Big Data, machine learning y data science en Python / (Record no. 64841)
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| 000 -CABECERA | |
|---|---|
| campo de control de longitud fija | 03802nam a2200421 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | 31985 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL | |
| campo de control | CO-BoDC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN | |
| campo de control | 20250509143857.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL | |
| campo de control de longitud fija | m o d |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | cr cnu---unuuu |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL | |
| campo de control de longitud fija | s2023 ck a fo 001 0 spa d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9789587925265 (e-ISBN) |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO | |
| Número Internacional Estándar del Libro | 9789587925258 (Impreso) |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES | |
| Condiciones de disponibilidad | 31985 |
| Fuente del número o código | Identificador Ebook7-24 |
| 035 ## - NÚMERO DE CONTROL DEL SISTEMA | |
| Número de control de sistema | (Co-BoDC)31985 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN | |
| Centro catalogador/agencia de origen | CO-BoDC |
| Lengua de catalogación | spa |
| Normas de descripción | rda |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY | |
| Número de clasificación | 005.133 |
| Número de documento/Ítem | O771 |
| Número de edición | 22 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA | |
| Nombre de persona | Ortega Candel, José Manuel |
| Término indicativo de función/relación | autor |
| 9 (RLIN) | 158384 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO | |
| Título | Big Data, machine learning y data science en Python / |
| Mención de responsabilidad, etc. | José Manuel Ortega Candel |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN | |
| Mención de edición | Primera edición |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT | |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright | Bogotá, Colombia |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante | Ediciones de la U |
| -- | RA-MA Editorial |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright | 2023 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA | |
| Extensión | 1 recurso en línea (406 páginas): |
| Otras características físicas | ilustraciones |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO | |
| Término de tipo de contenido | texto |
| Código de tipo de contenido | txt |
| Fuente | rdacontent/spa |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO | |
| Nombre/término del tipo de medio | computador |
| Código del tipo de medio | c |
| Fuente | rdamedia/spa |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE | |
| Nombre/término del tipo de soporte | recurso en linea |
| Código del tipo de soporte | cr |
| Fuente | rdacarrier/spa |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL | |
| Tipo de archivo | texto |
| Formato de codificación | |
| Fuente | rda/spa |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE | |
| Mención de serie | Área: Informática |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. | |
| Nota de bibliografía, etc. | Incluye referencias bibliográficas |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO | |
| Título | 1. Introducción a Big Data -- |
| -- | 2. Arquitecturas Big Data -- |
| -- | 3. Bases de datos para Big Data -- |
| -- | 4. Introducción a la ciencia de datos y machine Learning -- |
| -- | 5. Tratamiento de datos con Python -- |
| -- | 6. Scikit-learn como librería de machine Learning -- |
| -- | 7. Redes neuronales artificiales -- |
| -- | 8. Plataforma Hadoop -- |
| -- | 9. Procesamiento distribuído con apache Spark -- |
| -- | 10. Pyspark como librería de procesamiento distribuido -- |
| -- | 11. Entornos de ejecución Spark -- |
| -- | 12. Mllib como módulo de machine Learning -- |
| -- | 13. Sistemas de recomendación |
| 506 ## - NOTA DE RESTRICCIONES AL ACCESO | |
| Limitaciones de acceso | Acceso en línea, autorizado para usuarios eBooks 7-24 |
| 520 1# - SUMARIO, ETC. | |
| Sumario, etc. | El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con Big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine Learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine Learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine Learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine Learning. Introducir Scikit-Learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir Pyspark como herramienta para aplicar técnicas de Big data y Map-reduce. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido |
| 588 0# - NOTA DE FUENTE DE LA DESCRIPCIÓN | |
| Nota de fuente de la descripción | Versión impresa |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Informática |
| 9 (RLIN) | 158338 |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Lenguajes de programación |
| 9 (RLIN) | 24661 |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA | |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada | Arquitectura Big Data |
| 9 (RLIN) | 158915 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/?il=31985">https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/?il=31985</a> |
| Nota pública | Acceso al texto completo desde eBooks 7-24, dando clic aquí |
| 856 42 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS | |
| Identificador Uniforme del Recurso | <a href="https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/portadas/?ID=31985p">https://login.zproxy.cun.edu.co/login?url=https://www.ebooks7-24.com:443/portadas/?ID=31985p</a> |
| Nota pública | Acceso a la imagen de portada, dando clic aquí |
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