Ciencia de Datos: Técnicas Analíticas y Aprendizaje Estadístico – Jesús García – 1ra Edición

Descripción

Ciencia de datos. Técnicas analísticas y estadístico. Un enfoque práctico trae para sus lectores una fresca visión general sobre las técnicas existentes para la minería de datos, lo cual presenta por medio de conceptos y algoritmos fundamentales para analizar resultados.

A través de recursos prácticos, tales como ejemplos de casos prácticos y la guía de los autores que se puede hallar a manera de tutorial, se explican distintas técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, lo cual facilita al lector traspasar sus hacia distintos campos de aplicación. Para abordar tales enseñanzas, los expertos se valen de nueve capítulos para hacer un recorrido por las diferentes áreas de los datos, esto con el objetivo de ir aumentando secuencialmente la complejidad de los conocimientos.

El lector comenzará por conocer qué son los datos, qué es la minería de datos, así como los principales proyectos y aplicaciones de la ciencia de datos. Una vez establecidos estos elementos fundamentales, se hace un recorrido por el análisis estadístico de datos, la predicción y clasificación con técnicas numéricas, las distintas técnicas de minería de datos, el internet de las cosas y el análisis de datos, entre otros. Con múltiples conocimientos presentados detalladamente, los interesados en estos temas no tendrán lugar a dudas para resolver los problemas que se les presenten en estos casos.

APRENDA
• Sobre los elementos que implica la descriptiva, como las variables categóricas.
• Acerca de la predicción y clasificación de datos con técnicas numéricas, por ejemplo, de predicción o de clasificación.
• A desempeñarse en el aprendizaje basado en ejemplares.

El presente texto está dirigido a estudiantes universitarios de ciencias de la computación, aunque también puede ser consultado por público en general interesado en el área de la ciencia de los datos.

Ver más
  • Capítulo 1. Introduccion
    Capítulo 2. Análisis estadístico de datos
    Capítulo 3. Introducción al lenguaje R. Lectura, procesado y visualización de datos: data wrangling
    Capítulo 4. Predicción y clasificación con técnicas Numéricas
    Capítulo 5. Predicción y clasificación con R
    Capítulo 6. Técnicas de minería de datos
    Capítulo 7. Técnicas de minería de datos en R
    Capítulo 8. Internet de las cosas y análisis de series temporales
    Capítulo 9. Análisis de datos espaciales
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