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The Data Science Design Manual [electronic resource] / by Steven S. Skiena.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoSeries Fecha de copyright: Cham : : Springer International Publishing : : Imprint: Springer,, 2017Editor: 2017Descripción: XVII, 445 páginas. 180 illus., 137 illus. in color. : online resourceTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9783319554440
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 006.312 S628 23
Recursos en línea:
Contenidos:
What is Data Science? -- Mathematical Preliminaries -- Data Munging -- Scores and Rankings -- Statistical Analysis -- Visualizing Data -- Mathematical Models -- Linear Algebra -- Linear and Logistic Regression -- Distance and Network Methods -- Machine Learning -- Big Data: Achieving Scale.
En: Springer eBooksResumen: El Manual de diseño de ciencia de datos es una fuente de información práctica que resalta lo que realmente importa en el análisis de datos y proporciona una comprensión intuitiva de cómo se pueden usar estos conceptos básicos. El libro no enfatiza ningún lenguaje de programación particular o conjunto de herramientas de análisis de datos, sino que se enfoca en la discusión de alto nivel de principios de diseño importantes. Este texto fácil de leer satisface idealmente las necesidades de estudiantes de pregrado y posgrado que se embarcan en un curso de "Introducción a la ciencia de datos". Revela cómo ésta disciplina se encuentra en la intersección de las estadísticas, la informática y el aprendizaje automático, con un peso y un carácter propios. Los practicantes en estos y otros campos relacionados también encontrarán este libro perfecto para el autoaprendizaje.
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Tipo de ítem Biblioteca actual Signatura topográfica Estado Fecha de vencimiento Código de barras
Libros electrónicos Libros electrónicos Institución Universitaria Mayor de Cartagena - Sede Centro 006.312 S628 (Navegar estantería(Abre debajo)) Disponible

Incluye referencias bibliográficas e índice.

What is Data Science? -- Mathematical Preliminaries -- Data Munging -- Scores and Rankings -- Statistical Analysis -- Visualizing Data -- Mathematical Models -- Linear Algebra -- Linear and Logistic Regression -- Distance and Network Methods -- Machine Learning -- Big Data: Achieving Scale.

El Manual de diseño de ciencia de datos es una fuente de información práctica que resalta lo que realmente importa en el análisis de datos y proporciona una comprensión intuitiva de cómo se pueden usar estos conceptos básicos. El libro no enfatiza ningún lenguaje de programación particular o conjunto de herramientas de análisis de datos, sino que se enfoca en la discusión de alto nivel de principios de diseño importantes. Este texto fácil de leer satisface idealmente las necesidades de estudiantes de pregrado y posgrado que se embarcan en un curso de "Introducción a la ciencia de datos". Revela cómo ésta disciplina se encuentra en la intersección de las estadísticas, la informática y el aprendizaje automático, con un peso y un carácter propios. Los practicantes en estos y otros campos relacionados también encontrarán este libro perfecto para el autoaprendizaje.

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