Introducción a la ciencia y análisis de datos con Python: una visión empresarial

La actualidad está siendo marcada por una avalancha de datos y una evolución constante en el mundo empresarial. Todos los sectores económicos avanzan a pasos agigantados y el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable. Este libro está diseñado para ser una guía introductoria...

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Autores:
German Andrés Holguín Londoño
Diego Alejandro Moreno Gallón
Mauricio Holguín Londoño
Tipo de recurso:
Book
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Tecnológica de Pereira
Repositorio:
Repositorio Institucional UTP
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11059/15599
https://doi.org/10.22517/9789587229714
https://repositorio.utp.edu.co/home
Palabra clave:
000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores
Lenguajes de guión (Computadores)
Base de datos - Administración
Almacenamiento de datos
2. Ingeniería y Tecnología
Ciencia de datos
Análisis de datos
Redes neuronales
Análisis de negocios
Fundamentos de Python
Estadística en la ciencia de datos
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación
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openAccess
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description La actualidad está siendo marcada por una avalancha de datos y una evolución constante en el mundo empresarial. Todos los sectores económicos avanzan a pasos agigantados y el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable. Este libro está diseñado para ser una guía introductoria, práctica y accesible para aquellos en el sector empresarial, o curiosos del tema, que buscan adentrarse en el mundo del análisis de datos, proporcionando una comprensión fundamental y ejemplos sencillos de cómo los datos pueden ser utilizados para informar y mejorar las decisiones de negocios. Como primer propósito del libro, se busca desmitificar el análisis de datos, presentándolo no como un campo exclusivo para expertos en TI o estadísticos, sino como una competencia accesible y valiosa para una amplia gama de profesionales. Como segundo propósito, el libro se enfoca en la aplicación práctica, ofreciendo ejemplos que muestran cómo el análisis de datos puede resolver problemas; se explora cómo recolectar, limpiar y manipular datos utilizando Python, un lenguaje de programación que se ha establecido firmemente como un estándar, debido a su simplicidad y potencia. Se introduce al lector en herramientas como Pandas y otras bibliotecas de Python, que simplifican enormemente el proceso de análisis de datos. No obstante, más allá de la mera técnica, este libro también se sumerge en la interpretación y el análisis crítico, habilidades clave para convertir los datos en perspectivas (insights) accionables.
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spelling Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizacióhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessGerman Andrés Holguín LondoñoDiego Alejandro Moreno GallónMauricio Holguín Londoño2025-02-05T21:22:47Z2025-02-05T21:22:47Z2024https://hdl.handle.net/11059/15599978-958-722-971-4https://doi.org/10.22517/9789587229714Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeLa actualidad está siendo marcada por una avalancha de datos y una evolución constante en el mundo empresarial. Todos los sectores económicos avanzan a pasos agigantados y el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable. Este libro está diseñado para ser una guía introductoria, práctica y accesible para aquellos en el sector empresarial, o curiosos del tema, que buscan adentrarse en el mundo del análisis de datos, proporcionando una comprensión fundamental y ejemplos sencillos de cómo los datos pueden ser utilizados para informar y mejorar las decisiones de negocios. Como primer propósito del libro, se busca desmitificar el análisis de datos, presentándolo no como un campo exclusivo para expertos en TI o estadísticos, sino como una competencia accesible y valiosa para una amplia gama de profesionales. Como segundo propósito, el libro se enfoca en la aplicación práctica, ofreciendo ejemplos que muestran cómo el análisis de datos puede resolver problemas; se explora cómo recolectar, limpiar y manipular datos utilizando Python, un lenguaje de programación que se ha establecido firmemente como un estándar, debido a su simplicidad y potencia. Se introduce al lector en herramientas como Pandas y otras bibliotecas de Python, que simplifican enormemente el proceso de análisis de datos. No obstante, más allá de la mera técnica, este libro también se sumerge en la interpretación y el análisis crítico, habilidades clave para convertir los datos en perspectivas (insights) accionables.Today's world is marked by a data deluge and a constant evolution in the business landscape. All economic sectors are advancing at a rapid pace, and data analysis has become an indispensable tool. This book is designed to be an introductory, practical, and accessible guide for those in the business sector, or simply curious about the topic, who seek to delve into the world of data analysis. It provides a fundamental understanding and simple examples of how data can be used to inform and improve business decisions. The book's primary purpose is to demystify data analysis, presenting it not as a field exclusive to IT experts or statisticians, but as an accessible and valuable skill for a wide range of professionals. Secondly, the book focuses on practical application, offering examples that demonstrate how data analysis can solve problems. It explores how to collect, clean, and manipulate data using Python, a programming language that has firmly established itself as a standard due to its simplicity and power. The reader is introduced to tools like Pandas and other Python libraries that greatly simplify the data analysis process. However, beyond mere technique, this book also delves into interpretation and critical analysis, key skills for turning data into actionable insights.Prefacio · 7 CAPÍTULO 1 Introducción 1.1. ¿Qué es el análisis de datos?· 11 1.2. ¿Qué es la ciencia de datos? · 13 CAPÍTULO 2 Conceptos clave· 15 2.1. Limpieza de datos (Data Cleaning) · 17 2.2. Análisis estadístico · 18 2.3. Parámetros estadísticos principales · 19 2.4. Inteligencia artificial · 19 2.5. Aprendizaje de máquina· 20 2.6. Aprendizaje profundo · 21 2.6.1. Data augmentation · 22 2.6.2. Redes neuronales adversarias (Generative Adversarial Networks, GAN)· 22 2.7. Interfaz de programación de aplicaciones (API) · 19 CAPÍTULO 3 Recolección y preparación de los datos · 25 3.1. La importancia de obtener datos y prepararlos· 28 3.2. Python· 30 3.3. Formatos de archivos en el manejo de datos· 32 3.4. Ejemplos· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 33 3.4.1. Formato CSV . · 33 3.4.2. Formato Excel· 36 3.4.3. Formato XML · 37 3.4.4. Formato JSON· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 40 3.5. Pandas · 43 3.5.1. Estructuras de datos en Pandas · 44 3.5.2. Manipulación de datos con pandas · 45 3.5.3. Funciones estadísticas y de agregación· 47 3.5.4. Agrupación y pivotaje · 48 3.5.5. Combinar DataFrames · 48 CAPÍTULO 4 Recolección y preparación de los datos · 51 4.1. Definición del flujo de análisis de datos· 54 4.2. Importancia de un enfoque estructurado· 54 4.3. Componentes de un flujo de análisis · 56 4.4. Limpieza de datos · 58 4.4.1. Entendimiento general de los datos · 59 4.4.2. Limpieza · 64 4.5. Análisis estadístico· 67 4.5.1. Tendencia central· 67 4.5.2. Dispersión· 69 4.5.3. Forma · 73 4.5.4. Visualización· 75 4.5.4.1. Exploración inicial · 76 4.5.4.2. Mapas de calor· 76 4.5.4.3. Histogramas y diagramas de cajas· 76 4.5.4.4. Gráficos de dispersión· 76 4.5.4.5. Visualización geográfica · 77 4.5.4.6. Visualizaciones interactivas· 77 4.5.4.7. Visualizaciones uni-variadas · 77 4.5.4.8. Visualizaciones multi-variadas · 82 CAPÍTULO 5 Validación y análisis de integridad de bases de datos· 93 5.1. Primer conjunto de datos · 95 5.1.1. Carga y unión · 95 5.1.2. Limpieza · 96 5.1.3. Comprensión general de datos · 97 5.1.4. Análisis geo-espacial· 98 5.2. Segundo conjunto de datos· 99 5.2.1. Proceso de carga de datos · 99 5.2.2. Proceso de limpieza de datos · 100 5.2.3. Análisis general de datos· 101 CAPÍTULO 6 Validación y análisis de integridad de bases de datos· 109 6.1. Proceso de limpieza · 112 6.2. Proceso de comprensión general de datos· 116 6.2.1. Cálculo de estadísticos de tendencia central · 117 6.2.2. Cálculo de estadísticos de dispersión · 118 6.2.3. Cálculo de estadísticos de forma · 121 6.2.4. Gráficas uni-variadas · 122 6.2.5. Análisis multi-variado · 128 CAPÍTULO 7 Consideraciones· 137 7.1. Integración para analítica· 140 7.1.1. Experimento · 142 7.2. Temáticas relevantes · 144 Referencias · 149 Lista de figuras · 151 Lista de tablas · 153 Índice alfabético · 155162 páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraPereira000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadoresLenguajes de guión (Computadores)Base de datos - AdministraciónAlmacenamiento de datos2. Ingeniería y TecnologíaCiencia de datosAnálisis de datosRedes neuronalesAnálisis de negociosFundamentos de PythonEstadística en la ciencia de datosODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovaciónIntroducción a la ciencia y análisis de datos con Python: una visión empresarialLibroinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33Textinfo:eu-repo/semantics/bookJ. VanderPlas, Python data science handbook: Essential tools for working with data. O‘Reilly Media, Inc., 2016J. D. Miller, Hands-On Machine Learning with IBM Watson: Leverage IBM Watson to implement machine learning techniques and algorithms using Python. Packt Publishing Ltd, 2019D. S. Moore, Estadística aplicada básica. Antoni Bosch editor, 2005. 18, 19, 67, 68, 68, 70, 71, 73, 82W. W. Hines, D. C. Montgomery, and G. tr Nagore, Probabilidad y Estadística para ingeniería y administración. Compañía Editorial Continental, S.A, 1994. 18, 19, 67, 68, 69, 70, 71, 73, 82B. S. Everitt and A. Skrondal, The Cambridge dictionary of statistics. Cambridge University Press, New York, 2010. 18, 19, 67, 68, 69, 70, 71, 73, 82W. McKinney, Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O‘Reilly Media, Inc.", 2012. 18, 29, 31S. J. Russell, Artificial intelligence a modern approach. Pearson Education, Inc., 2010. 19, 20I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep learning. MIT press, 2016. 19, 20, 21, 23C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on image data augmentation for deep learning,” Journal of big data, vol. 6, no. 1, pp. 1–48, 2019. 22A. Inc, “What is an API?” https://aws.amazon.com/what-is/api/?nc1=h_ls, (accessed: 30.08.2022). 23J. Kazil and K. Jarmul, Data wrangling with python: tips and tools to make your life easier. O‘Reilly Media, Inc.", 2016. 28, 29, 31C. Severance, Python for Everybody Exploring Data Using Python 3. Open Textbook Library, 2016. 30, 31S. Wexler, J. Shaffer, and A. Cotgreave, The big book of dashboards: visualizing your data using real-world business scenarios. John Wiley & Sons, 2017. 76, 77, 78, 144I. Milovanovic, D. Foures, and G. Vettigli, Python Data Visualization Cookbook. Packt Publishing Ltd, 2015. 76, 77, 78P. Simon, Too big to ignore: the business case for big data. John Wiley & Sons, 2013, vol. 72. 111I. Ashrapov, “Tabular gans for uneven distribution,” arXiv preprint arXiv:2010.00638, 2020. 140B. Gnedenko, “Course in the theory of probability: Tutorial,” 1998. 141B. Chambers and M. Zaharia, Spark: The definitive guide: Big data processing made simple. O‘Reilly Media, Inc., 2018. 118S. C. Wong, A. Gatt, V. Stamatescu, and M. D. McDonnell, “Understanding data augmentation for classification: when to warp?” in 2016 international conference on digital image computing: techniques and applications (DICTA). 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La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 de la Ley 23 de 1982. En concordancia suscribo (suscribimos) este documento en el momento mismo que hago (hacemos) entrega de mi (nuestra) OBRA a la Biblioteca “Jorge Roa Martínez” de la Universidad Tecnológica de Pereira. Manifiesto (manifestamos) que la OBRA objeto de la presente autorizacióopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.coRepositorio de la Universidad Tecnológica de 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