento.
Ficha técnica del libro
- Título: Machine Learning: Implementar en Python con Scikit-learn
- Editorial: Ediciones ENI
- ISBN: 9782409047282
- Idioma: Castellano
- Encuadernación: Tapa blanda
- Número de páginas: 338
- Tiempo de lectura estimado: 7 horas 2 minutos
- Fecha de publicación: 13/11/2024
- Año de edición: 2024
- Colección: Expert IT
- Medidas: 17.8 × 21.6 cm
- Temáticas: Algoritmos y estructuras de datos
