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Python Extreme Data Science: De Lo Esencial a La Ingeniería Analítica Avanzada

AUTHOR Smart Tech Content, Studiod21; Rodrigues, Diego
PUBLISHER Independently Published (04/17/2025)
PRODUCT TYPE Paperback (Paperback)

Description

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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Product Format
Product Details
ISBN-13: 9798280253179
Binding: Paperback or Softback (Trade Paperback (Us))
Content Language: Spanish
More Product Details
Page Count: 318
Carton Quantity: 24
Product Dimensions: 6.00 x 0.67 x 9.00 inches
Weight: 0.94 pound(s)
Country of Origin: US
Subject Information
BISAC Categories
Computers | Computer Science
Descriptions, Reviews, Etc.
publisher marketing

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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