{"product_id":"9788419034748","title":"CIENCIA DE DATOS A TRAVES DE PYTHON. TECNICAS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO","description":"\u003ch2\u003eCIENCIA DE DATOS A TRAVES DE PYTHON. TECNICAS DE APRENDIZAJE NO SUPERVISADO\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eResumen del libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEste libro ofrece una guía práctica y profunda sobre las técnicas de aprendizaje no supervisado aplicadas con Python. A través de un enfoque riguroso, el lector aprenderá a extraer conocimiento oculto de grandes volúmenes de datos sin necesidad de etiquetas previas. La obra cubre desde la reducción de la dimensionalidad hasta el clustering, proporcionando las herramientas necesarias para descubrir patrones, tendencias y estructuras intrínsecas. Es un recurso esencial para quienes buscan dominar el análisis exploratorio de datos y la inteligencia artificial desde una perspectiva técnica y aplicada.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003e¿De qué trata?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEl libro se centra en las técnicas de aprendizaje no supervisado, una rama del machine learning que trabaja con datos de entrada sin etiquetas de salida. El autor comienza profundizando en métodos de reducción de la dimensión, como el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis factorial, cuyo objetivo es eliminar los efectos nocivos de la correlación entre variables y simplificar los conjuntos de datos sin perder información relevante. A continuación, explora técnicas de clustering para agrupar datos similares y detectar segmentos o categorías ocultas. Todo el contenido se desarrolla con ejemplos prácticos en Python, combinando fundamentos estadísticos, matemáticos e informáticos para resolver problemas reales y generar valor a partir de los datos.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eTemas principales\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eReducción de la dimensionalidad con análisis de componentes principales (PCA) y análisis factorial.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTécnicas de clustering y segmentación de datos no etiquetados.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eImplementación práctica de algoritmos de aprendizaje no supervisado en Python.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExtracción de patrones y estructuras ocultas en grandes volúmenes de datos (Big Data).\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos estadísticos y matemáticos aplicados al análisis de datos.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003e¿Para quién está recomendado?\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eEstá dirigido a profesionales y estudiantes del ámbito de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la analítica que ya poseen conocimientos básicos de Python y desean especializarse en técnicas de aprendizaje no supervisado. También es adecuado para analistas de datos, ingenieros de machine learning e investigadores que necesiten explorar y modelar conjuntos de datos sin etiquetas previas.\u003c\/p\u003e\n\u003ch3\u003eQué aporta este libro\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDominio práctico de las principales técnicas de aprendizaje no supervisado con Python.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eCapacidad para reducir la complejidad de los datos eliminando redundancias y correlaciones.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eHabilidades para descubrir patrones y segmentos ocultos en datos no etiquetados.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFundamentos sólidos para aplicar estos métodos en proyectos de Big Data e inteligencia artificial.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eFicha técnica\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAutor: PEREZ, CESAR\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEditorial: Ibergarceta Publicaciones S.L.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIdioma: Español\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eTema: BASES DE DATOS, CAPTURA Y ANALISIS DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eColección: GARCETA\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eEncuadernación: Bolsillo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFecha de edición: octubre de 2024\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNúmero de páginas: 600\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePeso: 547 g\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eValoración editorial\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eSe trata de una obra técnica de gran calado que aborda con profundidad una de las áreas más demandadas en la ciencia de datos actual. Su enfoque en el aprendizaje no supervisado, combinado con ejemplos prácticos en Python, la convierte en una herramienta valiosa tanto para la formación académica como para la aplicación profesional. La extensión de 600 páginas permite un desarrollo exhaustivo de los conceptos, ideal para quienes buscan un conocimiento sólido y aplicable en entornos de Big Data e inteligencia artificial.\u003c\/p\u003e","brand":"IBERGARCETA PUBLICACIONES S.L.","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":53434725597531,"sku":"9788419034748","price":40.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1018\/0650\/6331\/files\/978841903474.jpg?v=1782306358","url":"https:\/\/kalamobooks.com\/products\/9788419034748","provider":"Kalamo Books","version":"1.0","type":"link"}