| TÃtulo : |
Ciencia de datos : técnicas analÃticas y aprendizaje estadÃstico : un enfoque práctico |
| Tipo de documento: |
texto impreso |
| Autores: |
Molina, José M., Autor ; GarcÃa, Jesús, Autor ; Berlanga, Antonio, Autor ; Patricio, Miguel A., Autor ; Bustamante, Ãlvaro L., Autor ; Padilla, Washington R., Autor |
| Editorial: |
Bogotá [Colombia] : Alfaomega Colombiana S.A. |
| Fecha de publicación: |
2018 |
| Otro editor: |
Tarragona [España] : Publicaciones Altaria |
| Número de páginas: |
448 páginas |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-958-778-425-1 |
| Idioma : |
Español (spa) |
| Palabras clave: |
MinerÃa de datos Análisis de datos Estructura de datos Banco de datos Bases de datos Recopilación de datos Transferencia de información TecnologÃa de la información Intercambio de información Libre circulación de la información Cloud Computing Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. |
| Clasificación: |
005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) |
| Resumen: |
Ciencia de datos. Técnicas analÃsticas y aprendizaje estadÃstico. Un enfoque práctico trae para sus lectores una fresca visión general sobre las técnicas existentes para la minerÃa de datos, lo cual presenta por medio de conceptos y algoritmos fundamentales para analizar resultados. A través de recursos prácticos, tales como ejemplos de casos prácticos y la guÃa de los autores que se puede hallar a manera de tutorial, se explican distintas técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, lo cual facilita al lector traspasar sus conocimientos hacia distintos campos de aplicación. Para abordar tales enseñanzas, los expertos se valen de nueve capÃtulos para hacer un recorrido por las diferentes áreas de los datos, esto con el objetivo de ir aumentando secuencialmente la complejidad de los conocimientos. El lector comenzará por conocer qué son los datos, qué es la minerÃa de datos, asà como los principales proyectos y aplicaciones de la ciencia de datos. Una vez establecidos estos elementos fundamentales, se hace un recorrido por el análisis estadÃstico de datos, la predicción y clasificación con técnicas numéricas, las distintas técnicas de minerÃa de datos, el internet de las cosas y el análisis de datos, entre otros. Con múltiples conocimientos presentados detalladamente, los interesados en estos temas no tendrán lugar a dudas para resolver los problemas que se les presenten en estos casos. |
| Tipo de medio : |
Sin mediación |
| Tipo de contenido : |
Texto |
Ciencia de datos : técnicas analÃticas y aprendizaje estadÃstico : un enfoque práctico [texto impreso] / Molina, José M., Autor ; GarcÃa, Jesús, Autor ; Berlanga, Antonio, Autor ; Patricio, Miguel A., Autor ; Bustamante, Ãlvaro L., Autor ; Padilla, Washington R., Autor . - Bogotá [Colombia] : Alfaomega Colombiana S.A. : Tarragona [España] : Publicaciones Altaria, 2018 . - 448 páginas. ISBN : 978-958-778-425-1 Idioma : Español ( spa)
| Palabras clave: |
MinerÃa de datos Análisis de datos Estructura de datos Banco de datos Bases de datos Recopilación de datos Transferencia de información TecnologÃa de la información Intercambio de información Libre circulación de la información Cloud Computing Sistemas de almacenamiento y recuperación de información. |
| Clasificación: |
005.74 Ciencia de los computadores (Archivos de datos y bases de datos) |
| Resumen: |
Ciencia de datos. Técnicas analÃsticas y aprendizaje estadÃstico. Un enfoque práctico trae para sus lectores una fresca visión general sobre las técnicas existentes para la minerÃa de datos, lo cual presenta por medio de conceptos y algoritmos fundamentales para analizar resultados. A través de recursos prácticos, tales como ejemplos de casos prácticos y la guÃa de los autores que se puede hallar a manera de tutorial, se explican distintas técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, lo cual facilita al lector traspasar sus conocimientos hacia distintos campos de aplicación. Para abordar tales enseñanzas, los expertos se valen de nueve capÃtulos para hacer un recorrido por las diferentes áreas de los datos, esto con el objetivo de ir aumentando secuencialmente la complejidad de los conocimientos. El lector comenzará por conocer qué son los datos, qué es la minerÃa de datos, asà como los principales proyectos y aplicaciones de la ciencia de datos. Una vez establecidos estos elementos fundamentales, se hace un recorrido por el análisis estadÃstico de datos, la predicción y clasificación con técnicas numéricas, las distintas técnicas de minerÃa de datos, el internet de las cosas y el análisis de datos, entre otros. Con múltiples conocimientos presentados detalladamente, los interesados en estos temas no tendrán lugar a dudas para resolver los problemas que se les presenten en estos casos. |
| Tipo de medio : |
Sin mediación |
| Tipo de contenido : |
Texto |
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