Download or read book Ciencia de datos desde cero Segunda edici n written by Joel Grus and published by ANAYA MULTIMEDIA. This book was released on 2023-02-02 with total page 427 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Para aprender de verdad ciencia de datos, no solamente es necesario dominar las herramientas (librerías de ciencia de datos, frameworks, módulos y kits de herramientas), sino también conviene comprender las ideas y principios subyacentes. Actualizada para Python 3.6, esta segunda edición de Ciencia de datos desde cero muestra cómo funcionan estas herramientas y algoritmos implementándolos desde el principio. Si ya tiene aptitudes para las matemáticas y ciertas habilidades de programación, el autor, Joel Grus, le ayudará a familiarizarse con las mates y las estadísticas, que son el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades informáticas necesarias para iniciarse como científico de datos. Repleto de nueva información sobre deep learning (aprendizaje profundo), estadísticas y procesamiento del lenguaje natural, este libro actualizado le muestra cómo sacar lo mejor de la sobreabundancia de datos que actualmente nos rodea.
Download or read book Ciencia de datos desde cero Segunda edici n written by Joel Grus and published by . This book was released on 2023 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Ciencia de los datos con Python written by Francisco J. Toro López and published by Ecoe Ediciones. This book was released on 2022-05-23 with total page 234 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Esta obra demuestra una metodología de desarrollo de investigaciones, proyectos e iniciativas aplicadas en muchas áreas del conocimiento, que en diversas instancias se fundamentan en base de datos e información proveniente de fuentes internas y externas en el marco de objetivos de las sociedades abiertas al cambio. Se repasa el lenguaje de programación Python muy utilizado en estos casos. La estructura está compuesta por funciones, algoritmos y metodologías hechos con Python y otras herramientas computacionales, con varias técnicas de corte administrativo y funcional. La intención es facilitar los procesos de análisis en diversos proyectos e investigaciones de acuerdo a un plan estratégico. Los ejercicios disponibles están en un formato de presentación sencilla; son de fácil desarrollo y seguimiento. Dirigido a aquellas personas que examinan, prueban, ensayan y realizan funciones orientadas a dar respuestas a diversas inquietudes comerciales, administrativas y científicas, analizando múltiples datos y forjando la planeación y desarrollo de proyectos, con un enfoque que busque siempre la efectividad al emplear funciones y algoritmos diseñados e implementados para tales casos.
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 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 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 Data Science from Scratch written by Joel Grus and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2015-04-14 with total page 330 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Data science libraries, frameworks, modules, and toolkits are great for doing data science, but they’re also a good way to dive into the discipline without actually understanding data science. In this book, you’ll learn how many of the most fundamental data science tools and algorithms work by implementing them from scratch. If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with hacking skills you need to get started as a data scientist. Today’s messy glut of data holds answers to questions no one’s even thought to ask. This book provides you with the know-how to dig those answers out. Get a crash course in Python Learn the basics of linear algebra, statistics, and probability—and understand how and when they're used in data science Collect, explore, clean, munge, and manipulate data Dive into the fundamentals of machine learning Implement models such as k-nearest Neighbors, Naive Bayes, linear and logistic regression, decision trees, neural networks, and clustering Explore recommender systems, natural language processing, network analysis, MapReduce, and databases
Download or read book Ciencia de Datos written by William Vance and published by . This book was released on 2020-03-05 with total page 166 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Este libro te presentará el mundo digital. La ciencia de datos es uno de los campos más sorprendentes y de tendencia en la era digital. La ciencia de datos es lo que nos hace humanos como somos hoy. No se limita a las tecnologías controladas por computadora, este libro lo guiará para visualizar los hechos digitales y las conexiones de nuestro cerebro con la ciencia de datos, cómo sacar conclusiones de información simple y cómo desarrollar patrones para comprender diferentes soluciones para un problema similar. Pero nuestros cerebros solo pueden llevarnos tan lejos cuando se trata de computación en bruto. Nuestros cerebros no pueden mantenerse al día con la cantidad de datos que podemos capturar y con el grado de nuestra curiosidad. Por lo tanto, recurrimos a máquinas que pueden capturar y almacenar terabytes de información y hacer parte del trabajo por nosotros, como reconocer patrones, crear conexiones y proporcionarnos resultados precisos. La ciencia de datos es un campo en el que podrá aprender todas las técnicas modernas. Teniendo en cuenta todos estos hechos, pensamos en escribir este libro dirigido al principiante en ciencia de datos. Este libro proporciona una visión general de la ciencia de datos, enseñándole: - ¿Qué es la ciencia de datos y cómo ha surgido? - ¿Cuáles son las responsabilidades de un científico de datos y los fundamentos de la ciencia de datos? Proceso general con el ciclo de vida de la ciencia de datos. - Cómo las herramientas de ciencia de datos, como estadísticas, probabilidad, etc. - Ayuda para extraer información de los datos. - Concepto básico sobre modelado de datos y elaboración. - Cómo trabajar con variables de datos y herramientas de ciencia de datos. - Cómo visualizar los datos. - Cómo trabajar con algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales artificiales. - Conceptos de árboles de decisión y computación en la nube. Hemos incluido todo lo que un principiante necesita para aventurarse en el mundo de la ciencia de datos. No pierdas ni un segundo más. ¡Ahora es tu oportunidad de comenzar!
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 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 Practical Statistics for Data Scientists written by Peter Bruce and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2017-05-10 with total page 395 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Statistical methods are a key part of of data science, yet very few data scientists have any formal statistics training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. This practical guide explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what's important and what's not. Many data science resources incorporate statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R programming language, and have some exposure to statistics, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format. With this book, you’ll learn: Why exploratory data analysis is a key preliminary step in data science How random sampling can reduce bias and yield a higher quality dataset, even with big data How the principles of experimental design yield definitive answers to questions How to use regression to estimate outcomes and detect anomalies Key classification techniques for predicting which categories a record belongs to Statistical machine learning methods that “learn” from data Unsupervised learning methods for extracting meaning from unlabeled data
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.
Download or read book Ciencia de Datos para Adolescentes written by Ambrosio Nguema and published by . This book was released on 2021-05-20 with total page 76 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Lo que pretendo con este libro es llegar al público en general, pero, sobre todo, a los adolescentes, para que se entienda mejor la labor de los 'famosos' Data Scientist, con ejemplos de la vida real y, sobre todo, sin nada de fórmulas matemáticas.Si no sabes qué es la Ciencia de Datos, este es tu libro. Si tenías dudas de si iniciar una carrera en esta especialidad, este es tu libro. Si te pregunta tu abuelito a qué te dedicas, este es tu libro. Así que disfrútalo. Bienvenido al mundo de los datos, The New Age.
Download or read book Data Science for Business written by Foster Provost and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2013-07-27 with total page 506 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Written by renowned data science experts Foster Provost and Tom Fawcett, Data Science for Business introduces the fundamental principles of data science, and walks you through the "data-analytic thinking" necessary for extracting useful knowledge and business value from the data you collect. This guide also helps you understand the many data-mining techniques in use today. Based on an MBA course Provost has taught at New York University over the past ten years, Data Science for Business provides examples of real-world business problems to illustrate these principles. You’ll not only learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists, but also how participate intelligently in your company’s data science projects. You’ll also discover how to think data-analytically, and fully appreciate how data science methods can support business decision-making. Understand how data science fits in your organization—and how you can use it for competitive advantage Treat data as a business asset that requires careful investment if you’re to gain real value Approach business problems data-analytically, using the data-mining process to gather good data in the most appropriate way Learn general concepts for actually extracting knowledge from data Apply data science principles when interviewing data science job candidates
Download or read book Your Religion Is False written by Joel Grus and published by Brightwalton LLC. This book was released on 2009 with total page 260 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The funniest book ever written about why your religion is false!Whether you're a Christian or a Jew, a Muslim or a Hindu, a Rasta or a Jain, an Environmentalist or a Cheondoist, a Scientologist or a Giant Stone Head Worshipper, your religion is false.But don't feel bad -- so is everyone else's! When you want to know what not to believe, this is the only book you need.In addition, you'll learn* Why "god" doesn't exist* Why there's no such thing as a "soul"* How to find "meaning" in a religion-less world* Which of your religious heroes are pedophiles* Why "religious tolerance" is a terrible ideaAnd, as a bonus, the greatest religious joke ever told. You can't afford not to read this book!
Download or read book Python for Data Analysis written by Wes McKinney and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2017-09-25 with total page 676 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Get complete instructions for manipulating, processing, cleaning, and crunching datasets in Python. Updated for Python 3.6, the second edition of this hands-on guide is packed with practical case studies that show you how to solve a broad set of data analysis problems effectively. You’ll learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter in the process. Written by Wes McKinney, the creator of the Python pandas project, this book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to data science and scientific computing. Data files and related material are available on GitHub. Use the IPython shell and Jupyter notebook for exploratory computing Learn basic and advanced features in NumPy (Numerical Python) Get started with data analysis tools in the pandas library Use flexible tools to load, clean, transform, merge, and reshape data Create informative visualizations with matplotlib Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets Analyze and manipulate regular and irregular time series data Learn how to solve real-world data analysis problems with thorough, detailed examples
Download or read book Python Data Science Handbook written by Jake VanderPlas and published by "O'Reilly Media, Inc.". This book was released on 2016-11-21 with total page 743 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: For many researchers, Python is a first-class tool mainly because of its libraries for storing, manipulating, and gaining insight from data. Several resources exist for individual pieces of this data science stack, but only with the Python Data Science Handbook do you get them all—IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, and other related tools. Working scientists and data crunchers familiar with reading and writing Python code will find this comprehensive desk reference ideal for tackling day-to-day issues: manipulating, transforming, and cleaning data; visualizing different types of data; and using data to build statistical or machine learning models. Quite simply, this is the must-have reference for scientific computing in Python. With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms
