MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02703nam a22003737i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
AZUAY-89991 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
AZUAY |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20251111043040.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
251108b |||||||gr|||| 00| | d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
978-958-7787-88-7 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
AZUAY |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
AZUAY |
| Centro/agencia modificador |
AZUAY |
| Normas de descripción |
rda |
| 041 0# - CÓDIGO DE IDIOMA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
spa |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
005 |
| Número de ítem |
B8863 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Gedeck, Peter, |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python |
| 250 ## - MENCION DE EDICION |
|---|
| Mención de edición |
2a. ed. |
| 264 31 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Barcelona : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Marcombo, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 264 31 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Bogotá, Colombia : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Alpha Editorial S. A., |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
xiii, 347 páginas : |
| Otros detalles físicos |
tablas, figuras |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Otros detalles físicos |
Impreso |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
no mediado |
| Código del tipo de medio |
n |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
volumen |
| Código del tipo de soporte |
nc |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. Nota |
Incluye bibliografía e índice onomástico |
| 520 3# - RESUMEN, ETC. |
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| Ampliación de la nota de sumario |
Los 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 estadística básica 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. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que ´aprenden´ a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
ANÁLISIS DE DATOS |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
LENGUAJE PYTHON |
| 654 0# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINOS DE MATERIA FACETADOS |
|---|
| Término principal |
005 - Programas, datos de computadora |
| 654 0# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINOS DE MATERIA FACETADOS |
|---|
| Término principal |
005 - Programas, datos de computadora |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Bruce, Andrew, |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Bruce, Peter, |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
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| Fuente de la clasificación o esquema de estantería |
Clasificación Decimal Dewey |
| Tipo de ítem Koha |
Libro |
