Descripción
CIENCIA DE DATOS CON R APRENDIZAJE SUPERVISADO
Resumen del libro
Este manual práctico ofrece una guía completa para dominar el aprendizaje supervisado en ciencia de datos utilizando el lenguaje R. El lector encontrará una explicación detallada de los principales algoritmos de clasificación y regresión, desde su fundamento teórico hasta su implementación paso a paso con ejemplos reales. La obra está diseñada para que profesionales y estudiantes adquieran las habilidades necesarias para construir modelos predictivos, evaluar su rendimiento y aplicarlos a problemas del mundo real, todo ello con un enfoque riguroso y aplicado.
¿De qué trata?
El libro aborda de manera sistemática el aprendizaje supervisado, una de las ramas fundamentales de la ciencia de datos. Comienza introduciendo los conceptos básicos y la preparación de datos en R, para luego profundizar en técnicas específicas como la regresión lineal y logística, los árboles de decisión, los métodos de ensamblaje (bagging, boosting, random forest), las máquinas de vectores de soporte (SVM) y las redes neuronales. Cada capítulo incluye código R reproducible, ejemplos con conjuntos de datos reales y ejercicios prácticos que permiten al lector aplicar inmediatamente lo aprendido. El texto también cubre aspectos cruciales como la validación cruzada, la selección de características y la interpretación de resultados.
Temas principales
- Fundamentos del aprendizaje supervisado y su aplicación en ciencia de datos.
- Implementación de algoritmos de regresión y clasificación con R.
- Métodos de ensamblaje y técnicas avanzadas de modelado predictivo.
- Evaluación y validación de modelos mediante métricas y validación cruzada.
- Preprocesamiento de datos, selección de características y optimización de hiperparámetros.
¿Para quién está recomendado?
Está dirigido a estudiantes y profesionales del ámbito de la informática, la estadística y la analítica de datos que deseen especializarse en modelado predictivo. También es adecuado para científicos de datos, analistas y desarrolladores que ya tengan conocimientos básicos de R y quieran profundizar en técnicas de aprendizaje supervisado con un enfoque práctico y aplicado.
Qué aporta este libro
- Proporciona una metodología clara y reproducible para implementar algoritmos de aprendizaje supervisado en R.
- Ofrece ejemplos prácticos con datos reales que facilitan la transferencia de conocimientos a proyectos profesionales.
- Incluye técnicas de validación y evaluación de modelos que garantizan la calidad y fiabilidad de las predicciones.
- Ayuda a comprender cuándo y cómo aplicar cada algoritmo según el tipo de problema y los datos disponibles.
- Permite al lector construir una base sólida para abordar problemas avanzados de ciencia de datos.
Ficha técnica
- Autor: César Pérez López
- Editorial: Garceta Grupo Editorial
- Idioma: Español
- Tema: Informática - Programación y lenguajes - Bases de datos
- Colección: INFORMATICA Y TELECOMUNICACIONES
- Encuadernación: Tapa blanda
- Fecha de edición: 2026
- Número de páginas: 240
- Dimensiones: 17.0 cm x 24.0 cm
- Peso: 408.0 gr
Valoración editorial
Se trata de un manual técnico bien estructurado que equilibra la teoría con la práctica, ideal para quienes buscan una formación sólida en aprendizaje supervisado con R. Su enfoque didáctico, con ejemplos reproducibles y ejercicios, lo convierte en un recurso útil tanto para el autoaprendizaje como para su uso en cursos académicos o de formación profesional. La obra cubre un espectro amplio de algoritmos actuales, lo que la hace relevante para el perfil de un científico de datos en activo.