Aprenda la limpieza y el preprocesamiento de datos para la ciencia de datos con este libro electrónico gratuito: KDnuggets

Data Science Horizons lanzó recientemente un nuevo libro electrónico revelador titulado Limpieza y preprocesamiento de datos para principiantes en ciencia de datos que proporciona una introducción integral a estas etapas iniciales críticas de la canalización de la ciencia de datos. En la guía, los lectores aprenderán por qué es tan importante limpiar y preprocesar correctamente los datos para construir modelos predictivos efectivos y sacar conclusiones confiables de los análisis. El libro electrónico cubre el flujo de trabajo general de recopilación, limpieza, integración, transformación y reducción de datos en preparación para el análisis. También explora la naturaleza iterativa de la limpieza y el preprocesamiento de datos que hace que este proceso sea tanto un arte como una ciencia.

¿Por qué es necesario un libro así?

En esencia, los datos son desordenados. Los datos del mundo real, del tipo que las empresas y organizaciones recopilan todos los días, están llenos de inexactitudes, inconsistencias y entradas faltantes. Como dice el dicho, “Basura entra, basura sale”. Si alimentamos nuestros modelos predictivos con datos sucios e inexactos, el rendimiento y la precisión de nuestros modelos se verán comprometidos.

Un aspecto destacado del libro electrónico es la demostración práctica de las bibliotecas clave de Python utilizadas para la manipulación de datos, la visualización, el aprendizaje automático y el manejo de valores faltantes. Los lectores se familiarizarán con herramientas esenciales como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn y Missingno. La guía concluye con un estudio de caso que permite a los lectores aplicar todos los conceptos y habilidades cubiertos en los capítulos anteriores.

Limpieza y preprocesamiento de datos proporciona una guía completa para abordar problemas comunes de calidad de datos. Explora técnicas para manejar valores faltantes, detectar valores atípicos, normalizar y escalar datos, seleccionar características, codificar variables y equilibrar conjuntos de datos desequilibrados. Los lectores aprenderán las mejores prácticas para evaluar la integridad de los datos, fusionar conjuntos de datos y manejar distribuciones sesgadas y relaciones no lineales. Con sus ejemplos de código Python, los lectores obtendrán experiencia práctica identificando anomalías de datos, imputando datos faltantes, extrayendo características y preprocesando conjuntos de datos desordenados en un formulario listo para el análisis. El estudio de caso une todos los conceptos principales en un flujo de trabajo de preprocesamiento y limpieza de datos de extremo a extremo.

En el corazón del conjunto de herramientas de un científico de datos se encuentra la capacidad de identificar problemas comunes de calidad de datos.

Limpieza y preprocesamiento de datos para principiantes en ciencia de datos es un excelente lugar para comenzar para cualquiera que esté ansioso por ingresar a la ciencia de datos, pero que aún necesite dominar el manejo de datos del mundo real en todo su esplendor desordenado e imperfecto. Esta guía realmente lo lleva a través del meollo de la cuestión de obtener datos sin procesar en la mejor forma para que realmente pueda llegar a alguna parte con ellos. Cuando llegue al final, tendrá todo el conocimiento que necesita para limpiar y preprocesar datos como si fuera una segunda naturaleza. ¡Ya no se atascará con datos inestables y llenos de errores! Con las habilidades con las que lo arma este libro electrónico, podrá presentar incluso los conjuntos de datos más rebeldes y extraer información significativa como un profesional.

Ya sea que sea nuevo en el campo o esté buscando mejorar sus habilidades, Limpieza y preprocesamiento de datos para principiantes en ciencia de datos es una valiosa adición a su biblioteca de ciencia de datos.

 
 
Mateo Mayo (@mattmayo13) es científico de datos y editor en jefe de KDnuggets, el recurso en línea fundamental de ciencia de datos y aprendizaje automático. Sus intereses radican en el procesamiento del lenguaje natural, el diseño y la optimización de algoritmos, el aprendizaje no supervisado, las redes neuronales y los enfoques automatizados para el aprendizaje automático. Matthew tiene una maestría en ciencias de la computación y un diploma de posgrado en minería de datos. Se le puede contactar en editor1 en kdnuggets[dot]com.
 

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/2023/08/learn-data-cleaning-preprocessing-data-science-free-ebook.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=learn-data-cleaning-and-preprocessing-for-data-science-with-this-free-ebook