MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02145nam a22002177a 4500 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
240424b |||||||| |||| 00| 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9781108472449 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro/agencia transcriptor |
TBS |
| 041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
|---|
| Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
| 050 ## - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76 |
| Número de documento/Ítem |
.S469 2020 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Shah, Chirag |
| 9 (RLIN) |
23374 |
| Término indicativo de función/relación |
author |
| 245 ## - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
A hands-on introduction to data science |
| Mención de responsabilidad, etc. |
/ Chirag Shah. |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Cambridge ; New York, NY, : Cambridge University Press, 2020. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
xxiii, 433 pages : illustrations, charts, tables (some color) ; 26 cm. |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
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| Nota de bibliografía, etc. |
Includes bibliographical references and index. |
| 505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
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| Nota de contenido con formato |
Pt. 1. Conceptual introductions — 1. Introduction — 2. Data — 3. Techniques — Pt. 2. Tools for data science — 4. UNIX — 5. Python — 6. R — 7. MySQL — Pt. 3. Machine learning for data science — 8. Machine learning introduction and regression — 9. Supervised learning — 10. Unsupervised learning — Pt. 4. Applications, evaluations, and methods — 11. Hands-on with solving data problems — 12. Data collection, experimentation and evaluation. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book introduces the field of data science in a practical and accessible manner, using a hands-on approach that assumes no prior knowledge of the subject. The foundational ideas and techniques of data science are provided independently from technology, allowing students to easily develop a firm understanding of the subject without a strong technical background, as well as being presented with material that will have continual relevance even after tools and technologies change. Using popular data science tools such as Python and R, the book offers many examples of real-life applications, with practice ranging from small to big data. A suite of online material for both instructors and students provides a strong supplement to the book, including datasets, chapter slides, solutions, sample exams and curriculum suggestions. This entry-level textbook is ideally suited to readers from a range of disciplines wishing to build a practical, working knowledge of data science. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Computer science |
| 9 (RLIN) |
11917 |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Information technology |
| 9 (RLIN) |
3592 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADA (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación de Library of Congress |
