The Skiena, Steven S. creator autor. aut. http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut SpringerLink (Online service) text Cham Springer International Publishing Imprint: Springer 2017 2017 monographic eng

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XVII, 445 p. 180 illus., 137 illus. in color. : online resource. 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. 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. by Steven S. Skiena. Incluye referencias bibliográficas e índice. Minería de datos Reconocimiento óptico de carácteres Big data Visualización Estadística matemática Minería de datos Reconocimiento de patrones Visualización Estadísticas y computación 006.312 9783319554440 https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/EdmAdPOT7kVEpSKbKOk26yYBCj7jhebCP0h_owUwO5D0wQ?e=OlSt2l https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/EdmAdPOT7kVEpSKbKOk26yYBCj7jhebCP0h_owUwO5D0wQ?e=OlSt2l MHC MHC CO-CtgCURN 170701 20260701202221.0 spa