Fundamentos matemáticos del análisis de big data

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Título original:

Mathematical Foundations of Big Data Analytics

Contenido del libro:

En este libro de texto se presentan los modelos matemáticos básicos utilizados en Big Data Analytics y se hacen referencias orientadas a la aplicación a cuestiones prácticas relevantes. Se examinan las herramientas matemáticas necesarias y se aplican a problemas actuales del análisis de datos, como la lealtad de marca, la selección de carteras, la investigación crediticia, el control de calidad, la agrupación de productos, la fijación de precios de activos, etc.

- principalmente en un contexto económico. Además, se analizan aplicaciones interdisciplinarias a la biología, la lingüística, la sociología, la ingeniería eléctrica, la informática y la inteligencia artificial. Para los modelos, utilizamos una amplia gama de matemáticas, desde las disciplinas básicas del álgebra lineal numérica, la estadística y la optimización hasta las teorías más especializadas de juegos, grafos e incluso complejidad.

De este modo, cubrimos todas las técnicas relevantes utilizadas habitualmente en Big Data Analytics. Cada capítulo comienza con un problema práctico concreto cuyo objetivo principal es motivar el estudio de una técnica concreta de Big Data Analytics.

A continuación, se exponen los resultados matemáticos, incluidas las definiciones importantes, las afirmaciones auxiliares y las conclusiones que se derivan. Los estudios de casos ayudan a profundizar en los conocimientos adquiridos aplicándolos en un contexto interdisciplinar. Los ejercicios sirven para mejorar la comprensión de la teoría subyacente.

El lector interesado puede consultar las soluciones completas de los ejercicios al final del libro de texto; para algunos que deben resolverse numéricamente, proporcionamos descripciones de algoritmos en código Python como material suplementario. Este libro de texto ha sido recomendado y desarrollado para cursos universitarios en Alemania, Austria y Suiza.