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Autor Grus Joel |
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Título : Ciencia de datos desde cero : principios básicos con Python Tipo de documento: texto impreso Autores: Grus Joel, Autor ; Virginia Aranda González, Traductor Mención de edición: Segunda edición Editorial: Madrid : Ediciones Anaya Multimedia Fecha de publicación: 2023 Número de páginas: 415 páginas Il.: diagramas, tablas Dimensiones: 22 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-415-4720-9 Nota general: Incluye índice alfabético. Titulo original en inglés: Data science from scratch Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng) Clasificación: [Agneaux] Bases de datos
[Agneaux] Plataforma de datos
[Agneaux] Procesamiento de datosClasificación: 005.75 Tipos específicos de archivos de datos y de bases de datos Nota de contenido: Introducción -- Un curso acelerado de Python -- Visualizar datos -- Algebra lineal -- Estadística -- Probabilidad -- Hipótesis e inferencia -- Descenso de gradiente -- Obtener datos -- Trabajar con datos -- Machine learnig (aprendizaje automático) -- K vecinos mas cercanos -- Naive bayes -- Regresión lineal simple -- Regresión múltiple -- Regresión logística -- Árboles de decisión -- Redes neuronales -- Deep learning (aprendizaje profundo) -- Agrupamiento (clustering) -- Procesamiento del lenguaje natural -- Análisis de redes -- Sistemas recomendaciones -- Bases de datos y SQL -- MapReduce -- La ética de los datos -- Sigamos haciendo ciencia de datos. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=117478 Ciencia de datos desde cero : principios básicos con Python [texto impreso] / Grus Joel, Autor ; Virginia Aranda González, Traductor . - Segunda edición . - Madrid : Ediciones Anaya Multimedia, 2023 . - 415 páginas : diagramas, tablas ; 22 cm.
ISBN : 978-84-415-4720-9
Incluye índice alfabético. Titulo original en inglés: Data science from scratch
Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng)
Clasificación: [Agneaux] Bases de datos
[Agneaux] Plataforma de datos
[Agneaux] Procesamiento de datosClasificación: 005.75 Tipos específicos de archivos de datos y de bases de datos Nota de contenido: Introducción -- Un curso acelerado de Python -- Visualizar datos -- Algebra lineal -- Estadística -- Probabilidad -- Hipótesis e inferencia -- Descenso de gradiente -- Obtener datos -- Trabajar con datos -- Machine learnig (aprendizaje automático) -- K vecinos mas cercanos -- Naive bayes -- Regresión lineal simple -- Regresión múltiple -- Regresión logística -- Árboles de decisión -- Redes neuronales -- Deep learning (aprendizaje profundo) -- Agrupamiento (clustering) -- Procesamiento del lenguaje natural -- Análisis de redes -- Sistemas recomendaciones -- Bases de datos y SQL -- MapReduce -- La ética de los datos -- Sigamos haciendo ciencia de datos. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=117478
Ciencia de datos desde cero
Grus Joel - Madrid : Ediciones Anaya Multimedia - 2023
Incluye índice alfabético. Titulo original en inglés: Data science from scratch
Introducción -- Un curso acelerado de Python -- Visualizar datos -- Algebra lineal -- Estadística -- Probabilidad -- Hipótesis e inferencia -- Descenso de gradiente -- Obtener datos -- Trabajar con datos -- Machine learnig (aprendizaje automático) -- K vecinos mas cercanos -- Naive bayes -- Regresión lineal simple -- Regresión múltiple -- Regresión logística -- Árboles de decisión -- Redes neuronales -- Deep learning (aprendizaje profundo) -- Agrupamiento (clustering) -- Procesamiento del lenguaje natural -- Análisis de redes -- Sistemas recomendaciones -- Bases de datos y SQL -- MapReduce -- La ética de los datos -- Sigamos haciendo ciencia de datos.
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Título : Data Science from Scratch : first principle with python Tipo de documento: texto impreso Autores: Grus Joel, Autor Mención de edición: Segunda edición Editorial: Oreilly Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XVII, 384 paginas Il.: Ilustraciones, gráficos, tablas Dimensiones: 25 cm ISBN/ISSN/DL: 978-1-4920-4113-9 Idioma : Inglés (eng) Clasificación: 650 Gerencia y servicios auxiliares Nota de contenido: Introduccion - A crash course in python - Visualizing data - Lenear Algebra Statics - Probability - Hypotesis and inference - Gradiente Descent - Getting data - Working with data - Machine learnig - K-nearest Neighbors - Naive Bayes - Simple linear regression - Multiple regression - logistic regression - Decision Trees - Neural Networkd - Deep learning - Clustering Natural lenaguage Processing Network analysis - Recomender Systems - Databases and SQL - mapReduce - Data ethics - Go forth and do data science. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111246 Data Science from Scratch : first principle with python [texto impreso] / Grus Joel, Autor . - Segunda edición . - Oreilly, 2019 . - XVII, 384 paginas : Ilustraciones, gráficos, tablas ; 25 cm.
ISBN : 978-1-4920-4113-9
Idioma : Inglés (eng)
Clasificación: 650 Gerencia y servicios auxiliares Nota de contenido: Introduccion - A crash course in python - Visualizing data - Lenear Algebra Statics - Probability - Hypotesis and inference - Gradiente Descent - Getting data - Working with data - Machine learnig - K-nearest Neighbors - Naive Bayes - Simple linear regression - Multiple regression - logistic regression - Decision Trees - Neural Networkd - Deep learning - Clustering Natural lenaguage Processing Network analysis - Recomender Systems - Databases and SQL - mapReduce - Data ethics - Go forth and do data science. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=111246
Data Science from Scratch
Grus Joel - [S.l.] : Oreilly - 2019
Introduccion - A crash course in python - Visualizing data - Lenear Algebra Statics - Probability - Hypotesis and inference - Gradiente Descent - Getting data - Working with data - Machine learnig - K-nearest Neighbors - Naive Bayes - Simple linear regression - Multiple regression - logistic regression - Decision Trees - Neural Networkd - Deep learning - Clustering Natural lenaguage Processing Network analysis - Recomender Systems - Databases and SQL - mapReduce - Data ethics - Go forth and do data science.
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