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

Por:

Skiena, Steven S [autor.]

Colaborador(es):

SpringerLink (Online service)

Tipo de material: Texto

TextoSeries 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:

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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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Incluye referencias bibliográficas e índice.

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.