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...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Libro |
| Lingua: | inglese |
| Pubblicazione: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2019, c2019
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| Edizione: | 2a edición |
| Soggetti: | |
| Tags: |
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| 520 | |a 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. | ||
| 521 | |a 2020 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos | ||
| 521 | |a 2024 BO Licenciatura en Gestión Pública y Políticas Globales | ||
| 521 | |a 2025 BO Licenciatura en Ingeniería en Inteligencia Artificial | ||
| 521 | |a 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos | ||
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| 650 | |a Probabilidad | ||
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| 650 | |a Análisis Matemático - |x Tema Principal | ||
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| 650 | |a Lenguajes de Programación - |x Tema Principal | ||
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| 650 | |a Desarrollo de Sistemas | ||
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