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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- 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.
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.
Aviso legal
• Edad recomendada: de 16 años a 99 años.