Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los funda­mentos del análisis de datos mediante el lengua­je Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un con­junto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para com­prender el conjunto de datos en cuestión. Ade­más, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analíti­ca de datos y Machine Learning.Aborda temas clave para estudiantes o do­centes que buscan realizar trabajos o inves­tigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo prepa­rar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para de­terminar el valor de la variable de salida o vi­sualizar patrones dentro de los datos.

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los funda­mentos del análisis de datos mediante el lengua­je Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un con­junto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para com­prender el conjunto de datos en cuestión. Ade­más, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analíti­ca de datos y Machine Learning.Aborda temas clave para estudiantes o do­centes que buscan realizar trabajos o inves­tigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo prepa­rar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para de­terminar el valor de la variable de salida o vi­sualizar patrones dentro de los datos.

Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los funda­mentos del análisis de datos mediante el lengua­je Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un con­junto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para com­prender el conjunto de datos en cuestión. Ade­más, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analíti­ca de datos y Machine Learning.Aborda temas clave para estudiantes o do­centes que buscan realizar trabajos o inves­tigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo prepa­rar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para de­terminar el valor de la variable de salida o vi­sualizar patrones dentro de los datos.