Data Science Handbook: A Practical Approach
MANUAL DE CIENCIA DE DATOS
Este manual de referencia de escritorio ofrece una experiencia práctica sobre diversos algoritmos y técnicas populares utilizadas en tiempo real en la ciencia de datos a todos los investigadores que trabajan en diversos dominios.
La ciencia de datos es una de las principales áreas impulsadas por la investigación en la era moderna. Está desempeñando un papel fundamental en la asistencia sanitaria, la ingeniería, la educación, la mecatrónica y la robótica médica. Construir modelos y trabajar con datos no tiene un valor neutro. Elegimos los problemas con los que trabajamos, hacemos suposiciones en estos modelos y decidimos las métricas y los algoritmos para los problemas. El científico de datos identifica el problema que puede resolverse con datos y herramientas expertas de modelado y codificación.
El libro comienza con conceptos introductorios a la ciencia de datos, como la munición de datos, la preparación de datos y la transformación de datos. El capítulo 2 trata de la visualización de datos, el dibujo de diversos gráficos e histogramas. El capítulo 3 trata de las matemáticas y la estadística para la ciencia de datos. El capítulo 4 se centra principalmente en los algoritmos de aprendizaje automático en la ciencia de datos. El capítulo 5 comprende el análisis de valores atípicos y el algoritmo DBSCAN. El capítulo 6 se centra en el clustering. El capítulo 7 trata del análisis de redes. El capítulo 8 se centra principalmente en la regresión y el clasificador naive-bayes. El capítulo 9 trata de las visualizaciones de datos basadas en web con Plotly. El capítulo 10 trata sobre el web scraping.
El libro concluye con una sección en la que se discuten 19 proyectos sobre diversos temas de la ciencia de datos.
Destinatarios
Este manual lo utilizarán desde estudiantes de posgrado hasta investigadores en informática e ingeniería eléctrica, así como profesionales de diversos sectores, como el sanitario.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)