Ciencia de datos : técnicas analíticas y aprendizaje estadístico : un enfoque práctico / Jesús García... [et al.]
Tipo de material: TextoDetalles de publicación: Barcelona : Altaria, 2018 Descripción: 446 p. ; 24 cmISBN: 9788494731969Tema(s): Bases de datos | Minería de datos | R (Lenguaje de programación) | Análisis de datosResumen: Se refuerza el carácter práctico del libro con un formato de tutorial, en el que se dispone de conjuntos de datos sobre los que se irán aplicando las diferentes técnicas explicadas, de manera que el alumno pueda generar los resultados. Se ilustran en detalle la aplicación y análisis de técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, facilitando una traslación directa de los procedimientos a otros campos de aplicación de interés para el lector.Se plantean las familias de técnicas más importantes que permiten aprender la estructura de los datos con el fin de aplicarlas a problemas de clasificación, predicción numérica y agrupamiento, así como los criterios de evaluación que posibilitan la comparación de los resultados generados por métodos alternativos. Las técnicas avanzadas se plantean como extensiones de estos principios básicos que permiten su aplicación a situaciones más complejas, como datos organizados en estructuras no lineales (vectores de soporte, redes neuronales o conjuntos de clasificadores), o su aplicación a secuencias de datos (filtrado y predicción, segmentación o agrupamiento de series). Por último, se han elegido dominios novedosos de alto interés que requieren técnicas avanzadas y una metodología de análisis detallada, como procesado de series temporales en Internet de las Cosas, o datos geolocalizados que permiten hacer regresión espacial.Tipo de ítem | Biblioteca de origen | Signatura | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems |
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Manuales | 03. BIBLIOTECA INGENIERÍA PUERTO REAL | 681.3/CIE (Navegar estantería(Abre debajo)) | Prestado | 22/04/2024 | 374444114X |
Se refuerza el carácter práctico del libro con un formato de tutorial, en el que se dispone de conjuntos de datos sobre los que se irán aplicando las diferentes técnicas explicadas, de manera que el alumno pueda generar los resultados. Se ilustran en detalle la aplicación y análisis de técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, facilitando una traslación directa de los procedimientos a otros campos de aplicación de interés para el lector.Se plantean las familias de técnicas más importantes que permiten aprender la estructura de los datos con el fin de aplicarlas a problemas de clasificación, predicción numérica y agrupamiento, así como los criterios de evaluación que posibilitan la comparación de los resultados generados por métodos alternativos. Las técnicas avanzadas se plantean como extensiones de estos principios básicos que permiten su aplicación a situaciones más complejas, como datos organizados en estructuras no lineales (vectores de soporte, redes neuronales o conjuntos de clasificadores), o su aplicación a secuencias de datos (filtrado y predicción, segmentación o agrupamiento de series). Por último, se han elegido dominios novedosos de alto interés que requieren técnicas avanzadas y una metodología de análisis detallada, como procesado de series temporales en Internet de las Cosas, o datos geolocalizados que permiten hacer regresión espacial.
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