Descripción
Métodos de data science aplicados a la economía y a la administración y dirección de empresas
Resumen del libro
Este manual ofrece una revisión completa de las técnicas más habituales en Data Science, desde los modelos estadísticos de regresión lineal hasta las redes neuronales más avanzadas. Con un enfoque eminentemente práctico y utilizando el lenguaje de programación R, el lector aprenderá a aplicar estos métodos a casos reales en economía y administración de empresas. El libro combina teoría con ejemplos sobre bases de datos accesibles, proporcionando una visión clara y útil para el análisis de datos en ciencias sociales.
¿De qué trata?
La obra aborda de manera sistemática los principales algoritmos y modelos utilizados en el análisis de datos, comenzando con una introducción al lenguaje R para que el estudiante pueda manejarse con facilidad. A continuación, desarrolla los fundamentos de los modelos estadísticos clásicos, como la regresión lineal, para luego avanzar hacia técnicas más complejas como las redes neuronales. Cada capítulo combina la exposición teórica con ejemplos prácticos sobre bases de datos de referencia, fáciles de localizar en Internet, lo que permite al lector comprender la aplicación real de cada método en contextos empresariales y económicos.
Temas principales
- Introducción al lenguaje de programación R para análisis de datos
- Modelos estadísticos de regresión lineal y sus aplicaciones
- Algoritmos básicos en Data Science para ciencias sociales
- Redes neuronales y técnicas avanzadas de machine learning
- Análisis práctico de bases de datos económicas y empresariales
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes y profesionales de economía, administración y dirección de empresas que deseen incorporar el análisis de datos a su formación. También resulta de interés para investigadores en ciencias sociales que necesiten aplicar métodos cuantitativos avanzados con R. Se requiere una base básica en estadística, pero no es necesario tener experiencia previa en programación.
Qué aporta este libro
- Capacidad para aplicar técnicas de Data Science a problemas reales de economía y empresa
- Dominio práctico del lenguaje R, una herramienta clave en el ámbito académico y profesional
- Comprensión de los modelos estadísticos desde lo básico hasta lo avanzado, con ejemplos replicables
- Habilidades para trabajar con bases de datos accesibles y extraer conclusiones útiles para la toma de decisiones
Ficha técnica
- Autor: Vicente Vírseda, Juan Antonio; y otros
- Editorial: UNED
- Idioma: Español
- Tema: Software para bases de datos
- Colección: Master
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: No disponible
- Número de páginas: 448
- Dimensiones: No disponible
- Peso: 1252 g
Valoración editorial
Se trata de un manual riguroso y bien estructurado que cubre un vacío frecuente en la formación de economistas y directivos: la aplicación práctica del Data Science. Su enfoque didáctico, que combina teoría con ejercicios sobre datos reales, lo convierte en una herramienta útil tanto para el autoaprendizaje como para su uso en el aula. La elección de R como lenguaje de programación lo hace especialmente accesible para quienes se inician en el análisis de datos, sin perder profundidad técnica para los más avanzados.