Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado
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Ciencia De Datos A Trav S De Python
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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024
Ciencia De Datos A Trav S De Python written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024 with categories.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones a partir de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático se combinan elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en grandes volúmenes de datos (Big Data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión basadas en modelos predictivos, según la naturaleza de la variable dependiente. Si esta es categórica estamos ante las técnicas predictivas de clasificación y si es cuantitativa estamos antes las técnicas predictivas de regresión. .
Ciencia De Datos A Trav S De Python
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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2024
Ciencia De Datos A Trav S De Python written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024 with categories.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones a partir de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático se combinan elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en grandes volúmenes de datos (Big Data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.
Ciencia De Datos A Trav S De R Aprendizaje No Supervisado Reducci N De La Dimensi N Componentes Principales An Lisis Factorial Y Correspondencias
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Author : CESAR PEREZ LOPEZ
language : es
Publisher: SCIENTIFIC BOOKS
Release Date :
Ciencia De Datos A Trav S De R Aprendizaje No Supervisado Reducci N De La Dimensi N Componentes Principales An Lisis Factorial Y Correspondencias written by CESAR PEREZ LOPEZ and has been published by SCIENTIFIC BOOKS this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Los algoritmos de Ciencia de Datos utilizan métodos computacionales para extraer información directamente de los datos. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. La mayoría de las técnicas de análisis no supervisado relativas a la reducción de la dimensión se desarrollan a lo largo de este libro desde un punto de vista metodológico y desde un punto de vista práctico con aplicaciones a través del software R. Se profundiza en las siguientes técnicas: Análisis en componentes principales, Análisis factorial, Análisis de correspondencias simples y Análisis de correspondencias múltiples
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado
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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-08
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado written by E Zúñiga and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-08 with Mathematics categories.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático, combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se basa en grandes volúmenes de datos (big data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que puedan utilizarse para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión basadas en modelos predictivos, dependiendo de la naturaleza de la variable dependiente. Si es categórica, estamos ante técnicas de clasificación predictiva, y si es cuantitativa, estamos ante técnicas de regresión predictiva. En este libro se desarrollan técnicas de aprendizaje supervisado, profundizando en clasificadores como el algoritmo KNN (Nearest Neighbor), el algoritmo SVM (Support Vector Machine) y el algoritmo Naive Bayes. A continuación, se abordan técnicas de ensamblaje de modelos como Boosting, Bagging, Stacking, Voting y Blending. Finalmente, se desarrollan temas avanzados como modelos de redes neuronales para clasificación. Se tienen en cuenta arquitecturas como el Perceptrón Multicapa, la Red de Base Radial, Redes Adaline, Redes Hopfield y redes neuronales para predicción de series temporales (redes LSTM, redes recurrentes RNN, redes GRU y redes NARX). Para todos los temas, se presentan conceptos metodológicos e ilustran con ejemplos prácticos y ejercicios totalmente resueltos en código Python.
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado
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Author : E Zúñiga
language : es
Publisher: Independently Published
Release Date : 2024-10-08
Ciencia De Datos A Trav S De Python T Cnicas De Aprendizaje Supervisado written by E Zúñiga and has been published by Independently Published this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-08 with Mathematics categories.
La ciencia de datos combina elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se basa en grandes volúmenes de datos (big data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que se puedan utilizar para la toma de decisiones. La ciencia de datos utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión basadas en modelos predictivos, dependiendo de la naturaleza de la variable dependiente. Si es categórica, estamos ante técnicas de clasificación predictiva, y si es cuantitativa, estamos ante técnicas de regresión predictiva. Este libro desarrolla técnicas de aprendizaje supervisado para la clasificación. Comienza profundizando en el análisis discriminante, tanto simple como múltiple, y tanto lineal como cuadrático. A continuación se abordan los modelos lineales generalizados, haciendo hincapié en los modelos de elección discreta y los modelos de conteo como casos particulares. En el estudio se examinan modelos de regresión logística, modelos Probit, modelos de Poisson y modelos Binomiales Negativos. Se hace especial énfasis en el diagnóstico mediante herramientas como la matriz de confusión, la curva ROC y la precisión. Por último, se aborda la clasificación mediante árboles de decisión, teniendo en cuenta árboles de clasificación, árboles de regresión y árboles aleatorios (Random Forest).
Ciencia De Los Datos Con Python
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Author : Francisco J. Toro López
language : es
Publisher: Ecoe Ediciones
Release Date : 2022-05-23
Ciencia De Los Datos Con Python written by Francisco J. Toro López and has been published by Ecoe Ediciones this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-05-23 with Computers categories.
Esta obra demuestra una metodología de desarrollo de investigaciones, proyectos e iniciativas aplicadas en muchas áreas del conocimiento, que en diversas instancias se fundamentan en base de datos e información proveniente de fuentes internas y externas en el marco de objetivos de las sociedades abiertas al cambio. Se repasa el lenguaje de programación Python muy utilizado en estos casos. La estructura está compuesta por funciones, algoritmos y metodologías hechos con Python y otras herramientas computacionales, con varias técnicas de corte administrativo y funcional. La intención es facilitar los procesos de análisis en diversos proyectos e investigaciones de acuerdo a un plan estratégico. Los ejercicios disponibles están en un formato de presentación sencilla; son de fácil desarrollo y seguimiento. Dirigido a aquellas personas que examinan, prueban, ensayan y realizan funciones orientadas a dar respuestas a diversas inquietudes comerciales, administrativas y científicas, analizando múltiples datos y forjando la planeación y desarrollo de proyectos, con un enfoque que busque siempre la efectividad al emplear funciones y algoritmos diseñados e implementados para tales casos. Incluye - Análisis metodológico para planear y desarrollar programas de selección y captación de datos. - Plan de organización de un proyecto de esta clase. - Guía para utilizar eficientemente la información del costo-beneficio requerido de acuerdo con las políticas generales de una empresa, usando y ajustando las librerías y los calendarios de trabajo al programar las funciones y algoritmos. Contenidos en el Sistema de Información en Línea (SIL) Al final del libro encontrará el código para ingresar al Sistema de información en Línea – SIL – donde podrá descargar el proyecto en el último capítulo desarrollado en Microsoft Project.
Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler
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Author : César Pérez López
language : es
Publisher: Scientific Books
Release Date :
Herramientas Visuales Para La Intelegencia Artificial Predictiva Aprendizaje Supervisado Con Ibm Spss Modeler written by César Pérez López and has been published by Scientific Books this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
En este libro se desarrollan técnicas de aprendizaje supervisado utilizados habitualmente en las aplicaciones de Inteligencia Artificial Predictiva y se ilustran con ejemplos totalmente resueltos a partir del software visual adecuado para ello. Se utilizará el software IBM SPSS Modeler, ideal para trabajar en este campo. Se profundiza en algoritmos predictivos como la Regresión Lineal Múltiple, Regresión por Pasos, Regresión Automática, Support Vector Machine Regression, Vecino más Cercano (kNN), Modelo Lineal Generalizado, Regresión Robusta, Modelos Logit y Probit, Modelos de Recuento, Análisis Discriminante, Árboles de Decisión y Modelos de Redes Neuronales.
Python
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Author : Emiliano Emigidio
language : es
Publisher: Emiliano Emigidio
Release Date : 2022-08-24
Python written by Emiliano Emigidio and has been published by Emiliano Emigidio this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-08-24 with Computers categories.
¿Buscas un curso intensivo de Python para Ciencia de Datos y quieres llegar fácilmente a tu primer proyecto desde cero en poco tiempo? ¿Buscas constantemente información en las redes sociales (como los grupos de FB) y no sabes por dónde empezar con la programación en Python? Si es así, ¡sigue leyendo! Python se utiliza a menudo en la ciencia de datos hoy en día porque es un lenguaje de programación maduro que tiene excelentes propiedades para los programadores principiantes. Algunas de las más notables de estas propiedades son la contraseña de fácil lectura, la supresión de delimitadores opcionales, la escritura dinámica y el uso de memoria dinámica. La ciencia de los datos utiliza estrategias científicas para procesar los datos y separar la información de los mismos. Se aleja de una idea similar a la de Big Data y Data Mining. Requiere un equipo innovador junto con un cálculo y una programación útiles para tratar los problemas de los datos o procesarlos para obtener un aprendizaje sustancial de ellos. El perfeccionamiento y la investigación de gran utilidad en el mundo de la Informática y la Tecnología han aumentado la importancia de sus conceptos más básicos y esenciales en mil aspectos. Esta noción de principio es a la que nos referimos continuamente como datos, y que los datos son lo único que abre el camino a todo en el mundo. Las organizaciones y empresas más grandes del mundo han construido su creación y sus filosofías y determinan una parte única de su salario a través de los datos. El valor y la importancia de los datos pueden entenderse con la simple certeza de que un centro legítimo de almacenamiento/distribución de datos es un millón de veces más rentable que la mina de oro puro del mundo avanzado. Sin embargo, aprender todas las habilidades necesarias para dominar la ciencia de los datos y el aprendizaje automático podría ser ciertamente un reto. PERO NO TE PREOCUPES: En esta completa guía hemos condensado todos los conocimientos que necesitas de forma sencilla y práctica. En este libro estarás preparado para descubrir: - Cómo dar tus primeros pasos en el mundo de "Python". Te explicaré, con visuales fáciles de seguir, cómo instalar exactamente Python en los sistemas Mac OS X , Windows y Linux. - Cómo montar fácilmente tu primer proyecto de Data Science desde cero con Python en menos de 7 días. - Códigos y ejercicios prácticos para utilizar Python. Te explicaré el proceso paso a paso para crear juegos como: "bola 8 mágica" y "juego del ahorcado". - Cómo funcionan los algoritmos de regresión utilizados en ciencia de datos y cuáles son los mejores consejos y trucos para trabajar con ellos. - Cómo se utiliza la biblioteca Scikit-Learn en el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje automático. - Y mucho más. Incluso si todavía eres un principiante luchando sobre cómo empezar proyectos con Python, este libro seguramente te dará la información correcta para disparar tus habilidades de programación al siguiente nivel. Consiga su propia copia hoy mismo haciendo clic en el botón COMPRAR AHORA en la parte superior de la página.
Ciencia De Datos Con Python
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Author : José Padilla
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2024-12-11
Ciencia De Datos Con Python written by José Padilla and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-11 with Computers categories.
Este libro ofrece una visión general sobre los conceptos de Machine Learning y los fundamentos del análisis de datos mediante el lenguaje Python, haciendo uso de herramientas como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se hace hincapié en las técnicas que permiten acondicionar un conjunto de datos, desde la detección y corrección de errores hasta el análisis estadístico para comprender el conjunto de datos en cuestión. Además, aborda las etapas de transformación de datos y la selección de características, aspectos cruciales para el éxito de un proyecto de analítica de datos y Machine Learning. Aborda temas clave para estudiantes o docentes que buscan realizar trabajos o investigaciones que requieran analizar datos y que carezcan de conocimientos sobre cómo preparar la información antes de aplicar algoritmos de Machine Learning. Así pues, la preparación adecuada de los datos es fundamental para determinar el valor de la variable de salida o visualizar patrones dentro de los datos.
Sistemas De Aprendizaje Autom Tico
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Author : Varios autores
language : es
Publisher: Ediciones de la U
Release Date : 2023-07-27
Sistemas De Aprendizaje Autom Tico written by Varios autores and has been published by Ediciones de la U this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-07-27 with Computers categories.
El presente libro tiene una clara vocación didáctica, se dirige a todas las personas que quieren adentrarse en el apasionante campo del aprendizaje automático combinando la teórica con la práctica para que sea sencillo asimilar las explicaciones. En esta obra se revisan los algoritmos más comunes y su implementación en Python. Comienza con una introducción a las claves que han impulsado nuestra sociedad hacia "la era de los datos" y explora cómo, mediante técnicas de aprendizaje automático, obtener partido a la inmensa cantidad de datos que hoy nos rodea. A continuación, se presenta el aprendizaje no supervisado con sus principales algoritmos y usos: agrupamiento, manifolds, reglas de asociación y algoritmos de detección de anomalías. Le sigue el aprendizaje supervisado; partiendo del modelo más simple, modelo lineal multivariante, se llega a las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM). Finalmente, analiza con el aprendizaje profundo (gran parte de lo que denominamos Inteligencia Artificial) donde se explican, de una manera sencilla e intuitiva, los perceptrones multicapa profundos, las redes convolucionales profundas (CNN) y los modelos recurrentes. Esta obra contiene numerosas aplicaciones prácticas con su código Python que podrá descargar desde la web del libro.