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DATA SCIENTIST Y LENGUAJE R. GUÍA DE AUTOFORMACIÓN PARA EL USO DE BIG DATA
Título:
DATA SCIENTIST Y LENGUAJE R. GUÍA DE AUTOFORMACIÓN PARA EL USO DE BIG DATA
Subtítulo:
Autor:
LAUDE, H
Editorial:
EDICIONES ENI
Año de edición:
2017
ISBN:
978-2-409-00838-2
Páginas:
666
54,00 €

 

Sinopsis

Todos los expertos se ponen de acuerdo en afirmar que el 90 % de los usos del Big Data provienen del uso de las data sciences. El objetivo de este libro es proponer una formación completa y operacional en las data sciences que permita producir soluciones mediante el uso del lenguaje R.

De este modo, el autor plantea un recorrido didáctico y profesional que, sin más requisito previo 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 con un alto nivel en matemáticas,
- llegado el caso, desarrollar en lenguaje R, incluso nuevos algoritmos y producir bonitos gráficos,
- o simplemente gestionar un equipo de proyecto en el que trabajen data scientists, siendo capaces de dialogar con ellos de manera eficaz.

El libro no se limita a los algoritmos del ´machine learning´, sino que aborda diversos asuntos importantes como el procesamiento del lenguaje natural, las series temporales, la lógica difusa, la manipulación de imágenes.

La dinámica del libro ayuda al lector paso a paso en su descubrimiento de las data sciences y en el desarrollo de sus competencias teóricas y prácticas. El profesional descubrirá a su vez muchas buenas prácticas que puede adquirir y el gestor podrá surfear el libro tras haber leído con atención el bestiario de las data sciences de la introducción, que sin inexactitud o excesiva banalización presenta el tema ahorrando en aspectos matemáticos o en formalismos disuasivos.

Los programas en R descritos en el libro están accesibles para su descarga en el sitio web www.ediciones-eni.com y pueden ejecutarse paso a paso.


Los capítulos del libro:
Introducción - Primeros pasos con R - Dominar los fundamentos - Técnicas y algoritmos imprescindibles - Marco metodológico del data scientist - Procesamiento del lenguaje natural - Grafos y redes - Otros problemas, otras soluciones - Feature Engineering - Complementos útiles - Anexos - Conclusión