Introducción a la ciencia de datos en R. Un enfoque práctico
Este libro busca que el lector adquiera la capacidad de utilizar las técnicas y herramientas propias de lo que hoy se conoce como ciencia de datos, teniendo como propósito resolver problemas que involucren diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, dotándolo de la capacida...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
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- http://hdl.handle.net/11349/32324
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- Ciencia de datos
Minería de datos
Estadística
Análisis estadístico
Plataforma R
R (Sistema para análisis estadísticos y gráficos) -- Estudio de casos
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Este libro busca que el lector adquiera la capacidad de utilizar las técnicas y herramientas propias de lo que hoy se conoce como ciencia de datos, teniendo como propósito resolver problemas que involucren diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, dotándolo de la capacidad de generar valor y diferenciación a las organizaciones a partir del análisis de sus conjuntos de datos. Busca, además, presentar, analizar y utilizar las oportunidades de innovación que ofrece la ciencia de datos en la toma de decisiones estratégicas y tácticas de una organización en el desarrollo de aplicaciones en diferentes campos del conocimiento, adoptando la plataforma R como alternativa especial para abordarlas. |
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Temple Lang, Data Science in R: a Case Studies Approach to Computational Reasoning and Problem Solving. Boca Ratón Florida: Taylor & Francis Group / CRC Press, 2015. [En línea]. Disponible en: https://amzn.to/32umleH A. B. Downey, Think Stats. Exploratory Data Analysis. Second Edition, USA Highway Sebastopol, CA: O’Reilly Media Inc. 2015. [En línea]. Disponible en: https://amzn.to/2LVjh5g S. Stowell, Using R for Statistics. Apress, 2014. [En línea]. Disponible en: https:// amzn.to/2XGIoQx J. M. Quick, Statistical Analysis with R. Beginner’s Guide. Packt Publishing, 2010. [En línea]. Disponible en: https://amzn.to/2XM3soM A. Reinhart, Statistics Done Wrong. The Woefully Complete Guide. San Francisco, CA: No Starch Press, Inc., 2015. [En línea]. Disponible en: https://amzn. to/2JBh6lT S. Boslaugh y P.A. Watters, Statistics In A Nutshell. O’Reilly Media Inc., 2008. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/2Yan8Sq A. Mood, F. A. Graybill y D. 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Busca, además, presentar, analizar y utilizar las oportunidades de innovación que ofrece la ciencia de datos en la toma de decisiones estratégicas y tácticas de una organización en el desarrollo de aplicaciones en diferentes campos del conocimiento, adoptando la plataforma R como alternativa especial para abordarlas.This book seeks for the reader to acquire the ability to use the techniques and tools of what is known today as data science, with the purpose of solving problems that involve various sources of data, both structured and unstructured, providing the reader with the ability to generate value and differentiation for organizations from the analysis of their data sets. It also seeks to present, analyze and use the innovation opportunities offered by data science in the strategic and tactical decision making of an organization in the development of applications in different fields of knowledge, adopting the R platform as a special alternative to address them.BogotápdfEspaciosAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ciencia de datosMinería de datosEstadísticaAnálisis estadísticoPlataforma RR (Sistema para análisis estadísticos y gráficos) -- Estudio de casosAnálisis de datosEstadística -- FundamentosMinería de datosData scienceData miningStatisticsStatistic analysisR PlatformIntroducción a la ciencia de datos en R. Un enfoque prácticoUn enfoque prácticoIntroduction to data science in R. A practical approachbookhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33J. Leskovec, A. Rajaraman y J. Ullma, Mining of Massive Datasets. Second Edition: Cambridge University Press, 2014. [En línea]. Disponible en: https://stanford. io/2NXweOP ^3,5,7,12J. Ledolter, Data Mining and Business Analytics with R. New Jersey: John Wiley & Sons, 2013. [En línea]. Disponible en: https://stanford.io/2NXweOP ^4,6,10W. L. Martinez, A. R. Martinez y J. L. Solka, Exploratory Data Analysis with MATLAB. Third Edition, Boca Ratón Florida: Editorial CRC Press Taylor & Francis Group, 2017. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/32udycH ^4E. Mayor, Learning Predictive Analytics with R. Packt Publishing, 2015. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/2G8RFpJM. Pathak, Beginning Data Science with R. Springer International Publishing, 2014. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/2XT0bPA ^6,8J. J. Berman, Principles of Big Data: Preparing, sharing and analyzing complex information. Second edition: Academic Press, 2013. [En línea]. Disponible en: https:// amzn.to/2SgS8ee ^15G. J. Myatt y W. P. Johnson, Making Sense of Data I: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining. Second Edition: John Wiley and Sons Inc, 2014. [En línea]. Disponible en: https://amzn.to/2GeYIwYN. Sawant y H. Shah, Big Data Application Architecture Q&A. A Problem-Solution Approach. Apress, 2013. [En línea]. Disponible en: https://amzn.to/2NWolsYJ. Janssens, Data Science at the Command Line. O’Reilly Media Inc., 2015. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/2xNiNGb ^6D. Feinleib, Big Data Bootcamp. Apress, 2013P. Warden, Big Data Glossary. O’Reilly Media Inc., 2011. [En línea]. Disponible en: http://bit.ly/2YWLCfoO’Reilly Media, Inc. Big Data Now. O’Reilly Media Inc., Edition 2016. [En línea]. Disponible en: https://oreil.ly/2XOMCkh ^17O’Reilly Media, Inc. Big Data Now: 2015 Edition, O’Reilly Media Inc., 2015.O’Reilly Media, Inc. Big Data Now: 2014 Edition, O’Reilly Media Inc., 2014.O’Reilly Media, Inc. Big Data Now: 2013 Edition, O’Reilly Media Inc., 2013.O’Reilly Media, Inc. 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