| TÃtulo : |
Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science : Applications in Data Analysis, Machine Learning, and Neural Networks |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Villalobos Alva, Jalil, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
Berkeley, CA : Apress |
| Fecha de publicación: |
2021 |
| Número de páginas: |
XXIII, 416 p. 344 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-1-4842-6594-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Lenguajes de programación (computadoras electrónicas) Inteligencia artificial Aprendizaje automático Lenguaje de programación Ciencia de los datos |
| Clasificación: |
005.13 |
| Resumen: |
Mejore su programación y análisis de ciencia de datos con el lenguaje de programación Wolfram y Mathematica, un conjunto de herramientas matemáticas aplicadas. El libro le presentará el lenguaje de programación Wolfram y su sintaxis, asà como la estructura de Mathematica y sus ventajas y desventajas. Verá cómo utilizar Wolfram Language para la ciencia de datos desde una perspectiva teórica y práctica. Aprender este lenguaje mejora su código de ciencia de datos porque es muy intuitivo y viene con funciones preexistentes que pueden brindar una experiencia acogedora para quienes usan otros lenguajes de programación. Cubrirá cómo utilizar Mathematica donde se necesita gestión de datos y cálculos matemáticos. En el camino apreciarás cómo Mathematica proporciona una completa plataforma integrada: tiene una sintaxis mixta como resultado de sus cálculos simbólicos y numéricos, lo que le permite realizar diversos procesos sin lÃneas de código superfluas. Aprenderás a utilizar sus cuadernos como formato estándar, que también sirve para crear informes detallados de los procesos realizados. Usted: Usará Mathematica para explorar datos y describir los conceptos usando comandos de Wolfram Language Creará conjuntos de datos, trabajará con marcos de datos y creará tablas Importará, exportará, analizará y visualizará datos Trabajará con el repositorio de datos de Wolfram Creará informes sobre el análisis Usará Mathematica para aprendizaje automático, con diferentes algoritmos, incluyendo regresión lineal, múltiple y logÃstica; árboles de decisión; y agrupación de datos. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction to Mathematica -- 2. Data Manipulation -- 3. Working with Data and Datasets -- 4. Import and Export -- 5. Data Visualization -- 6. Statistical Data Analysis -- 7. Data Exploration -- 8. Machine Learning with the Wolfram Language -- 9. Neural Networks with the Wolfram Language -- 10. Neural Network Framework. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Enhance your data science programming and analysis with the Wolfram programming language and Mathematica, an applied mathematical tools suite. The book will introduce you to the Wolfram programming language and its syntax, as well as the structure of Mathematica and its advantages and disadvantages. You'll see how to use the Wolfram language for data science from a theoretical and practical perspective. Learning this language makes your data science code better because it is very intuitive and comes with pre-existing functions that can provide a welcoming experience for those who use other programming languages. You'll cover how to use Mathematica where data management and mathematical computations are needed. Along the way you'll appreciate how Mathematica provides a complete integrated platform: it has a mixed syntax as a result of its symbolic and numerical calculations allowing it to carry out various processes without superfluous lines of code. You'll learn to use its notebooks as a standard format, which also serves to create detailed reports of the processes carried out. You will: Use Mathematica to explore data and describe the concepts using Wolfram language commands Create datasets, work with data frames, and create tables Import, export, analyze, and visualize data Work with the Wolfram data repository Build reports on the analysis Use Mathematica for machine learning, with different algorithms, including linear, multiple, and logistic regression; decision trees; and data clustering. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Beginning Mathematica and Wolfram for Data Science : Applications in Data Analysis, Machine Learning, and Neural Networks [documento electrónico] / Villalobos Alva, Jalil, . - 1 ed. . - Berkeley, CA : Apress, 2021 . - XXIII, 416 p. 344 ilustraciones, 54 ilustraciones en color. ISBN : 978-1-4842-6594-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Lenguajes de programación (computadoras electrónicas) Inteligencia artificial Aprendizaje automático Lenguaje de programación Ciencia de los datos |
| Clasificación: |
005.13 |
| Resumen: |
Mejore su programación y análisis de ciencia de datos con el lenguaje de programación Wolfram y Mathematica, un conjunto de herramientas matemáticas aplicadas. El libro le presentará el lenguaje de programación Wolfram y su sintaxis, asà como la estructura de Mathematica y sus ventajas y desventajas. Verá cómo utilizar Wolfram Language para la ciencia de datos desde una perspectiva teórica y práctica. Aprender este lenguaje mejora su código de ciencia de datos porque es muy intuitivo y viene con funciones preexistentes que pueden brindar una experiencia acogedora para quienes usan otros lenguajes de programación. Cubrirá cómo utilizar Mathematica donde se necesita gestión de datos y cálculos matemáticos. En el camino apreciarás cómo Mathematica proporciona una completa plataforma integrada: tiene una sintaxis mixta como resultado de sus cálculos simbólicos y numéricos, lo que le permite realizar diversos procesos sin lÃneas de código superfluas. Aprenderás a utilizar sus cuadernos como formato estándar, que también sirve para crear informes detallados de los procesos realizados. Usted: Usará Mathematica para explorar datos y describir los conceptos usando comandos de Wolfram Language Creará conjuntos de datos, trabajará con marcos de datos y creará tablas Importará, exportará, analizará y visualizará datos Trabajará con el repositorio de datos de Wolfram Creará informes sobre el análisis Usará Mathematica para aprendizaje automático, con diferentes algoritmos, incluyendo regresión lineal, múltiple y logÃstica; árboles de decisión; y agrupación de datos. |
| Nota de contenido: |
1. Introduction to Mathematica -- 2. Data Manipulation -- 3. Working with Data and Datasets -- 4. Import and Export -- 5. Data Visualization -- 6. Statistical Data Analysis -- 7. Data Exploration -- 8. Machine Learning with the Wolfram Language -- 9. Neural Networks with the Wolfram Language -- 10. Neural Network Framework. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
Enhance your data science programming and analysis with the Wolfram programming language and Mathematica, an applied mathematical tools suite. The book will introduce you to the Wolfram programming language and its syntax, as well as the structure of Mathematica and its advantages and disadvantages. You'll see how to use the Wolfram language for data science from a theoretical and practical perspective. Learning this language makes your data science code better because it is very intuitive and comes with pre-existing functions that can provide a welcoming experience for those who use other programming languages. You'll cover how to use Mathematica where data management and mathematical computations are needed. Along the way you'll appreciate how Mathematica provides a complete integrated platform: it has a mixed syntax as a result of its symbolic and numerical calculations allowing it to carry out various processes without superfluous lines of code. You'll learn to use its notebooks as a standard format, which also serves to create detailed reports of the processes carried out. You will: Use Mathematica to explore data and describe the concepts using Wolfram language commands Create datasets, work with data frames, and create tables Import, export, analyze, and visualize data Work with the Wolfram data repository Build reports on the analysis Use Mathematica for machine learning, with different algorithms, including linear, multiple, and logistic regression; decision trees; and data clustering. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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