000			02811nam a2200445 a 4500
003			co-ctgiumayor
005			20240712094332.0
006			m d
007			cr cnu---uuuuu
008			170701s2017 s 000 0 eng d
020			_a9783319554440
040			_aCO-CtgIUMC _bspa _ccoctgiumc _drda
082	0	4	_a006.312 _bS628 _223
100	1		_aSkiena, Steven S., _eautor. _4aut. _4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245	1	4	_aThe Data Science Design Manual _h[electronic resource] / _cby Steven S. Skiena.
264		4	_aCham : : _bSpringer International Publishing : : _bImprint: Springer,, _c2017
264		1	_c2017
300			_aXVII, 445 páginas. 180 illus., 137 illus. in color. : _bonline resource.
336			_atexto _btxt _2rdacontent
337			_acomputador _bc _2rdamedia
338			_arecurso en línea _bcr _2rdacarrier
347			_atext file _bPDF _2rda
490	1		_aTexts in Computer Science, _x1868-0941
504			_aIncluye referencias bibliográficas e índice.
505	0		_aWhat 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.
520			_aEl 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.
650		0	_aMinería de datos.
650		0	_aReconocimiento óptico de carácteres.
650		0	_aBig data.
650		0	_aVisualización.
650		0	_aEstadística matemática.
650	1	4	_aMinería de datos.
650	2	4	_aReconocimiento de patrones.
650	2	4	_aVisualización.
650	2	4	_aEstadísticas y computación.
710	2		_aSpringerLink (Online service)
773	0		_tSpringer eBooks
856			_uhttps://drive.google.com/file/d/1zLqcbs645vJyO_T-X7tKFVIdtBC6HHxR/view?usp=sharing _zDar click aqui para ver texto completo
942			_cCF _2ddc
999			_c87616 _d87616