Ciencia de datos: Conceptos y práctica

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción clara y concisa al análisis predictivo y la ciencia de datos mediante RapidMiner. Aunque se elogian las explicaciones y los métodos de enseñanza, hay críticas importantes en cuanto a la calidad del material impreso, concretamente la falta de color en las ilustraciones.

⬤ Excelentes explicaciones y ejemplos
⬤ en general bien escrito
⬤ excelente enseñanza de los fundamentos de la ciencia de datos
⬤ claro y conciso
⬤ cubre aspectos esenciales del uso de RapidMiner
⬤ adecuado para principiantes y perspectivas empresariales.

⬤ Impreso en blanco y negro, carece de color en ilustraciones importantes
⬤ se percibe como impreso por rentabilidad más que por calidad
⬤ algunos diagramas están mal representados, lo que resta valor al contenido.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Data Science: Concepts and Practice

Contenido del libro:

Aprenda los fundamentos de la Ciencia de Datos a través de un marco conceptual fácil de entender y practique inmediatamente utilizando la plataforma RapidMiner. Tanto si es nuevo en la ciencia de datos como si está trabajando en su décimo proyecto, este libro le mostrará cómo analizar datos, descubrir patrones ocultos y relaciones para ayudar a tomar decisiones importantes y realizar predicciones.

La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta esencial para extraer valor de los datos para cualquier organización que recopile, almacene y procese datos como parte de sus operaciones. Este libro es ideal para usuarios empresariales, analistas de datos, analistas de negocio, ingenieros y profesionales de la analítica y para cualquier persona que trabaje con datos.

Podrá:

⬤ Adquirir los conocimientos necesarios sobre las diferentes técnicas de ciencia de datos para extraer valor de los datos.

⬤ Dominar los conceptos y el funcionamiento interno de 30 potentes algoritmos de ciencia de datos de uso común.

⬤ Implementar el proceso de ciencia de datos paso a paso utilizando RapidMiner, una plataforma de ciencia de datos basada en GUI de código abierto.

Técnicas de ciencia de datos cubiertas: Análisis exploratorio de datos, Visualización, Árboles de decisión, Inducción de reglas, Vecinos más cercanos k, Clasificadores bayesianos Nave, Redes neuronales artificiales, Aprendizaje profundo, Máquinas de vectores soporte, Modelos ensemble, Bosques aleatorios, Regresión, Motores de recomendación, Análisis de asociación, K-Means y clustering basado en densidad, Mapas autoorganizativos, Minería de textos, Predicción de series temporales, Detección de anomalías, Selección de características y más....