Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning.
Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.
