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082	0	4	_a006.312 _223
100	1		_aSkiena, Steven S., _eautor. _4aut. _4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
245	1	4	_aThe Data Science Design Manual _h[electronic resource] / _cby Steven S. Skiena.
264		4	_aCham : : _bSpringer International Publishing : : _bImprint: Springer,, _c2017
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300			_aXVII, 445 p. 180 illus., 137 illus. in color. : _bonline resource.
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490	1		_aTexts in Computer Science, _x1868-0941
504			_aIncluye referencias bibliográficas e índice.
505	0		_aWhat is Data Science? -- Mathematical Preliminaries -- Data Munging -- Scores and Rankings -- Statistical Analysis -- Visualizing Data -- Mathematical Models -- Linear Algebra -- Linear and Logistic Regression -- Distance and Network Methods -- Machine Learning -- Big Data: Achieving Scale.
520			_aEl Manual de diseño de ciencia de datos es una fuente de información práctica que resalta lo que realmente importa en el análisis de datos y proporciona una comprensión intuitiva de cómo se pueden usar estos conceptos básicos. El libro no enfatiza ningún lenguaje de programación particular o conjunto de herramientas de análisis de datos, sino que se enfoca en la discusión de alto nivel de principios de diseño importantes. Este texto fácil de leer satisface idealmente las necesidades de estudiantes de pregrado y posgrado que se embarcan en un curso de "Introducción a la ciencia de datos". Revela cómo ésta disciplina se encuentra en la intersección de las estadísticas, la informática y el aprendizaje automático, con un peso y un carácter propios. Los practicantes en estos y otros campos relacionados también encontrarán este libro perfecto para el autoaprendizaje.
650		0	_aMinería de datos.
650		0	_aReconocimiento óptico de carácteres.
650		0	_aBig data.
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