Data Science from Scratch : First Principles with Python /

Contenido: 1. Introducción. 2) Curso intensivo en Python. 3) Visualización de datos. 4) Álgebra lineal. 5) Estadística. 6) Probabilidad. 7) Hipótesis e Inferencia. 8) Descenso de gradientes. 9) Obtención de datos. 10) Trabajar con datos. 11 Aprendizaje automático. 12) Vecinos más cercanos. 13) Estad...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Grus, Joel (autor)
Formato: Libro
Idioma:Inglés
Publicado: Sebastopol, EUA : O'Reilly, 2019, c2019
Edición:2a edición
Temas:
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Descripción
Resumen:Contenido: 1. Introducción. 2) Curso intensivo en Python. 3) Visualización de datos. 4) Álgebra lineal. 5) Estadística. 6) Probabilidad. 7) Hipótesis e Inferencia. 8) Descenso de gradientes. 9) Obtención de datos. 10) Trabajar con datos. 11 Aprendizaje automático. 12) Vecinos más cercanos. 13) Estadística Bayesiana. 14) Regresión lineal simple. 15) Regresión múltiple. 16) Regresión logística. 17) Árboles de decisión. 18) Redes neuronales. 19) Aprendizaje profundo. 20) Agrupación. 21) Procesamiento del lenguaje natural. 22) Análisis de red. 23) Sistemas de recomendación. 24) Bases de datos y SQL. 25) MapReduce. 26) Ética de los datos. 27) Avanza y haz ciencia de datos.
Descripción física:XVII, 384 p.
Público:2020 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos
2024 BO Licenciatura en Gestión Pública y Políticas Globales
2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial
2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos
ISBN:978-1-492-04113-9