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Ciencia De Datos
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Características principales
Título del libro | Ciencia De Datos |
---|---|
Subtítulo del libro | CIENCIA DE DATOS |
Serie | No aplica |
Autor | J.D.KELLEHER - B. TIERNEY |
Idioma | Español |
Editorial del libro | Ediciones UC |
Edición del libro | No aplica |
Tapa del libro | Dura |
Tamaño de la letra | No aplica |
Con índice | No |
Año de publicación | 1900 |
Marca | Top10Books |
Modelo | TU1ALL TUCP10 |
Otras características
Cantidad de páginas: 196
Altura: 3 cm
Ancho: 25 cm
Peso: 300 g
Material de la tapa del libro: TAPA DURA
Con páginas para colorear: No
Con realidad aumentada: No
Género del libro: Computación y sistemas
Subgéneros del libro: No ficción
Tipo de narración: Computación y sistemas
Versión del libro: 1
Tamaño del libro: 20
Colección del libro: 9789561427587
Edad mínima recomendada: 1 años
Edad máxima recomendada: 99 años
Escrito en imprenta mayúscula: No
Cantidad de libros por set: 1
ISBN: 9789561427587
Ilustradores: No aplicable
Descripción
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Una introducción concisa al campo emergente de la ciencia de datos, que explica su evolución, su relación con el aprendizaje automático, sus usos actuales, problemas de infraestructura y desafíos éticos. El objetivo de la ciencia de datos es mejorar la toma de decisiones a través del análisis de datos. Hoy en día, la ciencia de datos determina los anuncios, libros y películas que nos son recomendados en línea, qué correos electrónicos se filtran en nuestras carpetas de spam e incluso cuánto pagamos por el seguro médico. Este volumen de la serie Conocimientos esenciales de MIT Press ofrece una introducción concisa al campo emergente de la ciencia de datos, explicando su evolución, usos actuales, problemas de infraestructura y desafíos éticos. Nunca ha sido más fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. El uso de la ciencia de datos está impulsado por el auge del big data y las redes sociales, el desarrollo de la informática de alto rendimiento y la aparición de métodos tan poderosos para el análisis y el modelado de datos como el aprendizaje profundo. La ciencia de datos abarca un conjunto de principios, definiciones de problemas, algoritmos y procesos para extraer patrones no-obvios y útiles de grandes conjuntos de datos. Está estrechamente relacionada con los campos de la minería de datos y el aprendizaje automático, pero tiene un alcance más amplio. Este libro ofrece una breve historia del campo, presenta conceptos de datos fundamentales y describe las etapas de un proyecto de ciencia de datos. Considera la infraestructura de datos y los desafíos que plantea la integración de datos de múltiples fuentes, presenta los conceptos básicos del aprendizaje automático y analiza cómo vincular la experiencia del aprendizaje automático con problemas del mundo real. También revisa cuestiones éticas y legales, el desarrollo de la regulación de datos y enfoques computacionales para preservar la privacidad. Finalmente, considera el impacto futuro de la ciencia de datos y ofrece principios para el éxito en proyectos en este campo....