Data Science : (Record no. 398094)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03383nam a2200373 i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 398094
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240314174523.0
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 230831s2023 gw | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783662678824
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-662-67882-4
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 QA276
Número de documento/Ítem 2023 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Plaue, Matthias
Fechas asociadas al nombre 1976-
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 689428
245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Data Science :
Resto del título An Introduction to Statistics and Machine Learning
Mención de responsabilidad, etc. by Matthias Plaue
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st ed 2023
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Berlin Heidelberg
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer Berlin Heidelberg
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2023
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea
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 text file
Formato de codificación PDF
Fuente rda
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Preface -- Part I Basics -- 1 Elements of data organization -- 2 Descriptive statistics -- Part II Stochastics -- 3 Probability theory -- 4 Inferential statistics -- 5 Multivariate statistics -- Part III Machine learning -- 6 Supervised machine learning -- 7 Unsupervised machine learning -- 8 Applications of machine learning -- Appendix -- A Exercises with answers -- B Mathematical preliminaries -- Supplementary literature -- Index.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Data science is the discipline of transforming data into valuable insights. It helps you understand and predict complex and uncertain phenomena, from pandemics to economics. It also drives many influential technologies today, such as web search, image recognition, and AI assistants. This textbook covers the mathematical foundations and core topics of data science in a comprehensive and rigorous way, including data modeling, statistics, probability, and machine learning. You will learn essential tools, like clustering, dimensionality reduction, and neural networks, as well as how to use them to solve real-world problems with actual datasets and exercises. This book is suitable for professionals, students, and instructors who want to master the theory of data science and explore its applications across various domains. The book requires some prior knowledge of calculus and linear algebra but provides a quick review of these topics in the appendix. About the author Matthias Plaue is a versatile researcher with a background in mathematical physics. He has explored diverse domains, spanning from relativity theory to pedestrian dynamics. As a data scientist, he develops algorithms for data analysis and artificial intelligence, tailored to support strategic decision-making. In addition to his professional pursuits, he has devoted considerable time to mentoring students, imparting a deep understanding of mathematics and its practical application in tackling complex problems across the fields of science, technology, and engineering.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2023
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 138936
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Estadística matemática
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-662-67882-4
Nota pública 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 01/2024
Tipo de materia E-book
Catalogador Isabel Alonso
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 11/11/2019 En línea   QA276 2023 EB eBook04012347 24/01/2024 24/01/2024 LIBRO-E NO PRÉSTAMO