Para aprender de verdad ciencia de datos, no solamente es necesario dominar las herramientas (librerías de ciencia de datos, frameworks, módulos y kits de herramientas), sino también conviene comprender las ideas y principios subyacentes.
Esta obra proporciona una introducción accesible y completa a los conceptos clave, las técnicas y las mejores prácticas en el campo de la arquitectura y la ingeniería de datos, sin la necesidad de conocimientos previos en programación o estadísticas.
Los algoritmos y las estructuras de datos son las herramientas básicas que necesita todo programador para construir aplicaciones que resuelvan problemas.
From the author of The Music of the Primes and Finding Moonshine comes a short, lively book on five mathematical problems that just refuse be solved - and on how many everyday problems can be solved by maths.
Aprende Python para principiantes, esta es la introducción perfecta al mundo de la programación para aquellos que no tienen experiencia previa o conocimientos técnicos.
El objetivo principal de este libro es proporcionar una visión general sobre cómo el Machine learning y sus técnicas pueden aplicarse para predecir variables numéricas o categóricas en diversos campos del conocimiento.
Mastering Algorithms: From Theory to Practice is a complete, modern guide to algorithmic thinking for students, software engineers, and self-learners who want more than memorization they want understanding.
«Necesitamos ampliar los diálogos, actualizarlos y arriesgar alternativas, como lo hace Colomer cuando borda ideas sobre las múltiples relaciones y dilemas que se generan en las sociedades contemporáneas en las que se crean, producen y circulan las expresiones artísticas, a partir del enfoque de los derechos culturales« (Lucina Jiménez).
SummaryAlgorithms of the Intelligent Web, Second Edition teaches the most important approaches to algorithmic web data analysis, enabling you to create your own machine learning applications that crunch, munge, and wrangle data collected from users, web applications, sensors and website logs.
Updated with new code, new projects, and new chapters, Machine Learning with TensorFlow, Second Edition gives readers a solid foundation in machine-learning concepts and the TensorFlow library.
SummaryThink Like a Data Scientist presents a step-by-step approach to data science, combining analytic, programming, and business perspectives into easy-to-digest techniques and thought processes for solving real world data-centric problems.
