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IA y ML

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Visualización de datos: curso completo para especialistas principiantes

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Tamara Mantsner

IA y ML
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Introducción práctica a las principales bibliotecas y frameworks de Python (con ejemplos de código)

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Murat Durmus

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Metaaprendizaje. Aplicación en AutoML y ciencia de datos

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Pavel Brazdil, Jan van Rein, Carlos Soares, Joaquín Vanschoren

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Taller práctico de análisis de datos con Python y R

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O.A. Bayuk, M.R. Isaeva, M.O. Samsonkin

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Escalando Python con Dask: De Ciencia de Datos a Aprendizaje Automático

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Holden Karau, Mika Kimmins

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R para Ciencia de Datos, 2ª Edición

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Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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Python y análisis de datos. Procesamiento primario de datos con pandas, NumPy y Jupyter

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Wes McKinney

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Arquitecturas de Datos Modernas con Python: Una guía práctica para construir e implementar pipelines de datos, almacenes de datos y lagos de datos con Python

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Brian Lipp

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Ciencia de Datos: Las Partes Difíciles. Técnicas para Sobresalir en Ciencia de Datos

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Daniel Vaughan

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Manipulación de Datos con SQL: Una guía práctica para manipular, transformar y preparar datos usando SQL

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Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

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Estadística y Visualización de Datos con Python

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Jesús Rogel-Salazar

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Python para data science

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Julio Vasíliev

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Dominando ArcGIS Pro

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Maribeth H. Price

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Power BI: Técnicas avanzadas de optimización. Guía completa para crear soluciones consistentemente rápidas en Microsoft Power BI

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Bhavik Merchant

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Guía Práctica de Predicción Conformacional Aplicada en Python

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Valery Manokhin

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Libro de Recetas de Análisis Exploratorio de Datos con Python: Más de 50 recetas para analizar, visualizar y extraer información de datos estructurados y no estructurados

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Ayodele Oluleye

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El Lago de Datos en la Nube: Una Guía para Construir una Arquitectura de Datos en la Nube Robusta

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Rukmani Gopalan

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Manual de Ciencia de Datos con Python: Herramientas Esenciales para Trabajar con Datos

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Jake VanderPlas

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Fundamentos de la Observabilidad de Datos: Implemente Soluciones de Datos Confiables de Extremo a Extremo

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Andy Petrella

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Gestión de Conjuntos de Datos y Modelos

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Oswald Campesato

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DAX para profesionales: teoría y práctica. Lleva tus habilidades analíticas en Microsoft Power BI al siguiente nivel

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Michelle Rosema, Henk Vlotman

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Python Tools for Data Scientists Pocket Primer

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Oswald Campesato

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Guía para Principiantes de Streamlit con Python: Crea Aplicaciones Web de Datos y Aprendizaje Automático

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Sujay Raghavendra

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Ingeniería Analítica con SQL y dbt: Construyendo Modelos de Datos Significativos a Escala

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Rui Machado, Hélder Russa

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Malla de Datos en Streaming: Un Modelo para Optimizar Servicios de Datos en Tiempo Real

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Hubert Dulay, Stephen Mooney

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Guía Práctica de Apache Spark 3: Construye Motores de Computación Escalables para Procesamiento de Datos por Lotes y en Tiempo Real

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Alfonso Antolínez García

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Minería de Datos Web con Python: Descubre y extrae información de la web usando Python

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Dr. Ranjana Rajnish, Dr. Meenakshi Srivastava

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Leonard Apeltsin

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Datos de Entrenamiento para Machine Learning: Supervisión Humana desde la Anotación hasta la Ciencia de Datos

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Anthony Sarkis

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Ciencia de datos para ingenieros de IoT: un enfoque de análisis de sistemas

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P. G. Madhavan, Ph.D.

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Fundamentos de programación en Python: tres en uno. Volumen 2

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F. J. Tanning

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Álgebra lineal práctica para ciencia de datos: desde conceptos fundamentales hasta aplicaciones usando Python

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Mike X Cohen

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Análisis de datos de comportamiento con R y Python

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Florent Buisson

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Programación Todo-en-Uno para Dummies, 2ª Edición

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Chris Minnick, Nikhil Abraham, Barry Burd, Eva Holland, Luca Massaron, John Paul Mueller

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El Libro de Dash: Crea Paneles de Control con Python y Plotly

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Adam Schroeder, Christian Mayer, Ann Marie Ward

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Fundamentos de Calidad de Datos: Guía Práctica para Construir Pipelines de Datos Confiables

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Barr Moses, Lior Gavish, Molly Vorwerck

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Visualización de Datos con Python y JavaScript: Extraer, Limpiar, Explorar y Transformar Tus Datos

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Kyran Dale

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Ciencia e Ingeniería Basadas en Datos: Aprendizaje Automático, Sistemas Dinámicos y Control

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Análisis práctico de datos. Recopilación, procesamiento y visualización de datos con Python

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Igor Semíchev

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Paneles de control interactivos y aplicaciones con Plotly y Dash. Utilizamos un framework web completo en Python a toda potencia – sin JavaScript.

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Elías Dabbas

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Mínimo teórico de Computer Science. Redes, criptografía y data science

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Big Data. ¿Por qué, qué y cómo?

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Analizando datos en Microsoft Power BI. Preparación para el examen DA-100

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Algoritmos de Data Science y su implementación práctica en Python

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A. V. Protodyakonov, P. A. Pylov, V. E. Sadovnikov

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Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos: Fundamentos y Aplicaciones

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Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

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Matemáticas Esenciales para Data Science: Toma el Control de Tus Datos con Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística Fundamentales

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Thomas Nield

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Power BI: modelado a nivel experto

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Soheil Bakhshi

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Comunicación con Datos: Presentando tu Caso con Datos

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Carl Allchin

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Dominio del Reconocimiento de Patrones Financieros: Encontrar y Probar Patrones de Velas con Python

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Sofien Kaabar

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Preprocesamiento de Datos Práctico en Python: Aprende a preparar datos de manera efectiva para un análisis de datos exitoso

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Roy Jafari

IA y ML
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