{"product_id":"finding-ghosts-in-your-data-anomaly-detection-techniques-with-examples-in-python-9781484288696","title":"Encontrando fantasmas en tus datos: Técnicas de detección de anomalías con ejemplos en Python","description":"Descubra información clave oculta en el ruido de los datos aprendiendo una variedad de técnicas de detección de anomalías y utilizando el lenguaje de programación Python para construir un servicio robusto para la detección de anomalías en una variedad de tipos de datos. El libro comienza con una descripción general de qué son las anomalías y los valores atípicos y utiliza la escuela de psicología Gestalt para explicar por qué los humanos son naturalmente excelentes en la detección de anomalías. A partir de ahí, pasará a definiciones técnicas de anomalías, yendo más allá de \"lo sé cuando lo veo\" para definir las cosas de una manera que las computadoras puedan entender.\u003cbr\u003eEl núcleo del libro implica la construcción de un servicio de detección de anomalías robusto y desplegable en Python. Comenzará con un servicio simple de detección de anomalías, que se expandirá a lo largo del libro para incluir una variedad de técnicas valiosas de detección de anomalías, que cubren estadísticas descriptivas, agrupamiento y escenarios de series temporales. Finalmente, comparará su servicio de detección de anomalías cara a cara con una oferta de nube disponible públicamente y verá cómo se desempeñan.\u003cbr\u003eLas técnicas y ejemplos de detección de anomalías en este libro combinan psicología, estadísticas, matemáticas y programación Python de una manera fácilmente accesible para los desarrolladores de software. Le dan una comprensión de qué son las anomalías y por qué es naturalmente un detector de anomalías dotado. Luego, lo ayudan a traducir sus técnicas humanas en algoritmos que se pueden usar para programar computadoras para automatizar el proceso. Desarrollará su propio servicio de detección de anomalías, lo extenderá utilizando una variedad de técnicas, como la inclusión de técnicas de agrupamiento para análisis multivariado y técnicas de series temporales para observar datos a lo largo del tiempo, y comparará su servicio directamente con un servicio comercial. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eComprender la intuición detrás de las anomalías\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eConvertir su intuición en descripciones técnicas de datos anómalos\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDetectar anomalías utilizando herramientas estadísticas, como distribuciones, varianza y desviación estándar, estadísticas robustas y rango intercuartílico\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicar técnicas de detección de anomalías de vanguardia en los campos de agrupamiento y análisis de series temporales\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTrabajar con paquetes Python comunes para la detección de valores atípicos y el análisis de series temporales, como scikit-learn, PyOD y tslearn\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDesarrollar un proyecto desde cero que encuentre anomalías en los datos, comenzando con matrices simples de datos numéricos y expandiéndose para incluir entradas multivariadas e incluso datos de series temporales\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePara quién es este libro\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/b\u003ePara desarrolladores de software con al menos cierta familiaridad con el lenguaje de programación Python, y que deseen comprender la ciencia y algunas de las estadísticas detrás de las técnicas de detección de anomalías. Los lectores no necesitan tener ningún conocimiento formal de estadísticas, ya que el libro introduce conceptos relevantes a lo largo del camino.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-12898199\"\u003eKevin Feasel\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 10\/11\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 353\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.43 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 10.00 alto x 7.00 ancho x 0.78 profundidad\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484288696\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484288696\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM031000\"\u003eTeoría de la información\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/correctionsbookstore.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM021030\"\u003eCiencia de datos | Análisis de datos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eKevin Feasel\u003c\/b\u003e es MVP de Microsoft Data Platform y CTO en Faregame Inc, donde se especializa en análisis de datos con T-SQL y R, obligando a los clústeres de Spark a hacer su voluntad, luchando con Kafka y sacando conejos de sombreros bajo demanda. Es el principal colaborador de Curated SQL, presidente del Grupo de Usuarios de SQL Server del Área del Triángulo y autor de PolyBase Revealed. Residente de Durham, Carolina del Norte, se le puede encontrar recorriendo los senderos a lo largo del triángulo siempre que el clima sea lo suficientemente agradable.\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":45876703658159,"sku":"9781484288696","price":59.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0651\/9255\/8767\/files\/img_d2f1ba1f-9c15-4bcf-9b80-12db7eae048d.jpg?v=1757693897","url":"https:\/\/www.correctionsbookstore.com\/es\/products\/finding-ghosts-in-your-data-anomaly-detection-techniques-with-examples-in-python-9781484288696","provider":"Corrections Bookstore ","version":"1.0","type":"link"}