Título :	Data Analytics : Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Runkler, Thomas A., Autor
Mención de edición:	3 ed.
Editorial:	Berlin [Alemania] : Springer
Fecha de publicación:	2020
Número de páginas:	XII, 161 p. 72 ilustraciones Textbook for German language market.
ISBN/ISSN/DL:	978-3-658-29779-4
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Procesamiento de datos  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estructuras de datos y teoría de la información
Índice Dewey:	006.312 Minería de datos
Resumen:	Este libro es una introducción completa a los métodos y algoritmos del análisis de datos moderno. Proporciona una base matemática sólida, analiza las ventajas y desventajas de diferentes enfoques y permite al lector diseñar e implementar soluciones de análisis de datos para aplicaciones del mundo real. Este libro se ha utilizado durante más de diez años en el curso de Minería de Datos de la Universidad Técnica de Munich. Gran parte del contenido se basa en los resultados de proyectos de investigación y desarrollo industrial de Siemens. Contenido • Análisis de datos • Datos y relaciones • Preprocesamiento de datos • Visualización de datos • Correlación • Regresión • Previsión • Clasificación • Agrupación Grupos objetivo Estudiantes de informática, matemáticas e ingeniería Profesionales del análisis de datos El autor Thomas A. Runkler es investigador científico principal en Siemens Corporate Technology y profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Técnica de Munich.
Nota de contenido:	Introduction -- Data and Relations -- Data Preprocessing -- Data Visualization -- Correlation -- Regression -- Forecasting -- Classification -- Clustering.
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

Data Analytics : Models and Algorithms for Intelligent Data Analysis [documento electrónico] / Runkler, Thomas A., Autor  . -  3 ed.  . - Berlin [Alemania] : Springer, 2020 . - XII, 161 p. 72 ilustraciones Textbook for German language market.
ISBN : 978-3-658-29779-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Procesamiento de datos  Estructuras de datos (Informática)  Teoría de la información  Minería de datos y descubrimiento de conocimientos  Estructuras de datos y teoría de la información
Índice Dewey:	006.312 Minería de datos
Resumen:	Este libro es una introducción completa a los métodos y algoritmos del análisis de datos moderno. Proporciona una base matemática sólida, analiza las ventajas y desventajas de diferentes enfoques y permite al lector diseñar e implementar soluciones de análisis de datos para aplicaciones del mundo real. Este libro se ha utilizado durante más de diez años en el curso de Minería de Datos de la Universidad Técnica de Munich. Gran parte del contenido se basa en los resultados de proyectos de investigación y desarrollo industrial de Siemens. Contenido • Análisis de datos • Datos y relaciones • Preprocesamiento de datos • Visualización de datos • Correlación • Regresión • Previsión • Clasificación • Agrupación Grupos objetivo Estudiantes de informática, matemáticas e ingeniería Profesionales del análisis de datos El autor Thomas A. Runkler es investigador científico principal en Siemens Corporate Technology y profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Técnica de Munich.
Nota de contenido:	Introduction -- Data and Relations -- Data Preprocessing -- Data Visualization -- Correlation -- Regression -- Forecasting -- Classification -- Clustering.
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