Ciencia de datos desde cero. Segunda edición
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Ciencia de datos desde cero. Segunda edición

Principios básicos con Python

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Ciencia de datos desde cero. Segunda edición

Principios básicos con Python

Descripción del libro

Para aprender de verdad ciencia de datos, no solamente es necesario dominar las herramientas (librerías de ciencia de datos, frameworks, módulos y kits de herramientas), sino también conviene comprender las ideas y principios subyacentes. Actualizada para Python 3.6, esta segunda edición de Ciencia de datos desde cero muestra cómo funcionan estas herramientas y algoritmos implementándolos desde el principio.


Si ya tiene aptitudes para las matemáticas y ciertas habilidades de programación, el autor, Joel Grus, le ayudará a familiarizarse con las mates y las estadísticas, que son el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades informáticas necesarias para iniciarse como científico de datos. Repleto de nueva información sobre deep learning (aprendizaje profundo), estadísticas y procesamiento del lenguaje natural, este libro actualizado le muestra cómo sacar lo mejor de la sobreabundancia de datos que actualmente nos rodea.

Información

Año
2023
ISBN de la versión impresa
9788441547209
ISBN del libro electrónico
9788441547315

Índice

  1. Cubierta
  2. Agradecimientos
  3. Prefacio a la segunda edición
  4. Prefacio a la primera edición
  5. 1. Introducción
  6. 2. Un curso acelerado de Python
  7. 3. Visualizar datos
  8. 4. Álgebra lineal
  9. 5. Estadística
  10. 6. Probabilidad
  11. 7. Hipótesis e inferencia
  12. 8. Descenso de gradiente
  13. 9. Obtener datos
  14. 10. Trabajar con datos
  15. 11. Machine learning (aprendizaje automático)
  16. 12. k vecinos más cercanos
  17. 13. Naive Bayes
  18. 14. Regresión lineal simple
  19. 15. Regresión múltiple
  20. 16. Regresión logística
  21. 17. Árboles de decisión
  22. 18. Redes neuronales
  23. 19. Deep learning (aprendizaje profundo)
  24. 20. Agrupamiento (clustering)
  25. 21. Procesamiento del lenguaje natural
  26. 22. Análisis de redes
  27. 23. Sistemas recomendadores
  28. 24. Bases de datos y SQL
  29. 25. MapReduce
  30. 26. La ética de los datos
  31. 27. Sigamos haciendo ciencia de datos

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