Python para la Ciencia de Datos
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Índice
- Capítulo 1. Entorno de trabajo y flujo reproducible
- Capítulo 2. El modelo de datos de Python: objetos, tipos y memoria
- Capítulo 3. Control de flujo, funciones y manejo de errores
- Capítulo 4. Estructuras de datos integradas y su coste
- Capítulo 5. Entrada/salida, ficheros y formatos de datos
- Capítulo 6. Programación orientada a objetos y patrones para datos
- Capítulo 7. NumPy: cómputo vectorizado
- Capítulo 8. pandas: análisis tabular en profundidad
- Capítulo 9. polars, Arrow y datos a gran escala
- Capítulo 10. El ciclo de trabajo: limpieza, calidad y transformación
- Capítulo 11. Estadística descriptiva, probabilidad e inferencia
- Capítulo 12. Visualización de datos
- Capítulo 13. Fundamentos del aprendizaje automático
- Capítulo 14. scikit-learn y el aprendizaje moderno
- Capítulo 15. Privacidad y confidencialidad
- Capítulo 16. Reproducibilidad, ingeniería, despliegue y ética
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