Ciencia de Datos. Minería De Datos. Big Data. Técnicas Analíticas De Aprendizaje Estadístico. Un Enfoque Práctico

Jesús García Herrero, Antonio Berlanga De Jesús, José Manuel Molina Lopez, Miguel Ángel Patricio Guisado, Alvaro Luis Bustamante, Washington Raul Padilla Arias

Producción científica: Informe/libroLibro

Resumen

Ciencia de datos. Técnicas analísticas y aprendizaje estadístico. Un enfoque práctico trae para sus lectores una fresca visión general sobre las técnicas existentes para la minería de datos, lo cual presenta por medio de conceptos y algoritmos fundamentales para analizar resultados. A través de recursos prácticos, tales como ejemplos de casos prácticos y la guía de los autores que se puede hallar a manera de tutorial, se explican distintas técnicas de extracción de conocimiento sobre dominios complejos seleccionados, lo cual facilita al lector traspasar sus conocimientos hacia distintos campos de aplicación. Para abordar tales enseñanzas, los expertos se valen de nueve capítulos para hacer un recorrido por las diferentes áreas de los datos, esto con el objetivo de ir aumentando secuencialmente la complejidad de los conocimientos. El lector comenzará por conocer qué son los datos, qué es la minería de datos, así como los principales proyectos y aplicaciones de la ciencia de datos. Una vez establecidos estos elementos fundamentales, se hace un recorrido por el análisis estadístico de datos, la predicción y clasificación con técnicas numéricas, las distintas técnicas de minería de datos, el internet de las cosas y el análisis de datos, entre otros. Con múltiples conocimientos presentados detalladamente, los interesados en estos temas no tendrán lugar a dudas para resolver los problemas que se les presenten en estos casos.
Título traducido de la contribuciónData Science. Data mining. Big Data. Analytical Techniques of Statistical Learning. A Practical Approach
Idioma originalEspañol (Ecuador)
EditorialALTARIA, S.L.
Número de páginas448
ISBN (versión impresa)978-607-538-252-4
EstadoPublicada - 28 may. 2018

Areas de Conocimiento del CACES

  • 116A Computación

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Ciencia de Datos. Minería De Datos. Big Data. Técnicas Analíticas De Aprendizaje Estadístico. Un Enfoque Práctico'. En conjunto forman una huella única.

Citar esto