September 2024
Intermediate to advanced
406 pages
9h 44m
Spanish
Overview
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Para aprender realmente ciencia de datos, no sólo debes dominar las herramientas -bibliotecas de ciencia de datos, marcos de trabajo, módulos y conjuntos de herramientas-, sino también comprender las ideas y principios que las sustentan. Actualizada para Python 3.6, esta segunda edición de Ciencia de datos desde cero te muestra cómo funcionan estas herramientas y algoritmos implementándolos desde cero.
Si tienes aptitudes para las matemáticas y algunos conocimientos de programación, el autor Joel Grus te ayudará a sentirte cómodo con las matemáticas y la estadística que constituyen el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades de hacking que necesitas para iniciarte como científico de datos. Repleto de nuevo material sobre aprendizaje profundo, estadística y procesamiento del lenguaje natural, este libro actualizado te muestra cómo encontrar las joyas en el desordenado exceso de datos de hoy en día.
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- Recopila, explora, limpia, mezcla y manipula datos
- Sumérgete en los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementa modelos como k-vecinos más cercanos, Naïve Bayes, regresión lineal y logística, árboles de decisión, redes neuronales y agrupación.
- Explora los sistemas de recomendación, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de redes, MapReduce y las bases de datos.
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