An Introduction to Data Analysis in R / Zamora Saiz, Alfonso  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : An Introduction to Data Analysis in R : Hands-on Coding, Data Mining, Visualization and Statistics from Scratch Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zamora Saiz, Alfonso, Autor ; Quesada González, Carlos, Autor ; Hurtado Gil, Lluís, Autor ; Mondéjar Ruiz, Diego, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XV, 276 p. 99 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-48997-7 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Estadísticas  Estadística y Computación  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro de texto ofrece una guía práctica y fácil de seguir para el análisis de datos moderno utilizando el lenguaje de programación R. Los capítulos cubren temas como los fundamentos de la programación en R, la recopilación y el preprocesamiento de datos, incluido el web scraping, la visualización de datos y los métodos estadísticos. , incluido el análisis multivariado y ejercicios destacados al final de cada sección. El texto solo requiere habilidades estadísticas básicas, ya que logra un equilibrio entre la comprensión y la implementación estadística y matemática en R, con especial énfasis en ejemplos reproducibles y aplicaciones del mundo real. Este libro de texto está dirigido principalmente a estudiantes universitarios de matemáticas, estadística, física, economía, finanzas y negocios que siguen una carrera en análisis de datos. Será igualmente valioso para estudiantes de maestría en ciencia de datos y profesionales de la industria que quieran realizar análisis de datos. Nota de contenido: Preface -- 1 Introduction -- 2 Introduction to R -- 3 Databases in R -- 4 Visualization -- 5 Data Analysis with R -- R Packages and Funtions. 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 An Introduction to Data Analysis in R : Hands-on Coding, Data Mining, Visualization and Statistics from Scratch [documento electrónico] / Zamora Saiz, Alfonso, Autor ; Quesada González, Carlos, Autor ; Hurtado Gil, Lluís, Autor ; Mondéjar Ruiz, Diego, Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XV, 276 p. 99 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-48997-7 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Investigación cuantitativa  Procesamiento de datos  Estadísticas  Estadística y Computación  Análisis de datos y Big Data  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros Índice Dewey: 519.5 Matemáticas estadísticas Resumen: Este libro de texto ofrece una guía práctica y fácil de seguir para el análisis de datos moderno utilizando el lenguaje de programación R. Los capítulos cubren temas como los fundamentos de la programación en R, la recopilación y el preprocesamiento de datos, incluido el web scraping, la visualización de datos y los métodos estadísticos. , incluido el análisis multivariado y ejercicios destacados al final de cada sección. El texto solo requiere habilidades estadísticas básicas, ya que logra un equilibrio entre la comprensión y la implementación estadística y matemática en R, con especial énfasis en ejemplos reproducibles y aplicaciones del mundo real. Este libro de texto está dirigido principalmente a estudiantes universitarios de matemáticas, estadística, física, economía, finanzas y negocios que siguen una carrera en análisis de datos. Será igualmente valioso para estudiantes de maestría en ciencia de datos y profesionales de la industria que quieran realizar análisis de datos. Nota de contenido: Preface -- 1 Introduction -- 2 Introduction to R -- 3 Databases in R -- 4 Visualization -- 5 Data Analysis with R -- R Packages and Funtions. 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

Geometric Invariant Theory, Holomorphic Vector Bundles and the Harder-Narasimhan Filtration / Zamora Saiz, Alfonso  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Geometric Invariant Theory, Holomorphic Vector Bundles and the Harder-Narasimhan Filtration Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zamora Saiz, Alfonso, Autor ; Zúñiga-Rojas, Ronald A., Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XIII, 127 p. 16 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-67829-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: geometría algebraica  Física matemática  Métodos matemáticos en física Índice Dewey: 516.35 Resumen: Este libro presenta temas clave sobre la Teoría Invariante Geométrica, una técnica para obtener cocientes en geometría algebraica con un buen conjunto de propiedades, a través de varios ejemplos. Se parte de la clasificación clásica de Hilbert de formas binarias, avanzando a la construcción del espacio de módulos de haces de vectores holomorfos semiestables, y a la teoría de Hitchin sobre haces de Higgs. También se cubre la relación entre la noción de estabilidad entre configuraciones de geometría algebraica, diferencial y simpléctica. Los objetos inestables en problemas de módulos, como resultado de la construcción de espacios de módulos, reciben atención específica en este trabajo. La noción de la filtración de Harder-Narasimhan como herramienta para manejarlos, y su relación con los cocientes GIT, proporciona nuevos cálculos instigadores en varios problemas. Las aplicaciones incluyen un estudio de los resultados de la investigación sobre las correspondencias entre las filtraciones de Harder-Narasimhan con la imagen GIT y las estratificaciones del espacio de módulos de los haces de Higgs. Los estudiantes de posgrado e investigadores que quieran abordar la teoría de la invariante geométrica en construcciones de módulos pueden beneficiarse enormemente de esta lectura, cuyos requisitos previos clave son cursos generales sobre geometría algebraica y geometría diferencial. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Preliminaries -- Geometric Invariant Theory -- Moduli Space of Vector Bundles -- Unstability Correspondence -- Stratifications on the Moduli Space of Higgs Bundles -- References -- Index. 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 Geometric Invariant Theory, Holomorphic Vector Bundles and the Harder-Narasimhan Filtration [documento electrónico] / Zamora Saiz, Alfonso, Autor ; Zúñiga-Rojas, Ronald A., Autor  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XIII, 127 p. 16 ilustraciones, 12 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-67829-6 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: geometría algebraica  Física matemática  Métodos matemáticos en física Índice Dewey: 516.35 Resumen: Este libro presenta temas clave sobre la Teoría Invariante Geométrica, una técnica para obtener cocientes en geometría algebraica con un buen conjunto de propiedades, a través de varios ejemplos. Se parte de la clasificación clásica de Hilbert de formas binarias, avanzando a la construcción del espacio de módulos de haces de vectores holomorfos semiestables, y a la teoría de Hitchin sobre haces de Higgs. También se cubre la relación entre la noción de estabilidad entre configuraciones de geometría algebraica, diferencial y simpléctica. Los objetos inestables en problemas de módulos, como resultado de la construcción de espacios de módulos, reciben atención específica en este trabajo. La noción de la filtración de Harder-Narasimhan como herramienta para manejarlos, y su relación con los cocientes GIT, proporciona nuevos cálculos instigadores en varios problemas. Las aplicaciones incluyen un estudio de los resultados de la investigación sobre las correspondencias entre las filtraciones de Harder-Narasimhan con la imagen GIT y las estratificaciones del espacio de módulos de los haces de Higgs. Los estudiantes de posgrado e investigadores que quieran abordar la teoría de la invariante geométrica en construcciones de módulos pueden beneficiarse enormemente de esta lectura, cuyos requisitos previos clave son cursos generales sobre geometría algebraica y geometría diferencial. Nota de contenido: Preface -- Introduction -- Preliminaries -- Geometric Invariant Theory -- Moduli Space of Vector Bundles -- Unstability Correspondence -- Stratifications on the Moduli Space of Higgs Bundles -- References -- Index. 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

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