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008 231122s2022 ck a gr 00110 spa d
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_222
100 1 _4aut
_aBruce, Peter
_eautor
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245 1 3 _aEstadística práctica para ciencia de datos con R y Python :
_bmás de 50 conceptos esenciales /
_cPeter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck.
264 1 _aBogotá :
_bAlfaomega,
_bMarcombo,
_c2022.
300 _a347 páginas :
_bfiguras, tablas ;
_c24 cm
336 _2rdacontent
_atexto
_btxt
337 _2rdamedia
_asin mediación
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_bnc
505 2 _aCapítulo 1. Análisis exploratorio de datos. -- Capítulo 2. Distribución de datos y muestreo. -- Capítulo 3. Experimentos estadísticos y pruebas significativas. -- Capítulo 4. Regresión y pronóstico. -- Capítulo 5. Clasificación. -- Capítulo 6. Aprendizaje automático estadístico. -- Capítulo 7. Aprendizaje no supervisado.
520 3 _aLos métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadísticas básicas rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara.
_cEl texto.
590 _aIngeniería Industrial
650 0 4 _aEstadística
_xProcesamiento de datos.
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650 0 4 _aInnovaciones tecnológicas.
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650 0 4 _aTecnologías disruptivas.
_951566
700 1 _4aut
_aBruce, Andrew
_eautor
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_aGedeck, Peter
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