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Oreilly |
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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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Código de barras Signatura Tipo de medio Ubicación Sección Estado 23-2900-01 006.4 G83 Libros Bib. Esp. Ing Sistemas Estanteria (Libros) Disponible
Título : Effective modern C++ : 42 specific ways to improve your Use of C++11 and C++14 Tipo de documento: texto impreso Autores: Scott Meyers, Autor Mención de edición: Primera edición Editorial: Oreilly Fecha de publicación: 2015 Número de páginas: xv, 315 páginas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-1-4919-0399-5 Idioma : Inglés (eng) Clasificación: 382.5 Comercio de importación Nota de contenido: Deducing types -- auto -- Moving to modern C++ -- Smart pointers -- Rvalue references, move semantics, and perfect forwarding -- Lambda expressions -- The concurrency API -- Tweaks. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=106272 Effective modern C++ : 42 specific ways to improve your Use of C++11 and C++14 [texto impreso] / Scott Meyers, Autor . - Primera edición . - Oreilly, 2015 . - xv, 315 páginas ; 24 cm.
ISBN : 978-1-4919-0399-5
Idioma : Inglés (eng)
Clasificación: 382.5 Comercio de importación Nota de contenido: Deducing types -- auto -- Moving to modern C++ -- Smart pointers -- Rvalue references, move semantics, and perfect forwarding -- Lambda expressions -- The concurrency API -- Tweaks. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=106272
Effective modern C++
Meyers, Scott - [S.l.] : Oreilly - 2015
Deducing types -- auto -- Moving to modern C++ -- Smart pointers -- Rvalue references, move semantics, and perfect forwarding -- Lambda expressions -- The concurrency API -- Tweaks.
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Título : Practical statistics flor data scientists : 50 + essential concepts using r and python Tipo de documento: texto impreso Autores: Bruce Peter, Autor ; Bruce Andrew, Autor ; Gedeck Peter, Autor Editorial: Oreilly Número de páginas: xvi , 342 paginas. Il.: Ilustraciones, graficos, tablas Dimensiones: 29 cm ISBN/ISSN/DL: 978-1-4920-7294-2 Nota general: Indice bibliography Idioma : Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng) Clasificación: 005.72 Preparación y representación de datos Nota de contenido: Exploratory data analysis -- Data and sampling distributions -- Statistical experiments and significance testing -- Regression and prediction -- Clasification -- Statistical machine learning -- Unsupervised learning. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112464 Practical statistics flor data scientists : 50 + essential concepts using r and python [texto impreso] / Bruce Peter, Autor ; Bruce Andrew, Autor ; Gedeck Peter, Autor . - Oreilly, [s.d.] . - xvi , 342 paginas. : Ilustraciones, graficos, tablas ; 29 cm.
ISBN : 978-1-4920-7294-2
Indice bibliography
Idioma : Inglés (eng) Idioma original : Inglés (eng)
Clasificación: 005.72 Preparación y representación de datos Nota de contenido: Exploratory data analysis -- Data and sampling distributions -- Statistical experiments and significance testing -- Regression and prediction -- Clasification -- Statistical machine learning -- Unsupervised learning. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=112464
Practical statistics flor data scientists
Bruce PeterBruce Andrew ; Gedeck Peter - - [S.l.] : Oreilly -
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Exploratory data analysis -- Data and sampling distributions -- Statistical experiments and significance testing -- Regression and prediction -- Clasification -- Statistical machine learning -- Unsupervised learning.
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Título : Programming 3D Applications with HTML5 and WebGL : 3D Animation and Visualization for Web Pages Tipo de documento: texto impreso Autores: Tony Parisi, Autor Mención de edición: 1a ed. Editorial: Oreilly Fecha de publicación: 2014 Número de páginas: xv, 384 p. Il.: ils. Dimensiones: 24 cm. ISBN/ISSN/DL: 978-1-4493-6296-6 Nota general: Resources, index. Idioma : Español (spa) Nota de contenido: Introductions -- WebGL: Real-Tiem 3D Rendering -- Tree.js-A javaScript 3D Engine -- Graphics and Rendering in Tree.js -- 3D animation -- Advanced Page Effects -- Canvas: Universal 2D Drawing -- Application Deverlopments Techniques: The 3D Content Pipeline -- 3D Engines and Frameworks -- Deverloping a Simple 3D Application -- Deverloping 3D Environment -- Deverloping Mobile 3D Applications. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=98474 Programming 3D Applications with HTML5 and WebGL : 3D Animation and Visualization for Web Pages [texto impreso] / Tony Parisi, Autor . - 1a ed. . - Oreilly, 2014 . - xv, 384 p. : ils. ; 24 cm.
ISBN : 978-1-4493-6296-6
Resources, index.
Idioma : Español (spa)
Nota de contenido: Introductions -- WebGL: Real-Tiem 3D Rendering -- Tree.js-A javaScript 3D Engine -- Graphics and Rendering in Tree.js -- 3D animation -- Advanced Page Effects -- Canvas: Universal 2D Drawing -- Application Deverlopments Techniques: The 3D Content Pipeline -- 3D Engines and Frameworks -- Deverloping a Simple 3D Application -- Deverloping 3D Environment -- Deverloping Mobile 3D Applications. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=98474
Programming 3D Applications with HTML5 and WebGL
Parisi, Tony - [S.l.] : Oreilly - 2014
Resources, index.
Introductions -- WebGL: Real-Tiem 3D Rendering -- Tree.js-A javaScript 3D Engine -- Graphics and Rendering in Tree.js -- 3D animation -- Advanced Page Effects -- Canvas: Universal 2D Drawing -- Application Deverlopments Techniques: The 3D Content Pipeline -- 3D Engines and Frameworks -- Deverloping a Simple 3D Application -- Deverloping 3D Environment -- Deverloping Mobile 3D Applications.
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Título : Python for data analysis : data wrangling with pandas, numpy and ipython Tipo de documento: texto impreso Autores: McKinney, Wes, Autor Mención de edición: Segunda edicion Editorial: Oreilly Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: xvi, 522 páginas Il.: Ilustraciones, graficos, tablas Dimensiones: 29 cm ISBN/ISSN/DL: 978-1-4919-5766-0 Idioma : Inglés (eng) Clasificación: 005.74 Archivos de datos y bases de datos Nota de contenido: Preliminaries -- Python language basics, ipython and jupyter notebooks -- Built-in data structures, functions and files -- Numpy basics: arrays and vectorized computation -- Gettings started with pandas -- Data loading, storage and files formats -- Data cleaning and preparation -- Data wrangling: join, combine and reshape -- Plotting and visualization -- Data aggregation and group operations -- Time series -- Advanced pandas -- Introduction to modeling libraries in python -- Data analysis examples. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=113298 Python for data analysis : data wrangling with pandas, numpy and ipython [texto impreso] / McKinney, Wes, Autor . - Segunda edicion . - Oreilly, 2018 . - xvi, 522 páginas : Ilustraciones, graficos, tablas ; 29 cm.
ISBN : 978-1-4919-5766-0
Idioma : Inglés (eng)
Clasificación: 005.74 Archivos de datos y bases de datos Nota de contenido: Preliminaries -- Python language basics, ipython and jupyter notebooks -- Built-in data structures, functions and files -- Numpy basics: arrays and vectorized computation -- Gettings started with pandas -- Data loading, storage and files formats -- Data cleaning and preparation -- Data wrangling: join, combine and reshape -- Plotting and visualization -- Data aggregation and group operations -- Time series -- Advanced pandas -- Introduction to modeling libraries in python -- Data analysis examples. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=113298
Python for data analysis
McKinney, Wes - [S.l.] : Oreilly - 2018
Preliminaries -- Python language basics, ipython and jupyter notebooks -- Built-in data structures, functions and files -- Numpy basics: arrays and vectorized computation -- Gettings started with pandas -- Data loading, storage and files formats -- Data cleaning and preparation -- Data wrangling: join, combine and reshape -- Plotting and visualization -- Data aggregation and group operations -- Time series -- Advanced pandas -- Introduction to modeling libraries in python -- Data analysis examples.
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