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...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
|---|---|
| Formatua: | Liburua |
| Hizkuntza: | ingelesa |
| Argitaratua: |
Sebastopol, EUA :
O'Reilly,
2019, c2019
|
| Edizioa: | 2a edición |
| Gaiak: | |
| Etiketak: |
Etiketarik gabe, Izan zaitez lehena erregistro honi etiketa jartzen!
|
MARC
| LEADER | 00000nam^a2200000^a^4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 000418553 | ||
| 005 | 20250811210216.0 | ||
| 009 | 20260310122421.155 | ||
| 020 | |a 978-1-492-04113-9 | ||
| 037 | |a Acervo ITESO - Biblioteca | ||
| 041 | |a ING | ||
| 082 | |a 005. 133 |b GRU | ||
| 100 | |a Grus, Joel |e (autor) | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Data Science from Scratch : |b First Principles with Python / |c J. Grus. |
| 250 | |a 2a edición | ||
| 264 | 4 | |a Sebastopol, EUA : |b O'Reilly, |c 2019, c2019 | |
| 300 | |a XVII, 384 p. | ||
| 336 | |a texto |b txt |2 rdacontenido | ||
| 337 | |a sin mediación |b n |2 rdamedio | ||
| 338 | |a volumen |b nc |2 rdasoporte | ||
| 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 | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Probabilidad | ||
| 650 | |a Estadística | ||
| 650 | |a Análisis Matemático - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Bases de Datos | ||
| 650 | |a Lenguajes de Programación - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Programación (Software) | ||
| 650 | |a Desarrollo de Sistemas | ||
| 650 | |a Sistemas Computacionales | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 910 | |a Fondo General | ||
| 920 | |a Impresos - Libros | ||
| 930 | |a Colección General | ||
| 905 | |a 101 | ||
| 901 | |a 0500328445 |b IT1 |c ACC |i C171603 |u 20250521 | ||
| 901 | |a 0500328446 |b IT1 |c ACC |i C171602 |u 20250521 | ||
| 902 | |a https://opac.biblio.iteso.mx/vufind/Record/000418553 | ||