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Big Data, Machine Learning Y Data Science En Python, De José Manuel Ortega Candel. Editorial Ediciones De La U, Tapa Blanda En Español, 2023

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Lo que tienes que saber de este producto

  • Año de publicación: 2023
  • Con índice: No
  • Tapa del libro: Blanda
  • Género: Programacion.
  • Subgénero: Ingeniería de Sistemas.
  • Manual.
  • Número de páginas: 408.
  • Incluye no.
  • Dimensiones: 24 cm de ancho x 17 cm de alto.
  • Peso: 610 g.
  • ISBN: 09789587925258.
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Características del producto

Características principales

Título del libro
Big data, machine learning y data science en python
Autor
José Manuel Ortega Candel
Idioma
Español
Editorial del libro
Ediciones de la U
Tapa del libro
Blanda
Con índice
No
Año de publicación
2023

Otras características

Cantidad de páginas
408
Altura
17 cm
Ancho
24 cm
Peso
610 g
Material de la tapa del libro
Blanda
Con páginas para colorear
No
Con realidad aumentada
No
Traductores
No aplica
Género del libro
Programacion
Subgéneros del libro
Ingeniería de Sistemas
Tipo de narración
Manual
Versión del libro
No aplica
Tamaño del libro
Mediano
Colección del libro
No Aplica
Accesorios incluidos
No
Edad mínima recomendada
16 años
Edad máxima recomendada
99 años
Escrito en imprenta mayúscula
No
Cantidad de libros por set
1
ISBN
09789587925258

Descripción

Big Data Machine Learning y Data Science en Python

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INFORMACIÓN ADICIONAL

- Editorial: Ediciones de la U
- ISBN: 9789587925258
- Autor: José Manuel Ortega Candel
- Año de edición: 2023
- Formato: Libro Impreso
- Idioma: Español
- Páginas: 408
- Peso: 610 gr
- Tamaño: 17 x 24 cm

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DESCRIPCIÓN:

Este libro está dirigido a lectores que trabajan en proyectos relacionados con Big Data y desean comprender las características de una solución de Big Data, los datos asociados, la infraestructura necesaria y las técnicas de procesamiento de datos. Los objetivos incluyen:
- Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning.
- Presentar las principales librerías en Python para aplicar técnicas de machine learning.
- Explicar los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos hasta la selección de modelos.
- Describir los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning.
- Introducir scikit-learn como herramienta para problemas de machine learning.
- Introducir pyspark para técnicas de big data y map-reduce.
- Explicar los sistemas de recomendación basados en contenidos.

El enfoque teórico-práctico del libro busca afianzar conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts en la consola de Python. Se complementa con un repositorio en el Material Adicional con ejemplos del libro, facilitando la práctica y asimilación de los conceptos teóricos. Los ejemplos y ejercicios están disponibles para descarga, ayudando en el proceso de aprendizaje.

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• Edad recomendada: de 16 años a 99 años.

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