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Big Data, machine learning y data science en python / José Manuel Ortega Candel
By: Ortega Candel, José Manuel [autor]
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Contributor(s): García Tomé, Antonio [maquetador, diseño de portada].
Material type: 
TextPublisher: Madrid : Ra-Ma, 2023Description: 406 páginas : figuras ; 24 x 16 cm.ISBN: 978841944592.Subject(s): Python (lenguaje de programación de computadores) | Procesamiento de datos | Big dataDDC classification: 005.7565 O771b
Contents:
Objetivos |
Capítulo 1. Introducción a Big Data |
Capítulo 2. Arquitectura de Big Dta |
Capítulo 3. Bases de datos para Big Data |
Capítulo 4. Introducción a la ciencia de datos y machine learning |
Capítulo 5. Tratamiento de datos con Python |
Capítulo 6. Scikit-Learn como librería de machine learning |
Capítulo 7. Redes neurales artificiales |
Capítulo 8. Plataforma Hadoop |
Capítulo 9. Procesamiento distribuido con Apache Spark |
Capítulo 10. Psypark como librería de procesamiento distribuido |
Capítulo 11. Entornos de ejecución Spark |
Capítulo 12. Mllib como módulo de machine learning
Capítulo 13. Sistemas de recomendación |
Material adicional
| Item type | Current location | Collection | Call number | Copy number | Status | Date due | Barcode |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Libro (general) | Biblioteca Central UNIBE Área de exhibición | General | 005.7565 O771b (Browse shelf) | Ej.1 | Available | 240406 |
Browsing Biblioteca Central UNIBE Shelves , Shelving location: Área de exhibición , Collection code: General Close shelf browser
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No cover image available |
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| 005.7 D232m 2017 Data mining : | 005.71 R724i 2023 Interaction design : | 005.7565 G892d Data science from scratch : | 005.7565 O771b Big Data, machine learning y data science en python / | 005.8 H565s Seguridad de los sistemas informáticos y de comunicación : | 005.8 M636p Protección de datos y seguridad de la información: guía práctica para ciudadanos y empresas / | 005.8 M843g Gestión de incidentes de ciberseguridad / |
Comentario de la obra en la contraportada
Objetivos |
Capítulo 1. Introducción a Big Data |
Capítulo 2. Arquitectura de Big Dta |
Capítulo 3. Bases de datos para Big Data |
Capítulo 4. Introducción a la ciencia de datos y machine learning |
Capítulo 5. Tratamiento de datos con Python |
Capítulo 6. Scikit-Learn como librería de machine learning |
Capítulo 7. Redes neurales artificiales |
Capítulo 8. Plataforma Hadoop |
Capítulo 9. Procesamiento distribuido con Apache Spark |
Capítulo 10. Psypark como librería de procesamiento distribuido |
Capítulo 11. Entornos de ejecución Spark |
Capítulo 12. Mllib como módulo de machine learning
Capítulo 13. Sistemas de recomendación |
Material adicional
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