Reseña

Programación para ciencia de datos utilizando Python tiene como objetivo proporcionar una base sólida en programación y análisis de datos utilizando Python. Facilita el aprendizaje de conceptos fundamentales para quienes se inician en la ciencia de datos. Este libro está dirigido a estudiantes, profesionales y entusiastas que buscan desarrollar habilidades técnicas aplicables en la resolución de problemas reales.
El primer capítulo se centra en la Programación Orientada a Objetos (POO); a través de un enfoque práctico, se explica cómo utilizar clases y objetos para modelar situaciones del mundo real. El lector aprenderá a aplicar los pilares de la POO, como la herencia, el polimorfismo y la encapsulación, en el desarrollo de programas eficientes y mantenibles. Este capítulo resalta la importancia de la POO para estructurar código de manera lógica y escalable, lo cual facilita la creación de aplicaciones complejas.
El segundo capítulo aborda el Manejo Eficiente de Arreglos Multidimensionales con la librería NumPy, aquí se profundiza en la creación y manipulación de arreglos de diversas dimensiones, fundamentales para operaciones matemáticas y estadísticas avanzadas. El capítulo destaca cómo NumPy optimiza el procesamiento de datos en grandes volúmenes y permite la ejecución de cálculos complejos de manera eficiente.
Con ejemplos claros y ejercicios prácticos, se guía al lector en cada paso del proceso, esto asegura una comprensión profunda de los conceptos. Al final, el lector estará preparado para enfrentar desafíos más avanzados en el análisis y visualización de datos, sentando una base firme para continuar en su aprendizaje de programación.