Este e-book está diseñado para guiarte a través de los fundamentos de Python y su aplicación en el campo de la inteligencia artifi cial (IA).
Ya avanzados en los aspectos claves, este segundo volumen pretende introducir las herramientas necesarias para el análisis y la visualización de datos, dejando de lado los detalles de sintaxis, y centrándonos en el uso y sus aplicaciones reales.
A lo largo de los capítulos observarás muchos ejemplos completos de uso de diferentes librerías y herramientas que Python ofrece para manejar datos, principalmente en grandes volúmenes, que no podríamos tratar de forma manual, o incluso, con varios de los lenguajes de programación más usados en la actualidad.
Seguiremos trabajando sobre el entorno de Anaconda, específicamente con JupyterLab para hacer portable nuestro código, pero como repetimos constantemente, todos los ejemplos y el código contenido en el e-book puede correrse sin inconvenientes en cualquier plataforma Python.
El objetivo de este e-book es proporcionarte una guía práctica y simple para aprender las herramientas de Python necesarias para analizar datos, visualizarlos y trabajar con ellos.
Al finalizar este e-book, deberías ser capaz de:
- Trabajar con datos de diferentes tipos, simples o estructurados.
- Utilizar bibliotecas de Python esenciales para la manipulación de datos complejos, distinguir cuál es más útil en cada situación y combinar varias de ellas para aquellos casos más complejos
- Implementar procesos que capturen, analicen, mejores y grafiquen grandes volúmenes de datos de una forma clara y eficiente
- Interactuar con grandes modelos ya desarrollados de OpenAI o Hugging Face, por ejemplo, para facilitar el análisis de datos complejos en lenguaje natural e interpretar resultados.
La colección es exclusiva de RedUSERS PREMIUM y puedes acceder a cada una de las entregas a través de los siguientes links: Python para IA Vol 1; Python para IA Vol 2. ATENCION!!: Volúmenes 3 y 4, de próxima aparición.
Autor: Claudio Bottini
NumPy: manejo de matrices
Ya nos familiarizamos con las listas de Python, una de las estructuras de datos más versátiles de la biblioteca estándar. Sin embargo, cuando se trata de manejar grandes volúmenes de datos, las listas presentan ciertas limitaciones.
La indexación de matrices permite acceder a su contenido “apuntando” con coordenadas, que representan los números o rangos de fi las y columnas que nos interesan.
Pandas y la manipulación de datos
A continuación, profundizaremos en el uso de Pandas, una biblioteca fundamental en Python para la manipulación y el análisis de datos.
Este capítulo tiene como objetivo llegar a dominar las funciones más útiles de Pandas mediante ejemplos prácticos y directos.
Junto con Matplotlib y Seaborn, Pandas ofrece una amplia gama de oportunidades para el análisis visual de datos tabulares.
PandasAI, conectar Pandas con OpenAI API
En este capítulo, exploraremos cómo utilizar PandasAI, una innovadora biblioteca de Python que combina las poderosas capacidades de análisis de datos de Pandas con las habilidades de la inteligencia artificial generativa, lo que permite interactuar con los datos en lenguaje natural a un nivel impensado.
Además, veremos cómo potenciar lo ya visto de Pandas conectando esta nueva librería con modelos LLM como los de OpenAI. Esta combinación nos permite interactuar con nuestros datos de una manera más intuitiva y natural, utilizando lenguaje conversacional.
PandasAI es una biblioteca de Python que facilita la realización de preguntas a sus datos en lenguaje natural.
Manejo de archivos de datos y BD en Python
Avanzaremos en nuestro recorrido explorando cómo trabajar con bases de datos y archivos en Python, dos aspectos fundamentales en cualquier proyecto de análisis de datos o desarrollo de software. Más aún, en inteligencia artificial, donde se manejan grandes volúmenes de datos, ya sea para analizarlos, sacar conclusiones o porque son la respuesta a un pedido que le hacemos a un modelo de IA.
El manejo de archivos en Python es una herramienta poderosa que permite manipular datos de manera eficiente en distintos tipos de archivos. Al dominar estas técnicas, podemos administrar archivos con mayor control, lo que garantiza la integridad de los datos y optimiza el rendimiento. Ya sea que se trate de texto, binarios o archivos grandes, Python proporciona las herramientas necesarias para manejar estas tareas de manera efectiva.
Matplotlib y Seaborn
Si bien la visualización de datos y las bibliotecas que Python dispone a tal efecto podrían ser tema de un libro completo, en este capítulo nos centraremos en dos bibliotecas clave para la visualización de datos en Python: Matplotlib y Seaborn.
Aunque ambas bibliotecas tienen sus puntos fuertes y débiles, Seaborn es generalmente más adecuada para crear gráficos estadísticos y análisis exploratorios de datos, mientras que Matplotlib es más útil para crear gráficos altamente personalizables destinados a presentaciones y publicaciones.
EDA: análisis exploratorio de datos
Para dar cierre a nuestro volumen 2 de Python para IA, desarrollaremos juntos un pequeño, pero potente, proyecto que involucra la mayoría de los conceptos, herramientas y librerías que componen este e-book.
Usaremos Python, y las herramientas de análisis de datos y visualización ya conocidas para hacer un análisis exploratorio de datos (EDA). Conocer nuestros datos es necesario para cualquier tarea relacionada con IA y procesamiento de información.
Vamos a abordar la visualización de datos para análisis exploratorio de datos (EDA) en Python utilizando un enfoque sistemático.
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PYTHON PARA IA Vol 1
Este e-book está diseñado para guiarte a través de los fundamentos de Python y su aplicación en el atractivo y hoy más que nunca vigente campo de la inteligencia artifi cial (IA).
Recorriendo sus capítulos, aprenderás a confi gurar un entorno de desarrollo, a entender y utilizar Python, y a aplicar los conocimientos necesarios para construir proyectos de IA en este lenguaje.
El objetivo de este e-book es proporcionar una guía práctica y accesible para aprender Python y su aplicación en IA. Al fi nalizar este material, deberías ser capaz de:
- Configurar un entorno de desarrollo en Python con Anaconda y JupyterLab
- Entender los fundamentos de Python y cómo aplicarlos
- Utilizar bibliotecas de Python esenciales para la manipulación de datos
- Implementar pequeñas simulaciones de modelos de IA empleando las principales bibliotecas de Python
- Desarrollar proyectos de IA prácticos y útiles apoyados en la API de OpenAI
- Hacer uso de los modelos gratuitos disponibles en Hugging Face
Este e-book será de utilidad para una gran variedad de personas, desde estudiantes y profesionales interesados en aplicar Python en IA, hasta desarrolladores de software que desean ampliar sus habilidades en el campo y cualquier persona con conocimientos básicos de programación que quiera profundizar en el uso de Python para IA.
El enfoque de este libro es eminentemente práctico. Cada capítulo está diseñado para ofrecer una mezcla de teoría y práctica, con ejemplos claros y ejercicios que te ayudarán a consolidar los conceptos aprendidos.
Cada mes, lanzamos 2 ebooks USERS, en ellos tratamos en profundidad el tema abordado. En cada ebook, nuestros EXPERTOS vuelcan todos sus conocimientos con el objetivo de brindar una experiencia de capacitación satisfactoria para nuestros lectores.
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