MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
05031nam a2200409 i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
394196 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20231113153702.0 |
| 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 nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
221017s2022 sz a o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031146343 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-031-14634-3 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-MaUEC |
| Centro/agencia modificador |
ES-MaUEC |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
BF39.5 |
| Número de documento/Ítem |
2022 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Ghosh, Chandril |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 9 (RLIN) |
689140 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Data Analysis with Machine Learning for Psychologists : |
| Resto del título |
Crash Course to Learn Python 3 and Machine Learning in 10 hours |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Chandril Ghosh |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea (XIII, 161 páginas) |
| Otras características físicas |
121 ilustraciones, 113 ilustraciones a color |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
archivo de texto |
| Formato de codificación |
PDF |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Introduction -- Step 1:Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. Python Programming -- Step 2:Data Pre-Processing -- Step 3: Data Analysis with Machine Learning -- End Note. . |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
The power of data drives the digital economy of the 21st century. It has been argued that data is as vital a resource as oil was during the industrial revolution. An upward trend in the number of research publications using machine learning in some of the top journals in combination with an increasing number of academic recruiters within psychology asking for Python knowledge from applicants indicates a growing demand for these skills in the market. While there are plenty of books covering data science, rarely, if ever, books in the market address the need of social science students with no computer science background. They are typically written by engineers or computer scientists for people of their discipline. As a result, often such books are filled with technical jargon and examples irrelevant to psychological studies or projects. In contrast, this book was written by a psychologist in a simple, easy-to-understand way that is brief and accessible. The aim for this book was to make the learning experience on this topic as smooth as possible for psychology students/researchers with no background in programming or data science. Completing this book will also open up an enormous amount of possibilities for quantitative researchers in psychological science, as it will enable them to explore newer types of research questions. . |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Psychology_2022 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
138046 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Psicología |
| Subdivisión general |
Proceso de datos |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031146336 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031146350 |
| 776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información de relación/Frase instructiva de referencia |
Printed edition: |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783031146367 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-14634-3 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid) |
| 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 |
11/2023 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Isabel Alonso |
| Catalogado |
Sí |