Algorithms for Data Science (Record no. 88180)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04331nam a22003615i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 88180
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230207040626.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 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 161226s2016 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783319457970
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-319-45797-0
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 QA76.9 .A43
Número de documento/Ítem 2016 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Steele, Brian
9 (RLIN) 101694
Término indicativo de función/relación autor
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Algorithms for Data Science
Mención de responsabilidad, etc. Brian Steele, John Chandler, Swarna Reddy
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2016
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XXIII, 430 páginas)
Otras características físicas 48 ilustraciones, 30 ilustraciones en 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
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Data Mapping and Data Dictionaries -- Scalable Algorithms and Associative Statistics -- Hadoop and MapReduce -- Data Visualization -- Linear Regression Methods -- Healthcare Analytics -- Cluster Analysis -- k-Nearest Neighbor Prediction Functions -- The Multinomial Naive Bayes Prediction Function -- Forecasting -- Real-time Analytics.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This textbook on practical data analytics unites fundamental principles, algorithms, and data. Algorithms are the keystone of data analytics and the focal point of this textbook. Clear and intuitive explanations of the mathematical and statistical foundations make the algorithms transparent. But practical data analytics requires more than just the foundations. Problems and data are enormously variable and only the most elementary of algorithms can be used without modification. Programming fluency and experience with real and challenging data is indispensable and so the reader is immersed in Python and R and real data analysis. By the end of the book, the reader will have gained the ability to adapt algorithms to new problems and carry out innovative analyses. This book has three parts: (a) Data Reduction: Begins with the concepts of data reduction, data maps, and information extraction. The second chapter introduces associative statistics, the mathematical foundation of scalable algorithms and distributed computing. Practical aspects of distributed computing is the subject of the Hadoop and MapReduce chapter. (b) Extracting Information from Data: Linear regression and data visualization are the principal topics of Part II. The authors dedicate a chapter to the critical domain of Healthcare Analytics for an extended example of practical data analytics. The algorithms and analytics will be of much interest to practitioners interested in utilizing the large and unwieldly data sets of the Centers for Disease Control and Prevention's Behavioral Risk Factor Surveillance System. (c) Predictive Analytics Two foundational and widely used algorithms, k-nearest neighbors and naive Bayes, are developed in detail. A chapter is dedicated to forecasting. The last chapter focuses on streaming data and uses publicly accessible data streams originating from the Twitter API and the NASDAQ stock market in the tutorials. This book is intended for a one- or two-semester course in data analytics for upper-division undergraduate and graduate students in mathematics, statistics, and computer science. The prerequisites are kept low, and students with one or two courses in probability or statistics, an exposure to vectors and matrices, and a programming course will have no difficulty. The core material of every chapter is accessible to all with these prerequisites. The chapters often expand at the close with innovations of interest to practitioners of data science. Each chapter includes exercises of varying levels of difficulty. The text is eminently suitable for self-study and an exceptional resource for practitioners.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) EBOOK, EBSPRINGER_2016
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Algoritmos computacionales
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 151819
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Data mining
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 162648
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Chandler, John
9 (RLIN) 30706
Término indicativo de función/relación autor
700 ## - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Reddy, Swarna.
9 (RLIN) 101695
Término indicativo de función/relación autor
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-45797-0
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 10/2020
Tipo de materia E-book
Catalogador Inmaculada Mateo
Holdings
Información adicional para el OPAC Usos internos 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 Precio 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) 06/04/2017 0.00 En línea   QA76.9 .A43 2016 EB eBOOK .i11603689 17/12/2017 17/12/2017 LIBRO-E NO PRÉSTAMO