El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido.
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Zustand: New. Idioma/Language: Español. El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Introducir scikit-learn como herramienta para resolver problemas de machine learning. Introducir pyspark como herramienta para aplicar técnicas de big data y map-reduce. Introducir los sistemas de recomendación basados en contenidos. El libro trata de seguir un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python. Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. Bestandsnummer des Verkäufers 23609504
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Rustica (tapa blanda). Zustand: New. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. 01. El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. LIBRO. Bestandsnummer des Verkäufers 1383964
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Zustand: Nuevo. El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. Bestandsnummer des Verkäufers 0010375055
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Rústica. Zustand: New. Zustand des Schutzumschlags: Nuevo. 01. El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos. Entre los principales objetivos podemos destacar: Introducir los conceptos de ciencias de datos y machine learning. Introducir las principales librerías que podemos encontrar en Python para aplicar técnicas de machine learning a los datos. Dar a conocer los pasos para construir un modelo de machine learning, desde la adquisición de datos, pasando por la generación de funciones, hasta la selección de modelos. Dar a conocer los principales algoritmos para resolver problemas de machine learning. LIBRO. Bestandsnummer des Verkäufers 3590657
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