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Data Science from Scratch: First Principles with Python
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Descripción
Las librerías, marcos, módulos y herramientas de ciencia de datos son excelentes para hacer ciencia de datos, pero también son una buena forma de profundizar en la disciplina sin entender realmente la ciencia de datos. En este libro, aprenderás cómo funcionan muchas de las herramientas y algoritmos fundamentales de ciencia de datos implementándolos desde cero. Si tienes aptitud para las matemáticas y algunas habilidades de programación, el autor Joel Grus te ayudará a familiarizarte con la matemática y estadística en el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades de hacking que necesitas para comenzar como científico de datos. La gran cantidad de datos desordenados hoy en día contiene respuestas a preguntas que nadie siquiera ha pensado en hacer. Este libro te proporciona el conocimiento para extraer esas respuestas. Obtén un curso intensivo de Python. Aprende los conceptos básicos de álgebra lineal, estadística y probabilidad, y comprende cómo y cuándo se usan en ciencia de datos. Recolecta, explora, limpia, manipula y transforma datos. Profundiza en los fundamentos del aprendizaje automático. Implementa modelos como k-vecinos más cercanos, Naive Bayes, regresión lineal y logística, árboles de decisión, redes neuronales y clustering. Explora sistemas de recomendación, procesamiento de lenguaje natural, análisis de redes, MapReduce y bases de datos.
Especificaciones técnicas
- Idioma
- Inglés
- ISBN 10
- 149190142X
- ISBN 13
- 978-1491901427
- Edición
- Primera
- Editorial
- O'Reilly Media
- Dimensiones
- 7 x 0.75 x 9.25 pulgadas (17.8 x 1.9 x 23.5 cm)
- Peso del artículo
- 1.18 libras (0.535 kg)
- Cantidad de páginas
- 330 páginas
- Fecha de publicación
- 26 de mayo de 2015
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