Data Science in Practice /
Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial; 3) La anatomía de un proyecto de ciencia de datos; 4) Introducción a R; 5) Análisis exploratorio de datos; 6) Previsión; 7) Agrupación; 8) Clasificación; 9) Otros casos de uso; 10) Flujos de trabajo y h...
Guardat en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | Llibre |
| Idioma: | anglès |
| Publicat: |
Boca Ratón, EUA :
CRC Press,
2022, c2022
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| Col·lecció: | (CRC Data Science Series)
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| Matèries: | |
| Etiquetes: |
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MARC
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| 440 | 1 | |a (CRC Data Science Series) | |
| 520 | |a Contiene: 1) Introducción; 2) Aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial; 3) La anatomía de un proyecto de ciencia de datos; 4) Introducción a R; 5) Análisis exploratorio de datos; 6) Previsión; 7) Agrupación; 8) Clasificación; 9) Otros casos de uso; 10) Flujos de trabajo y herramientas; 11) Manejo ético de datos y algoritmos; 12) Siguientes pasos después de este libro; 13) Apéndice: Solución de problemas. | ||
| 521 | |a FIL 2023 EEnlace Departamento de Matemáticas y Física | ||
| 649 | |a XX | ||
| 650 | |a Big Data | ||
| 650 | |a Análisis de Datos | ||
| 650 | |a Minería de Datos | ||
| 650 | |a Bases de Datos | ||
| 650 | |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) | ||
| 650 | |a Inteligencia Artificial | ||
| 650 | |a Proceso de Datos - |x Tema Principal | ||
| 650 | |a Algoritmos Computacionales - |x Aspectos Eticos | ||
| 650 | |a Paquetes (Software) | ||
| 650 | |a Estructura de Datos | ||
| 650 | |a Programación (Software) | ||
| 650 | |a Lenguajes de Programación | ||
| 650 | |a Computadoras | ||
| 650 | |a Sistemas Computacionales | ||
| 650 | |a Ingeniería Computacional | ||
| 910 | |a Fondo General | ||
| 920 | |a Impresos - Libros | ||
| 930 | |a Colección General | ||
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