Big data: análisis de datos con Python
Material type:
TextOriginal language: Spanish Publisher: Madrid ; Garceta ; 2017Description: 309 pISBN: 978-84-1622-883-6Subject(s): Big data | Análisis de datos | Data mining | Datos masivos | PythonLOC classification: QA/76.9.B4/G37/2017
Contents:
Contiene: 1. El entorno Jupyter Notebook.- 2. Introducción al lenguaje Python.- 3. La librería Matplotlib.- 4. Los arrays de Numpy.- 5. Las librerías Stats y Cluster de Scipy.- 6. Las series y Dataframes de Pandas.- 7. Importar y exportar datos.- 8. Limpieza y procesamiento de los datos.- 9. Introducción a Scikit-Learn.
| Item type | Current location | Call number | Status | Date due | Barcode |
|---|---|---|---|---|---|
Libros
|
Biblioteca de la Superintendencia del Mercado de Valores - SMV | QA/76.9.B4/G37/2017 (Browse shelf) | Available | 009672 |
Close shelf browser
| No cover image available |
|
|
|
|
|
|
||
| QA/76.9/L66/2018 Data management platform (DMP): big data aplicado a campañas online, audiencias y personalización web | QA/76.9/B56/2018 Blockchain: la revolución industrial de internet | QA/76.9.D3/M39/2017 Big data: la revolución de los datos masivos | QA/76.9.B4/G37/2017 Big data: análisis de datos con Python | QA/76.9.A2/E73/2008 Hacking: técnicas fundamentales | QA/76.76/D89/2014 Continuous integration improving software quality and reducing risk | QA/76.73B/P76/2013 Professional visual basic 2012 and net 45 programming |
Contiene: 1. El entorno Jupyter Notebook.- 2. Introducción al lenguaje Python.- 3. La librería Matplotlib.- 4. Los arrays de Numpy.- 5. Las librerías Stats y Cluster de Scipy.- 6. Las series y Dataframes de Pandas.- 7. Importar y exportar datos.- 8. Limpieza y procesamiento de los datos.- 9. Introducción a Scikit-Learn.
There are no comments on this title.