Autor Varga, Ervin
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Título : Practical Data Science with Python 3 : Synthesizing Actionable Insights from Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Varga, Ervin, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Berkeley, CA : Apress Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 462 p. 94 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-1-4842-4859-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Grandes datos Fuente abierta Pitón Software de código abierto Python (lenguaje de programa informático) Índice Dewey: 005.133 Lenguajes de propósito general Resumen: Obtenga información sobre las habilidades esenciales de la ciencia de datos de manera holística utilizando la ingeniería de datos y los métodos computacionales escalables asociados. Este libro cubre los marcos de Python 3 más populares para el procesamiento local y distribuido (en las instalaciones y en la nube). A lo largo del camino, se le presentarán muchos marcos populares de código abierto, como SciPy, scikitlearn, Numba, Apache Spark, etc. El libro está estructurado en torno a ejemplos, por lo que comprenderá conceptos básicos a través de estudios de casos y código Python 3. A medida que los proyectos de ciencia de datos se vuelven cada vez más grandes y complejos, el conocimiento y la experiencia en ingeniería de software son cruciales para producir soluciones evolucionables. Verá cómo crear software mantenible para la ciencia de datos y cómo documentar las prácticas de ingeniería de datos. Este libro es un buen punto de partida para las personas que desean adquirir habilidades prácticas para realizar ciencia de datos. Todo el código estará disponible en forma de cuadernos IPython y programas Python 3, que le permitirán reproducir todos los análisis del libro y personalizarlos para sus propios fines. También se beneficiará de temas avanzados como aprendizaje automático, sistemas de recomendación y seguridad en ciencia de datos. La ciencia de datos práctica con Python le permitirá analizar datos, formular preguntas adecuadas y producir conocimientos prácticos, tres etapas centrales en la mayoría de los esfuerzos de ciencia de datos. Nota de contenido: Chapter 1.Introduction to Data Science -- Chapter 2.Data Acquisition -- Chapter 3.Basic Data Processing -- Chapter 4.Documenting Work -- Chapter 5.Transformation and Packaging of Data -- Chapter 6.Visualization -- Chapter 7.Prediction and Inference -- Chapter 8.Network Analysis -- Chapter 9.Data Science Process Engineering -- Chapter 10. Multi-agent Systems, Game Theory and Machine Learning -- Chapter 11. Probabilistic Graphical Models -- Chapter 12. Security in Data Science. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Practical Data Science with Python 3 : Synthesizing Actionable Insights from Data [documento electrónico] / Varga, Ervin, Autor . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2019 . - XVII, 462 p. 94 ilustraciones.
ISBN : 978-1-4842-4859-1
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Grandes datos Fuente abierta Pitón Software de código abierto Python (lenguaje de programa informático) Índice Dewey: 005.133 Lenguajes de propósito general Resumen: Obtenga información sobre las habilidades esenciales de la ciencia de datos de manera holística utilizando la ingeniería de datos y los métodos computacionales escalables asociados. Este libro cubre los marcos de Python 3 más populares para el procesamiento local y distribuido (en las instalaciones y en la nube). A lo largo del camino, se le presentarán muchos marcos populares de código abierto, como SciPy, scikitlearn, Numba, Apache Spark, etc. El libro está estructurado en torno a ejemplos, por lo que comprenderá conceptos básicos a través de estudios de casos y código Python 3. A medida que los proyectos de ciencia de datos se vuelven cada vez más grandes y complejos, el conocimiento y la experiencia en ingeniería de software son cruciales para producir soluciones evolucionables. Verá cómo crear software mantenible para la ciencia de datos y cómo documentar las prácticas de ingeniería de datos. Este libro es un buen punto de partida para las personas que desean adquirir habilidades prácticas para realizar ciencia de datos. Todo el código estará disponible en forma de cuadernos IPython y programas Python 3, que le permitirán reproducir todos los análisis del libro y personalizarlos para sus propios fines. También se beneficiará de temas avanzados como aprendizaje automático, sistemas de recomendación y seguridad en ciencia de datos. La ciencia de datos práctica con Python le permitirá analizar datos, formular preguntas adecuadas y producir conocimientos prácticos, tres etapas centrales en la mayoría de los esfuerzos de ciencia de datos. Nota de contenido: Chapter 1.Introduction to Data Science -- Chapter 2.Data Acquisition -- Chapter 3.Basic Data Processing -- Chapter 4.Documenting Work -- Chapter 5.Transformation and Packaging of Data -- Chapter 6.Visualization -- Chapter 7.Prediction and Inference -- Chapter 8.Network Analysis -- Chapter 9.Data Science Process Engineering -- Chapter 10. Multi-agent Systems, Game Theory and Machine Learning -- Chapter 11. Probabilistic Graphical Models -- Chapter 12. Security in Data Science. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Unraveling Software Maintenance and Evolution : Thinking Outside the Box Tipo de documento: documento electrónico Autores: Varga, Ervin, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 336 p. 54 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-71303-8 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Ingeniería de software Lenguajes de programación (computadoras electrónicas) Gestión de software Operaciones de TI Lenguaje de programación Índice Dewey: 005.1 Programación (Computadoras) Resumen: El trabajo de mantenimiento de software a menudo se considera una actividad abrumadoramente rígida; este libro demuestra lo contrario: exige altos niveles de creatividad y pensamiento innovador. Destacando los aspectos creativos del mantenimiento de software y combinando el pensamiento analítico y sistémico de una manera holística, el libro motiva a los lectores a no seguir alegremente los caminos trillados de la "racionalidad técnica". Ofrece el contenido de una manera pragmática utilizando estudios de casos que se entrelazan en líneas argumentales de larga duración. El libro está organizado en cuatro partes, que se pueden leer en cualquier orden, excepto el primer capítulo, que introduce el mantenimiento y la evolución del software y presenta una serie de estudios de casos de fallas de software. La "Introducción a los conceptos clave" presenta brevemente los elementos principales del mantenimiento del software destacando varios conceptos básicos que son vitales para ver el bosque a través de los árboles. Cada uno de estos conceptos se ilustra con un ejemplo resuelto. A continuación, la parte "Ingeniería avanzada" desmiente el mito de que lo único que importa es ser rápido y exitoso durante el desarrollo inicial. Con este fin, se consideran dos categorías de ingeniería avanzada: un proyecto inicial inepto con una multitud de fases evolutivas difíciles y un proyecto inicial eficaz con múltiples incrementos futuros directos. "Reingeniería e ingeniería inversa" muestra las dificultades de lidiar con un sistema heredado típico y aborda tareas como pruebas de modernización, documentación de un sistema, reestructuración de un sistema para que sea susceptible de futuras mejoras, etc. Por último, la sección "DevOps" se centra sobre la importancia y los beneficios de cruzar el abismo entre desarrollo y operación y demuestra cómo el paradigma DevOps puede convertir un diseño débilmente acoplado en una solución de implementación flexible. El libro es un recurso valioso para lectores familiarizados con el lenguaje de programación Java y con conocimientos básicos y/o experiencia en construcción y pruebas de software. Repleto de ejemplos para cada concepto elaborado, ofrece material complementario para cursos existentes y es útil tanto para estudiantes como para profesionales. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Context, Rules and Principles -- 3 Maintainability and Development -- 4 Architecture and Evolution -- 5 Ad-hoc Development -- 6 Disciplined Development -- 7 Re-Engineering and Reverse Engineering -- 8 Multi-faceted Loose Coupling -- 9 Monitoring and Logging -- 10 Scale of Deployment. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Unraveling Software Maintenance and Evolution : Thinking Outside the Box [documento electrónico] / Varga, Ervin, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 336 p. 54 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-71303-8
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Ingeniería de software Lenguajes de programación (computadoras electrónicas) Gestión de software Operaciones de TI Lenguaje de programación Índice Dewey: 005.1 Programación (Computadoras) Resumen: El trabajo de mantenimiento de software a menudo se considera una actividad abrumadoramente rígida; este libro demuestra lo contrario: exige altos niveles de creatividad y pensamiento innovador. Destacando los aspectos creativos del mantenimiento de software y combinando el pensamiento analítico y sistémico de una manera holística, el libro motiva a los lectores a no seguir alegremente los caminos trillados de la "racionalidad técnica". Ofrece el contenido de una manera pragmática utilizando estudios de casos que se entrelazan en líneas argumentales de larga duración. El libro está organizado en cuatro partes, que se pueden leer en cualquier orden, excepto el primer capítulo, que introduce el mantenimiento y la evolución del software y presenta una serie de estudios de casos de fallas de software. La "Introducción a los conceptos clave" presenta brevemente los elementos principales del mantenimiento del software destacando varios conceptos básicos que son vitales para ver el bosque a través de los árboles. Cada uno de estos conceptos se ilustra con un ejemplo resuelto. A continuación, la parte "Ingeniería avanzada" desmiente el mito de que lo único que importa es ser rápido y exitoso durante el desarrollo inicial. Con este fin, se consideran dos categorías de ingeniería avanzada: un proyecto inicial inepto con una multitud de fases evolutivas difíciles y un proyecto inicial eficaz con múltiples incrementos futuros directos. "Reingeniería e ingeniería inversa" muestra las dificultades de lidiar con un sistema heredado típico y aborda tareas como pruebas de modernización, documentación de un sistema, reestructuración de un sistema para que sea susceptible de futuras mejoras, etc. Por último, la sección "DevOps" se centra sobre la importancia y los beneficios de cruzar el abismo entre desarrollo y operación y demuestra cómo el paradigma DevOps puede convertir un diseño débilmente acoplado en una solución de implementación flexible. El libro es un recurso valioso para lectores familiarizados con el lenguaje de programación Java y con conocimientos básicos y/o experiencia en construcción y pruebas de software. Repleto de ejemplos para cada concepto elaborado, ofrece material complementario para cursos existentes y es útil tanto para estudiantes como para profesionales. Nota de contenido: 1 Introduction -- 2 Context, Rules and Principles -- 3 Maintainability and Development -- 4 Architecture and Evolution -- 5 Ad-hoc Development -- 6 Disciplined Development -- 7 Re-Engineering and Reverse Engineering -- 8 Multi-faceted Loose Coupling -- 9 Monitoring and Logging -- 10 Scale of Deployment. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
