Python 3 Pack de 2 libros : Domina la creación de tus herramientas de Business Intelligence

Estos dos libros ofrecen al lector la máxima información sobre el lenguaje Python para dominar la creación de sus propias herramientas de Business Intelligence.                                                                  1215 páginas elaboradas por nuestros expertos.

Elementos complementarios disponibles para su descarga en www.ediciones-eni.com

Un libro de la colección Recursos Informáticos
Python 3 - Los fundamentos del lenguaje (4ª edición)

Este libro sobre los fundamentos del lenguaje Python (versión 3.11 en este caso) va dirigido a todos los profesionales de la informática, ingenieros, estudiantes (y especialmente los de grados universitarios de Ingeniería informática), docentes o incluso autodidactas, que desean tener un gran dominio de este lenguaje. En esta obra, se explican todas las partes esenciales del lenguaje y del tratamiento de datos para poder tener una amplia perspectiva de todo lo que permite hacer Python 3. El libro está dedicado a la rama 3 de Python y, como no podía ser menos, presenta novedades aportadas por la versión 3.11. Sin embargo, como el lenguaje Python 2 todavía está muy presente, el autor describe las diferencias importantes que existen con la rama anterior de Python.

La primera parte del libro detalla las ventajas de Python 3 para dar respuesta a las necesidades de las empresas independientemente del campo de la informática al que se aplique.

La segunda parte es una guía para principiantes, tanto de Python como de programación en general. Aborda poco a poco conceptos clave usando proyectos como hilo conductor y propone la realización de algunos ejercicios.

La tercera parte se ocupa de los fundamentos del lenguaje: los conceptos se presentan de manera progresiva con ejemplos de código para ilustrar cada uno de ellos. El propósito del autor es que el lector alcance una autonomía real en su aprendizaje, con dos objetivos distintos para cada concepto presentado: un aprendizaje correcto para los que desconocen el concepto y, para los que lo conocen, el descubrimiento de puntos de vista originales para abordarlo y llegar lo más lejos posible con su uso.

La cuarta parte contiene un resumen del uso de las funciones de Python 3 para la manipulación de archivos o bases de datos.

Por último, la última parte del libro es un amplio tutorial para poner en práctica todo lo que se ha visto antes dentro de un marco profesional. Consiste en crear una aplicación que abarca todos los campos actuales de la programación (datos, Web con Pyramid, interfaz gráfica con Gtk, sistema de scripts,etc.) para presentar soluciones eficaces de desarrollo usando Python 3.

El código fuente de las partes 2, 4 y 5 puede descargarse en su totalidad en el sitio www.ediciones-eni.com.

Un libro de la colección Expert IT
Business Intelligence con Python - Cree sus propias herramientas de BI de principio a fin

Este libro sobre Business Intelligence con Python es una guía completa que sumerge a los lectores en el mundo del análisis de datos empresariales. Si bien enfatiza el aspecto práctico y operativo de BI, se destaca por su enfoque integral, que cubre todo el proceso de BI, desde la recopilación de datos brutos hasta la creación de paneles para la toma de decisiones basadas en la información, incluido el análisis y la visualización de datos. Es un recurso indispensable para profesionales de datos, analistas y estudiantes que buscan tener habilidades prácticas de BI para dominar el arte de transformar datos en conocimientos estratégicos utilizando Python.

El libro comienza con una introducción a los fundamentos de BI y explica por qué Python se ha convertido en una herramienta imprescindible en este campo. A continuación guía al lector a través de la instalación y configuración de un entorno de desarrollo robusto, con énfasis en las mejores prácticas de codificación y gestión de proyectos.

Los siguientes capítulos analizan en profundidad los aspectos esenciales de BI con Python:

• la extracción y limpieza de datos de diversas fuentes (archivos, bases de datos, API, web scraping);

• el análisis estadístico en profundidad, incluidas técnicas descriptivas e inferenciales;

• el diseño e implementación de data warehouses;

• la automatización de pipelines de datos con herramientas como Airflow y Luigi;

• la creación de paneles interactivos e informes impactantes con Streamlit, Taipy y Dash;

• y las consideraciones éticas, de seguridad y de cumplimiento del RGPD en los proyectos de BI.

Cada capítulo está enriquecido con ejemplos concretos, estudios de casos y ejercicios prácticos, lo que permite a los lectores aplicar inmediatamente los conceptos aprendidos.