MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05987cam a2200433 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
384457 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240611040217.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
a|||| o|||| 00| 0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr cn |||mnn|| |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
220625s2020 sp o ||| 0 spa d |
| 017 ## - NÚMERO DE COPYRIGHT O DE DEPÓSITO LEGAL |
|---|
| Número de copyright o de depósito legal |
1281980878 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9788474768442 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
EBLCP |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
EBLCP |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QA76.9.B45 |
| Número de documento/Ítem |
R63 2020 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Robles Morales, José Manuel |
| 9 (RLIN) |
685416 |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Big data para científicos sociales : |
| Resto del título |
una introducción |
| Mención de responsabilidad, etc. |
José Manuel Robles, J. Tinguaro Rodríguez, Rafael Caballero, Daniel Gómez |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
Primera edición: octubre, 2020 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Madrid |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Centro de Investigaciones Sociológicas |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2020 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (305 páginas) |
| Otras características físicas |
ilustraciones (blanco y negro), gráficos (blanco y negro) |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Fuente |
rdacontent |
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Fuente |
rdamedia |
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Fuente |
rdacarrier |
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Cuadernos metodológicos |
| Designación de volumen o secuencia |
60 |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Ebook_one2one |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Bibliografía: páginas 295-299 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Big data para científicos sociales: una introducción -- Página legal -- Índice -- Introducción -- 1 Qué es el big data y su encaje con la investigación en ciencias sociales -- 1.1. Evolución en el almacenamiento de los datos -- 1.2. Escalabilidad vertical versus escalabilidad horizontal -- 1.3. El crecimiento del volumen de datos y la investigación sociológica: (...) -- 1.3. Extrayendo información a partir de los datos de forma eficiente -- 1.4. Contrapartidas de la escalabilidad horizontal -- 1.5. Ciencia de datos -- 1.6. Encaje del fenómeno big data con la investigación sociológica -- 2 Las fuentes de datos -- 2.1. Introducción -- 2.1.1. Preparando el entorno en python -- 2.2. Carga de ficheros -- 2.2.1. Ficheros csv -- 2.2.1.1. Ejemplo: renta per cápita en la ocde -- 2.2.1.2. Visualización del resultado -- 2.2.2. Ficheros xml -- 2.2.2.1. Ejemplo: información meteorológica -- 2.2.2.2. Extracción de información a partir de ficheros xml -- 2.2.3. Ficheros json -- 2.3. Datos desde redes sociales: twitter -- 2.3.1. Códigos de acceso a twitter -- 2.3.2. La clase escucha -- 2.3.3. Escucha de palabras clave -- 2.3.4. Anatomía de un tweet -- 2.3.5. Lectura y tratamiento de tweets -- 2.4. Web scraping -- 2.4.1. HTML -- 2.4.2. captura de datos con beautifulsoup -- 2.4.2.1. Descarga del fichero -- 2.4.2.2. Extraer la información -- 3 Almacenamiento de datos -- 3.1. Almacenamiento local versus cloud -- 3.2. Bases de datos relacionales -- 3.2.1. Preparando la base de datos -- 3.2.2. Creación de tablas -- 3.2.3. Inserción, borrado y eliminación -- 3.2.4. Consultas básicas en sql -- 3.2.5. Consultas desde múltiples tablas -- 3.2.6. Agregaciones -- 3.3. Bases de datos no relacionales: mongodb -- 3.3.1. Arquitectura cliente-servidor en mongodb -- 3.3.2. Conceptos básicos en mongodb -- 3.3.3. Carga de datos -- 3.3.3.1. Importando datos ya existentes -- 3.3.3.2. Añadiendo datos con insert -- 3.3.4. Consultas simples -- 3.3.4.1. Find, skip, limit y sort -- 3.3.4.2. Estructura general de find -- 3.3.4.3. Proyección en find -- 3.3.4.3. Selección en find -- 3.3.4.3.1. Igualdadla primera y más básica forma de seleccionar (...) -- 3.3.4.3.2. Otros operadores de comparación y lógicosla siguiente tabla (...) -- 3.3.4.3.3. Arrays -- 3.3.4.3.4. Exists -- 3.3.5. Find en python -- 3.3.6. Agregaciones -- 3.3.6.1. El pipeline -- 3.3.6.1.1. Group -- 3.3.6.1.2. Match -- 3.3.6.1.3. Project -- 3.3.6.1.4. Otras etapas: unwind, sample, out... -- 3.3.6.1.5. Lookup -- 3.3.6.2. Ejemplo: usuario más mencionado -- 3.3.7. Vistas -- 3.3.8. Update y remove -- 3.3.8.1. Update total -- 3.3.8.2. Update parcial -- 3.3.8.3. Upsert -- 3.3.8.4. Remove -- 4 Tratamiento y análisis computacional de datos -- 4.1. Machine learning o aprendizaje automático -- 4.1.1. Conceptos preliminares -- 4.1.1.1. Aprendizaje y optimización -- 4.1.1.2. Tipos de aprendizaje -- 4.1.1.2.1. Aprendizaje supervisado -- 4.1.1.2.2. Aprendizaje no supervisado -- 4.1.1.3. Evaluación del rendimiento: entrenamiento y test |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
La revolución digital ha generado un conjunto de transformaciones de gran relevancia social, política, económica y cultural. En el ámbito de la investigación social, la emergencia de dispositivos que rápida y constantemente recogen y almacenan nuestras opiniones, hábitos de consumo, movilidad, etc., ha supuesto un profundo reajuste en los procesos de análisis, así como en las metodologías y herramientas utilizadas.Big data es el término usado para designar este tipo de datos, así como las técnicas empleadas para extraer información de ellos. Dichas técnicas y, por lo tanto, sus resultados han sido durante los últimos años patrimonio de estadísticos, matemáticos y científicos de datos. Este manual, por el contrario, pretende ser un instrumento para que los científicos sociales conozcan el big data y estén en disposición de formar parte de grupos de investigación multidisciplinares cuyo objetivo sea conocer mejor el mundo en el que vivimos a través de las lentes que nos facilitan estos datos masivos y digitales. |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
495511 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Datos masivos |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
139582 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Ciencias sociales |
| Subdivisión general |
Sistemas de información |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
173682 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Ciencias sociales |
| Subdivisión general |
Investigación |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
685418 |
| Nombre de persona |
Tinguaro Rodríguez, J. |
| Forma completa/desarrollada del nombre |
González, Daniel |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
40290 |
| Nombre de persona |
Caballero Roldán, Rafael |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| 9 (RLIN) |
685417 |
| Nombre de persona |
Gómez, Daniel |
| Forma completa/desarrollada del nombre |
González, Daniel |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Print version: |
| Encabezamiento principal |
Robles, José Manuel. |
| Título |
Big data para científicos sociales: una introducción, |
| Lugar, editor y fecha de publicación |
Madrid : CIS - Centro de Investigaciones Sociológicas,c2020 |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9788474768435 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://ebookcentral.proquest.com/lib/ueurmad/detail.action?docID=6779327 |
| Texto de enlace |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA) |
|---|
| -- |
1 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
|---|
| Fecha de catalogación |
11/2022 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Isabel Alonso |
| Catalogado |
Sí |