000 02299nam a22003257a 4500
003 CO-BoFUC
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008 240906b2020 ck ||||fr|||| 001 0 spa d
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040 _aCO-BoFUC.
041 _aspa
043 _as-ck---
050 _bQA76.9 P37i
100 1 _aPérez Castillo, José Nelson
_eautor
245 _aIntroducción a la ciencia de datos en R :
_bun enfoque práctico /
_cJosé Nelson Pérez Castillo
250 _aPrimera edición
264 _aBogotá :
_bUniversidad Distrital Francisco José de Caldas,
_c2020
300 _a178 páginas ;
_bTablas, gráficas :
_c24 cm
336 _2rdacontent
_atexto
_btxt
337 _2rdamedia
_ano mediado
_bn
338 _2rdacarrier
_avolumen
_bnc
500 _aIncluye contenido
505 _aPrefacio. -- Objetivos y enfoque del libro. -- Público objetivo y prerrequisitos. -- Organización del libro. -- Introducción. -- 1.1. Ciencia de datos y áreas relacionadas. -- 1.2. Ciclo de vida de un proyecto de análisis de datos. -- 1.3. Sistemas intensivos en datos y Big Data. -- Principios de estadística. -- 2.1. Observaciones y variables. -- 2.2. Fundamentos de estadística descriptiva 2.0. -- 2.3. Fundamentos de estadística inferencial. -- 2.4. Fundamentos de series de tiempo. -- 3. Fundamentos de análisis estadístico en R. -- 3.1. Introducción. -- 3.2. Programación en R. -- 3.3. Funciones estadísticas en R. -- 3.4. Visualización en R. -- 4. Fuentes y preparación de datos en R. -- 4.1. Archivos. -- 4.2. Procesamiento de cadenas de caracteres. -- 4.3. Bases de datos relacionales. -- 4.4 Fuentes sindicadas. -- 4.5. Web scraping. -- 4.6. Preparación de datos. -- 5. Fundamentos de aprendizaje de máquina en R. -- 5.1. Introducción al aprendizaje de máquina. -- 5.2. Tipos de algoritmos de aprendizaje de máquina. -- 5.3. Modelos de clasificación. -- 5.5. Modelos de segmentación. -- 6. Caso de estudio: reglas de asociación. -- 6.1. Reglas de asociación. -- 6.2. Algoritmo a priori. -- 6.3. Caso de estudio: reglas de asociación en R.
650 _2DECS
_aEstadística
650 _2DECS
_aMinería de datos
650 _2DECS
_aCiencia de los datos
650 _2DECS
_aAnalítica de datos
650 _2DECS
_aBases de datos estadísticos
999 _c10298
_d10298