Ciencia de datos

Un cient fico de datos es alguien que sabe m s de inform tica que un estad stico, y conoce m s estad sticas que un cient fico de la computaci n. Si bien, en gran medida, esto es cierto, convertirse en un buen cient fico de datos requiere el dominio no solo de estas dos reas clave, sino tambi n de algunas teor as y modelos cruciales para este campo. Sin embargo, esta rea ha demostrado ser muy dif cil de entender. Los cient ficos de datos se cansan f cilmente de las diversas teor as y modelos que deben dominar para sobresalir en el campo.

La creciente tasa de ciencia de datos hoy en d a lo ha convertido en un rea de referencia para los estudios de computaci n. Se necesitan cient ficos de datos en pr cticamente todos los campos y carreras. Los cient ficos de datos hacen efectivas plataformas como Facebook, Twitter e incluso sitios m s profesionales como LinkedIn. El servicio de un cient fico de datos es necesario en profesiones como organizaciones empresariales y financieras, bancos, centros de atenci n m dica e incluso bufetes de abogados.

Este libro proporciona una explicaci n detallada de las teor as, algoritmos, estad sticas y an lisis aplicables al dominio de la ciencia de datos. Da una gu a paso a paso sobre c mo se implementan las diversas teor as en ciencia de datos. Explica en detalle la diferencia entre los dos tipos principales de regresiones que tenemos: regresiones lineales y no lineales. La explicaci n sobre reas interesantes como la programaci n R, la subasta, la extracci n y el an lisis de datos, los algoritmos y muchos m s est n cubiertos en detalle.

La ciencia de datos implica el dominio de las estad sticas aplicables al campo. En este libro, se proporcionan f rmulas para examinar reas clave, como el manejo de datos, el an lisis de datos y la implementaci n de datos.

El libro se recomienda a todos los lectores interesados ​​que aspiran a destacarse en el campo de la ciencia de datos.