Download or read book CIENCIA DE DATOS MODELOS CAUSALES written by and published by CESAR PEREZ. This book was released on with total page 192 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En este libro se tratan las fases de Análisis, Interpretación y Validación de la Ciencia de Datos, profundizando en las técnicas de modelización predictiva a través de los modelos causales. Se incide en el estudio de la familia más general de los modelos causales o modelos en ecuaciones estructurales, que incluyen los modelos de regresión, los modelos con errores medida y los modelos multiecuacionales. Se estudiarán los modelos de análisis confirmatorio y el modelo completo de estructura de la covarianza a través de las etapas de especificación, identificación, estimación y diagnosis. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software más actual y habitual para trabajar con modelos causales como es SAS.

Download or read book Ciencia de datos written by John D. Kelleher and published by Ediciones UC. This book was released on 2021-10-30 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "El crecimiento en el uso de la ciencia de datos en nuestras sociedades está impulsado por la aparición del big data y las redes sociales, la aceleración de la potencia informática, la reducción masiva en el costo de la memoria de la computadora y el desarrollo de métodos más potentes para el análisis y modelado de datos, como el aprendizaje profundo. Todos estos factores juntos hacen que nunca haya sido tan fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. Al mismo tiempo, estas innovaciones técnicas y la aplicación más amplia de la ciencia de datos hacen que los desafíos éticos relacionados con el uso de datos y la privacidad individual nunca han sido tan apremiantes."

Download or read book CIENCIA DE DATOS DIAGNOSIS DE MODELOS ECONOM TRICOS PREDICTIVOS written by and published by CESAR PEREZ. This book was released on with total page 272 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En este libro se tratan las fases de Análisis, Estimación y Validación de modelos profundizando en las técnicas de estimación y diagnosis para las tipologías de modelos más habitales. Se `profundiza en las problemáticas de la Autocorrelación, Heterescedasticidad, Multicolinealidad, Endogeneidad, Observaciones Influyentes, Normalidad Residual, Linealidad y otros problemas de diagnosis en los modelos predictivos de aprendizaje supervisado. Todas estas técnicas se ilustrarán con ejemplos significativos que serán resueltos utilizando el software más habitual, como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS.

Download or read book R for Data Science written by Hadley Wickham and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2016-12-12 with total page 521 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle—transform your datasets into a form convenient for analysis Program—learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore—examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model—provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate—learn R Markdown for integrating prose, code, and results

Download or read book Ciencia de Los Datos La Gu a Definitiva Sobre An lisis de Datos Miner a de Datos Almacenamiento de Datos Visualizaci n de Datos Big Dat written by Herbert Jones and published by Independently Published. This book was released on 2019-03-18 with total page 210 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: 2 manuscritos completos en 1 libro Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Minería de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Regresión, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Automático para Principiantes Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos. La primera parte de este libro incluye: Lo que la ciencia de datos es Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos Las mejores técnicas de minería de datos para aplicar en datos Visualización de datos Regresión logística Ingeniería de datos Aprendizaje automático Analítica de Big Data ¡Y mucho más! Al leer la segunda parte de este libro, usted: ¿Qué es la Ciencia de Datos? Cómo funcionan los Grandes volúmenes de datos y por qué es tan importante Cómo hacer un análisis exploratorio de datos Trabajar con minería de datos Cómo extraer texto para obtener los datos. Algunos algoritmos asombrosos de aprendizaje automático para ayudar con la Ciencia de Datos Cómo hacer modelado de datos Visualización de datos Cómo utilizar la Ciencia de Datos para ayudar a que su negocio crezca Consejos para ayudarle a comenzar con la Ciencia de Datos ¡Y mucho, mucho más! Obtenga este libro ahora para conocer más sobre la Ciencia de los datos y Ciencia de Datos para empresas!

Download or read book Ciencia de Los Datos Lo Que Saben Los Mejores Cient ficos de Datos Sobre El An lisis de Datos Miner a de Datos Estad sticas Aprendizaje written by Herbert Jones and published by Independently Published. This book was released on 2019-02-25 with total page 134 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Sabía usted que el valor del uso de datos ha aumentado las oportunidades de empleo, pero que actualmente hay pocos especialistas? En estos días, todos son conscientes del papel que pueden desempeñar los datos, ya sea en una elección, en un negocio o en la educación. Pero, ¿cómo puede empezar a trabajar en este amplio campo interdisciplinario ocupado con tanta propaganda? Este libro, "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y big data - que usted desconoce), le presenta un enfoque paso a paso de la ciencia de datos, así como los secretos solo conocidos por los mejores científicos de datos. Combina la ingeniería analítica, aprendizaje automático, Big Data, minería de datos y estadísticas en un método fácil de leer y digerir. Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos. Este libro tratará sobre los siguientes temas: Lo que la ciencia de datos es Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos Las mejores técnicas de minería de datos para aplicar en datos Visualización de datos Regresión logística Ingeniería de datos Aprendizaje automático Analítica de Big Data ¡Y mucho más! ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre la ciencia de datos!

Download or read book Foundations of Data Science written by Avrim Blum and published by Cambridge University Press. This book was released on 2020-01-23 with total page 433 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book provides an introduction to the mathematical and algorithmic foundations of data science, including machine learning, high-dimensional geometry, and analysis of large networks. Topics include the counterintuitive nature of data in high dimensions, important linear algebraic techniques such as singular value decomposition, the theory of random walks and Markov chains, the fundamentals of and important algorithms for machine learning, algorithms and analysis for clustering, probabilistic models for large networks, representation learning including topic modelling and non-negative matrix factorization, wavelets and compressed sensing. Important probabilistic techniques are developed including the law of large numbers, tail inequalities, analysis of random projections, generalization guarantees in machine learning, and moment methods for analysis of phase transitions in large random graphs. Additionally, important structural and complexity measures are discussed such as matrix norms and VC-dimension. This book is suitable for both undergraduate and graduate courses in the design and analysis of algorithms for data.

Download or read book Ciencia De Datos written by Benjamin Smith and published by . This book was released on 2020-07-13 with total page 196 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Este libro apela al deseo del lector de explorar el mundo de la ciencia de datos de una manera que no es demasiado técnica y no demasiado clara, sino en algún lugar intermedio. Este libro se dirige a este punto dulce y proporciona explicaciones completas pero breves a conceptos que de otro modo podrían ser malinterpretados o fácilmente ignorados por el lector debido a su complejidad inherente.Este libro cubre los conceptos fundamentales para comprender sistemáticamente la ciencia de datos dibujando una hoja de ruta bien definida que aborde cada tema de tal manera que cada sección de cada capítulo refuerce los conceptos y la información establecidos en los capítulos anteriores. El enfoque principal de este libro es dar al lector una visión de los procesos involucrados en los proyectos de ciencia de datos y arrojar luz sobre algunos de los aspectos más comunes de la ciencia de datos, incluyendo el big data y cómo afecta al mundo. Este libro intenta construir una base sólida de los conceptos relacionados con la ciencia de datos. Será la infraestructura que le llevará a convertirse algún día en un experto en ciencia de datos. En resumen, este libro tiene toda la información necesaria que un científico de datos de nivel principiante tendría junto con la configuración para la mejora futura mediante el refuerzo de este conocimiento con los libros de nivel intermedio y experto de la serie de ciencia de datos.

Download or read book CIENCIA DE DATOS PARA TODOS Las respuestas a cada una de las inquietudes sobre el mundo de los datos written by Elisa Cabana and published by Elisa Cabana. This book was released on 2023-07-21 with total page 239 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La Ciencia de Datos es un campo emocionante pero, a la vez, también desafiante. Para aquellos que están empezando puede resultar un poco abrumador: ¿Merece la pena estudiar Ciencia de Datos? ¿Por dónde debo empezar? ¿Cómo puedo aprender todo lo que necesito saber? ¿En cuánto tiempo? ¿Seré capaz de manejar los conocimientos técnicos necesarios? ¿Cómo puedo llevar a cabo un proyecto tan complejo? ¿Qué retos encontraré por el camino? ¿Qué necesito para encontrar trabajo de científico de datos? ¿Cuánto ganaré? En este libro pretendemos dar respuesta a estas y muchas otras inquietudes. Este libro te guiará por el universo de los datos. Veremos en qué consiste la Ciencia de Datos y por qué merece la pena dedicarse a ella. Hablaremos sobre las tres profesiones relacionadas con datos: Ingeniero, Analista y Científico de Datos, en qué se diferencian y qué tienen en común, así como la tasa de empleabilidad, los rangos salariales y qué tareas debe desempeñar cada uno en un proyecto de datos. También definiremos qué conocimientos son necesarios para tener éxito en este campo. Abordaremos los temas de Inteligencia Artificial, Redes neuronales, Machine Learning y Big Data. Con casos de estudio y ejemplos reales, descubrirás las innumerables aplicaciones de la Ciencia de Datos en redes sociales, medicina, salud, ciberseguridad, finanzas, industria y en la sociedad en general. Pero sin olvidar los potenciales riesgos y desafíos éticos y de privacidad que conlleva. También debatimos el tema del futuro de esta rama, así como las nuevas tendencias del presente. Incluimos un apartado de recomendaciones de la mano de expertos en Ciencia de Datos en diversos sectores: banca, empresa e investigación que compartirán sus experiencias personales y te darán consejos para avanzar por este camino. Por último, incluiremos una serie de recursos adicionales como hojas de ruta, esquemas para saber cuándo aplicar cada algoritmo de Machine Learning, entre otros recursos. Espero que pueda servir como una guía práctica para aquellos que buscan comprender la Ciencia de Datos. El principal objetivo de este libro es que sirva como guía y ayuda a aquellos que quieren transitar por el camino de la Ciencia de Datos o necesitan respuestas a ciertas inquietudes antes de empezar. ¡Que comience tu viaje por el universo de los datos descubriendo todas las respuestas que estabas buscando! ¡Buena suerte y disfruta del aprendizaje! Acerca de la autora: Elisa Cabana es doctora en Estadística, investigadora y científica de datos. Fundadora de la academia online Aprende con Eli, que cuenta con numerosos cursos sobre Estadística, Machine Learning, Análisis de datos y programación en R y Python, con más de 40 mil estudiantes. Ha participado en numerosos proyectos de ciencia de datos con aplicación social. Ahora comparte su experiencia a través de este libro, junto con todo el conocimiento y los pasos necesarios para tener éxito en Ciencia de Datos.

Download or read book Ciencias de datos written by Luis Joyanes Aguilar and published by . This book was released on 2024 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Descubra qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al cambio de paradigma de investigación La ciencia de datos es un campo académico multidisciplinar que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos. Ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de diversas disciplinas científicas y tecnológicas tradicionales, junto a la transversalidad de otras de gran impacto como los servicios en la nube, el Internet de las cosas, el Blockchain o la ciberseguridad. La demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos ha aumentado y ha supuesto un cambio significativo en empresas, organizaciones y carreras académicas. Si desea adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, ha llegado al libro indicado. Ciencias de datos recoge las tecnologías, herramientas y aplicaciones de los soportes fundamentales de la ciencia de datos: o Aborda la multidisciplinaria naturaleza de la ciencia de datos y su popularidad en campos como las matemáticas, la estadística, la programación, la IA y el aprendizaje automático. o Explora tecnologías como BigData, IoT, servicios en la nube, IA, Blockchain y ciberseguridad, así como la ética y la privacidad. o Describe los avances recientes en lenguaje artificial y tecnología Blockchain, incluyendo NFT. Asimismo, el libro proporciona contenido relevante para todos los niveles, desde principiantes hasta expertos, con amplia bibliografía y recursos online. En la parte inferior de la primera página, encontrará el código de acceso que le permitirá descargar de forma gratuita los contenidos adicionales en www.marcombo.info. Sin duda, con esta lectura adquirirá los conocimientos más requeridos en la formación del científico de datos y en los roles profesionales asociados, como analista de datos, ingeniero de datos o ingeniero de aprendizaje automático. Luis Joyanes Aguilar es presidente de la Fundación I+D del Software Libro. Dr. en Ingeniería Informática por la Universidad de Oviedo y Dr. en Sociología por la Universidad Pontificia de Salamanca. Dr. Honoris Causa por la Universidad Privada Antenor Orrego de Trujillo (Perú), por la Universidad Sant Martín de Porres (Perú) y por la Universidad Inca Garcilaso de la Vega (Perú). Líder Académico del TEX de Monterrey, México, campus Querétaro. En abril de 2018 recibió la Mención Honorífica del Doctorado en Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, de Bogotá (Colombia). Ha escrito más de 40 libros sobre TIC y más de 150 artículos científicos y profesionales.

Download or read book Big data written by Walter Sosa Escudero and published by Siglo XXI Editores. This book was released on 2019-11-20 with total page 167 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Cada vez que deslizamos nuestros dedos por una pantalla e ingresamos a una página web para hacer una compra o buscar una dirección, cada vez que hacemos un posteo, damos un like o subimos una foto a las redes sociales, cada vez que usamos la tarjeta de crédito, el GPS, cada vez que... estamos generando datos, ¡cantidades espeluznantes de datos espontáneos! (de hecho, en los últimos dos años la humanidad produjo más datos que en toda su historia previa). ¿Adónde van a parar? ¿Quién los analiza, los procesa, los usa y para qué? ¿Acaso nos espían? ¿Cómo afectan nuestra vida? Ante este tsunami, el gran Walter Sosa Escudero nos inicia en el revolucionario mundo de big data, la explosión originada por la masividad de internet, que provee información instantánea acerca del comportamiento de miles de millones de usuarios. Pero tan importantes como los datos son los algoritmos, las técnicas estadísticas y computacionales que permiten procesarlos; por eso este libro nos presenta la nueva ciencia de datos, una disciplina que involucra la estadística, la matemática, la computación, el diseño y todas las áreas de la vida cotidiana que dependen de los datos: desde la política y la sociología hasta la medicina o la física, desde la empresa hasta el Estado. Además de presentar interesantes casos y métodos, y ante el optimismo a ultranza de algunos gurúes de big data, nuestro autor también se pregunta si esta catarata de información será capaz de cambiar radicalmente nuestra forma de ver y vivir en el mundo. En un tono coloquial pero con máximo rigor científico, este libro ofrece un paseo guiado por el aguacero de datos y algoritmos. No presupone ninguna formación técnica, tan solo la curiosidad de saber qué promete esta batalla, que unos ven como el comienzo de una nueva era y otros, como el mal que viene a destruir nuestra vida cotidiana.

Download or read book 50 principios de la ciencia de datos written by Matiias Liberty Vittert and published by Blume. This book was released on 2021-02-09 with total page 164 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: * La ciencia de datos es un ecosistema artificial emergente que configura una nueva era de la información, y que permite desde localizar delincuentes hasta predecir epidemias. * Pero ¿sabe qué hay detrás de esas ingentes cantidades de datos obtenidos por nuestros ordenadores, teléfonos inteligentes y tarjetas de crédito? * Este libro trata de los principios estadísticos elementales que rigen los algoritmos, del modo en que los datos nos afectan en todos los ámbitos (ciencia, sociedad, negocios, placer), así como de los dilemas éticos y su promesa futura de un mundo mejor. Cada entrada detalla en 30 segundos una faceta distinta de la ciencia de datos en solo 300 palabras y una imagen, y muestra cómo el concepto de reunir distintos tipos de datos y utilizar potentes programas informáticos para hallar patrones que ningún ojo humano es capaz de detectar transforma nuestro mundo. A través de las ideas clave y de las biografías de quienes están detrás de ellas, en esta obra descubrirá por qué los datos no son tan solo el eje que determinan los grandes temas, tales como el cambio climático y la asistencia sanitaria, sino también nuestra vida cotidiana.

Download or read book Data Engineering and Data Science written by Kukatlapalli Pradeep Kumar and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2023-08-29 with total page 367 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: DATA ENGINEERING and DATA SCIENCE Written and edited by one of the most prolific and well-known experts in the field and his team, this exciting new volume is the “one-stop shop” for the concepts and applications of data science and engineering for data scientists across many industries. The field of data science is incredibly broad, encompassing everything from cleaning data to deploying predictive models. However, it is rare for any single data scientist to be working across the spectrum day to day. Data scientists usually focus on a few areas and are complemented by a team of other scientists and analysts. Data engineering is also a broad field, but any individual data engineer doesn’t need to know the whole spectrum of skills. Data engineering is the aspect of data science that focuses on practical applications of data collection and analysis. For all the work that data scientists do to answer questions using large sets of information, there have to be mechanisms for collecting and validating that information. In this exciting new volume, the team of editors and contributors sketch the broad outlines of data engineering, then walk through more specific descriptions that illustrate specific data engineering roles. Data-driven discovery is revolutionizing the modeling, prediction, and control of complex systems. This book brings together machine learning, engineering mathematics, and mathematical physics to integrate modeling and control of dynamical systems with modern methods in data science. It highlights many of the recent advances in scientific computing that enable data-driven methods to be applied to a diverse range of complex systems, such as turbulence, the brain, climate, epidemiology, finance, robotics, and autonomy. Whether for the veteran engineer or scientist working in the field or laboratory, or the student or academic, this is a must-have for any library.

Download or read book Ciencia de los datos written by Benjamin Smith and published by . This book was released on 2021-03-22 with total page 226 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Estás interesado en aprender uno de los trabajos más sexys del siglo? Eso es lo que la Harvard Business School denomina ciencia de datos. Seamos sinceros; Los científicos de datos poseen habilidades y cualidades que están en mayor demanda ahora que nunca y eso no es sorprendente, dada la gran cantidad de datos que produce el mundo.Entonces, ¿qué es la ciencia de datos?Son todos datos y se trata de transformarlos en algo que las empresas puedan usar, y los científicos de datos hacen esto con una gran habilidad y conocimiento en matemáticas, estadísticas, algoritmos y más. A primera vista, es posible que descarte la ciencia de datos por ser demasiado difícil de aprender, pero es como cualquier otra cosa: divídala en partes más pequeñas y le resultará mucho más fácil de entender.Eso es lo que he hecho aquí dividir el tema en cada uno de sus dominios, para darle una mejor idea de qué se trata.En este libro aprenderá - Qué es la ciencia de datos- Cómo la ciencia de datos se relaciona y se diferencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático- Matemáticas y estadística- Análisis descriptivo e inferencial- Qué es la ingeniería de datos- Qué es la visualización de datos- Los diferentes tipos de visualización- Una introducción a Seaborn- Qué es el aprendizaje automático y cómo se relaciona con la ciencia de datos- Diferentes tipos de aprendizaje automático- Diferentes algoritmos de AA- Los pasos necesarios para un aprendizaje automático exitosoA lo largo del camino, encontrará muchos ejemplos prácticos y terminamos con una serie de preguntas que le podrían hacer en una entrevista de ciencia de datos, junto con respuestas detalladas y un glosario de términos.No pierda más tiempo; Empiece hoy mismo su viaje por la ciencia de datos haciendo clic en el botón Comprar ahora.

Download or read book Data Feminism written by Catherine D'Ignazio and published by MIT Press. This book was released on 2020-03-31 with total page 328 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: A new way of thinking about data science and data ethics that is informed by the ideas of intersectional feminism. Today, data science is a form of power. It has been used to expose injustice, improve health outcomes, and topple governments. But it has also been used to discriminate, police, and surveil. This potential for good, on the one hand, and harm, on the other, makes it essential to ask: Data science by whom? Data science for whom? Data science with whose interests in mind? The narratives around big data and data science are overwhelmingly white, male, and techno-heroic. In Data Feminism, Catherine D'Ignazio and Lauren Klein present a new way of thinking about data science and data ethics—one that is informed by intersectional feminist thought. Illustrating data feminism in action, D'Ignazio and Klein show how challenges to the male/female binary can help challenge other hierarchical (and empirically wrong) classification systems. They explain how, for example, an understanding of emotion can expand our ideas about effective data visualization, and how the concept of invisible labor can expose the significant human efforts required by our automated systems. And they show why the data never, ever “speak for themselves.” Data Feminism offers strategies for data scientists seeking to learn how feminism can help them work toward justice, and for feminists who want to focus their efforts on the growing field of data science. But Data Feminism is about much more than gender. It is about power, about who has it and who doesn't, and about how those differentials of power can be challenged and changed.

Download or read book Analytics y Big Data Ciencia de los Datos aplicada al mundo de los negocios written by Sebastián Maldonado and published by CANOPUS EDITORIAL DIGITAL SA. This book was released on 2022-01-01 with total page 406 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Este libro constituye la primera guía en español que estudia las competencias clave para crear valor en base a datos de empresas. No solo presenta una perspectiva general de las técnicas y aplicaciones asociadas a la analítica de negocios, sino que también incluye laboratorios paso a paso para la implementación de estas herramientas. Los códigos se desarrollan en Python, que es la principal plataforma gratuita para la construcción de modelos analíticos. Los autores ofrecen cobertura esencial a los principales temas actuales: • Big Data (Hadoop, Spark, MapReduce y otros) • Aprendizaje profundo • Perfilamiento de clientes y marketing basado en datos • Financial Analytics y modelación predictiva de riesgo • Analytics con datos avanzados (textos e imágenes)

Download or read book Ciencia de los datos written by Benjamin Smith and published by Independently Published. This book was released on 2020-11-25 with total page 180 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: ¿Alguna vez te has preguntado de qué se trata tanto alboroto por los datos? ¿Qué hacen los científicos de datos? ¿Qué es exactamente el aprendizaje automático y la inteligencia artificial? ¿Son lo mismo? ¿Te encanta trabajar con datos? Si su respuesta es sí, entonces está en el lugar correcto.La ciencia de datos ayuda a hacer predicciones y proporciona información mediante el uso de análisis de datos, estadísticas y aprendizaje automático. Un científico de datos es una persona que puede realizar las funciones de analista de datos, estadístico e ingeniero de aprendizaje automático. Hay cuatro pilares principales de la ciencia de datos: experiencia en el dominio, matemáticas, comunicación e informática. Una vez que domine estos cuatro componentes, estará más cerca de mejorar su comprensión general de la ciencia de datos. ¿Se pregunta cómo puede hacer esto? Bueno, no tiene que buscar más porque este libro tiene todas las respuestas que necesita.Para aprender ciencia de datos, encontrará numerosos recursos en línea y, por lo tanto, puede ser muy abrumador. Una buena manera de aprender ciencia y tecnología de datos relacionada con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial es hacer una estructura sobre cómo hacerlo y aprender los temas relacionados con la ciencia de datos uno por uno. Este libro le proporcionará toda la información que necesita sobre ciencia de datos y tiene algunos consejos y trucos que facilitarán su aprendizaje. A lo largo de este libro, aprenderá más sobre: ● ¿Qué es la ciencia de datos?● Por qué tiene sentido aprender ciencia de datos en el siglo XXI● Herramientas necesarias para la ciencia de datos● Habilidades técnicas y no técnicas que todo científico de datos debe tener.● Inteligencia artificial y aprendizaje automático● Usar herramientas como Hadoop, R, Python y SQL● Cómo crear una visualización del conjunto de datos.● Varios casos y aplicaciones de la ciencia de datos.● Ejemplos paso a pasoCon 19 capítulos y varias subsecciones, este libro ayudará a cualquiera que desee aprender sobre ciencia de datos. Encontrará consejos para aprender los requisitos previos y también consejos sobre el uso de varias herramientas y lenguajes de programación que se mencionan en el libro. Al final de este libro, habrá reunido toda la información necesaria que le ayudaría a convertirse en un científico de datos. Los consejos le serán muy útiles durante la programación, el análisis o la visualización de datos.Si está ansioso y desea aprender más sobre ciencia de datos, tome el asunto en sus manos y obtenga su copia hoy mismo.