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Data scientist y lenguaje R
Laude, Eva
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Últimas novedades informática
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El objetivo de este libro, que tiene dos enfoques diferentes de lectura, es ofrecer una formación completa y operacional en las data sciences. El primer enfoque permite al lector aprender a generar soluciones completas usando el lenguaje R y su ecosistema y el segundo, le permite adquirir un conocimiento profundo de las data sciences abstrayéndose del detalle del código R, usando para ello un arsenal de herramientas interactivas que hace que no sea necesario codificar en R.
De este modo, el autor plantea un recorrido didáctico y profesional que, sin más requisitos previos que un nivel de enseñanza secundaria en matemáticas y una gran curiosidad, permita al lector: • integrarse en un equipo de data scientists, • abordar artículos de investigación en IA o data sciences, • desarrollar en lenguaje R, • y poder conversar con un equipo de proyecto que incluya data scientists. |
indíce |
Introducción Primeros pasos con R Dominar los conceptos básicos Técnicas y algoritmos esenciales Marco metodológico del data scientist Procesamiento del lenguaje natural Grafos y redes Otros problemas otras soluciones Feature Engineering Complementos útiles Full Stack R Compartir sus análisis Cartografía En torno a los datos Análisis numérico y matemáticas operativas R y Python Deep learning con Tensorflow y Keras BigML, machine learning para todos Despliegue Shiny en su propio Cloud Anexos |
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