CAP 4: Bibliotecas de Python para análisis de datos

 Python cuenta con varias bibliotecas populares para el análisis de datos, incluyendo:

  1. NumPy: es una biblioteca para la computación científica en Python, que proporciona un objeto de matriz multidimensional para almacenar y procesar datos de manera eficiente.

  2. Pandas: es una biblioteca para la manipulación y análisis de datos en Python, que proporciona estructuras de datos flexibles para trabajar con datos estructurados y etiquetados.

  3. Matplotlib: es una biblioteca para la visualización de datos en Python, que permite crear gráficos 2D y 3D de alta calidad.

  4. Seaborn: es una biblioteca de visualización de datos basada en Matplotlib, que proporciona una interfaz más sencilla para crear gráficos estadísticos atractivos.

  5. Scikit-learn: es una biblioteca para el aprendizaje automático en Python, que proporciona algoritmos para la clasificación, regresión, agrupación y reducción de la dimensionalidad, entre otras tareas.

  6. SciPy: es una biblioteca para la computación científica en Python, que proporciona algoritmos para la optimización, integración, interpolación y álgebra lineal, entre otras tareas.

  7. Statsmodels: es una biblioteca para la modelización estadística en Python, que proporciona herramientas para realizar análisis de regresión y de series temporales, entre otras técnicas estadísticas.

Estas bibliotecas son muy populares en la comunidad de ciencia de datos de Python y proporcionan un conjunto completo de herramientas para el análisis de datos. Dependiendo de las necesidades de análisis de datos específicas, una o varias de estas bibliotecas pueden ser utilizadas en un proyecto.

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