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Libros — data analysis

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Análisis causal para los valientes y honestos

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A

Матеус Факур, Артем Груздев

IA y ML
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Python: Fundamentos de Programación

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C

Ярослав Суков

Lenguajes de programación.
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Programación en Python para aprendizaje automático

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Д. Н. Иванов

IA y ML
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Métodos estadísticos de minería de datos.PDF

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Algoritmos y teoría
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Estadística y planificación de experimentos para no iniciados: Cómo evitar que la estadística mienta

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A

Майкл Х. Херцог, Грегори Фрэнсис, Аарон Кларк

Algoritmos y teoría
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Estadística sin trampas: Métodos de análisis crítico de datos e inferencia causal

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A

Итан Буэно де Мескита, Энтони Фаулер

Algoritmos y teoría
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Tecnologías modernas de análisis de datos

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A

А. В. Макшанов, А. Е. Журавлев, Л. Н. Тындыкарь

IA y ML
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Silen D, Meysman A Fundamentals of Data Science and Big Data Python and Science.PDF

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F
IA y ML
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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, visualización y aprendizaje automático

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B

Уэс Маккинни

IA y ML
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Guía para prepararse para entrevistas de Data Science

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A

Ренат Алимбеков

Gestión de TI
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Pronóstico: principios y práctica

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A

Рон Хайндман, Джордж Атанасопулос

Lenguajes de programación.
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Regresión: teoría y práctica. Con ejemplos en R y Stan

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A

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Lenguajes de programación.
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Google Drive. Guía del entorno de trabajo de Google: desde el calendario hasta las hojas de cálculo

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B

Ренат Шагабутдинов, Ольга Королева

Otro
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Solo Big Data

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A

Жукова М. В., Деменок С. Л.

IA y ML
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Algoritmos y estructuras de datos avanzados

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A

Марчелло Ла Рокка

Algoritmos y teoría
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Programación en F#

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A

Крис Смит

Lenguajes de programación.
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Modelado predictivo en IBM SPSS Statistics, R y Python: método de árboles de decisión y bosque aleatorio

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A

Артем Груздев

IA y ML
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Tlgm: @it_boooks

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Не указан

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Fundamentos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción

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A

Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман

IA y ML
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Fundamentos de Big Data.PDF

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F
IA y ML
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Funciones de ventana en T-SQL

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Bases de datos
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Ciencia de datos: curso de formación

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A

Стивен С. Скиена

IA y ML
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Estadística visual. ¡Usa R!

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A

А. Б. Шипунов, Е. М. Балдин, П. А. Волкова, А. И. Коробейников, С. А. Назарова, С. В. Петров, В. Г. Суфиянов

IA y ML
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Métodos de MS Excel para resolver problemas de ingeniería

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A

Н. В. Бильфельд, М. Н. Фелькер

Otro
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Mélikov P I Aprendiendo los Fundamentos de Python: Curso Práctico para Analistas de Datos

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Lenguajes de programación.
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Aprendizaje automático y TensorFlow

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A

Нишант Шакла, Кеннет Фриклс

IA y ML
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Inmersión en el análisis de datos

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A

Джордж Маунт

IA y ML
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Paquetes matemáticos: R

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D

В. А. Шишкин

Algoritmos y teoría
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Matemáticas con Python

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A

С.Я. Криволапов, М.Б. Хрипунова

Algoritmos y teoría
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Visualización de datos: curso completo para especialistas principiantes

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A

Тамара Манцнер

IA y ML
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Python y análisis de datos

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A

Уэс Маккинли

IA y ML
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Estadística bayesiana: Star Wars®, LEGO®, patitos de goma y mucho más

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A

Уилл Курт

Algoritmos y teoría
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Kondrashov Yu N Análisis de datos y aprendizaje automático en la plataforma MS

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IA y ML
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La estadística ha desempeñado un papel clave en el conocimiento científico del mundo durante siglos, y en la era de los grandes datos, una comprensión básica de esta disciplina y la alfabetización estadística se vuelven críticamente importantes. David Spiegelhalter te invita a una fascinante introducción a la teoría y práctica de la estadística, libre de detalles técnicos.

La estadística ha desempeñado un papel clave en el conocimiento científico del mundo durante siglos, y en la era de los grandes datos, una comprensión básica de esta disciplina y la alfabetización estadística se vuelven críticamente importantes. David Spiegelhalter te invita a una fascinante introducción a la teoría y práctica de la estadística, libre de detalles técnicos.

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Дэвид Шпигельхалтер

Algoritmos y teoría
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El arte de programar en R. Inmersión en big data

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Норман Мэтлофф

Algoritmos y teoría
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Aprendiendo Power Query. Un enfoque visual para conectar y transformar datos de múltiples fuentes para Power BI y Excel

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Линда Фоукс, Уоррен Спарроу

Otro
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Lenguajes y entorno de programación R. Manual de estudio

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А.В. Золотарюк

Lenguajes de programación.
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Programación probabilística en Python: inferencia bayesiana y algoritmos

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A

Кэмерон Дэвидсон-Пайлон

Algoritmos y teoría
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Inteligencia Artificial para Dummies

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A

Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

IA y ML
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Greg Harvey Excel 2016 para Dummies Williams 2016

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Otro
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Algoritmos de grafos. Implementación práctica en las plataformas Apache Spark y Neo4j

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A

Марк Нидхем, Эми Ходлер

Algoritmos y teoría
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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, visualización y modelado con Python

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B

Уэс Маккинни

IA y ML
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Estadística al desnudo El libro más interesante sobre la ciencia más aburrida 2016

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Algoritmos y teoría
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Visualización de datos con ggplot2

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IA y ML
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Biometría en MS Excel: manual de estudio

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A

Е. Я. Лебедько, А. М. Хохлов, Д. И. Барановский, О. М. Гетманец

Algoritmos y teoría
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Modelado de Negocios y Análisis de Datos. Solución de Problemas Actuales con Microsoft Excel. 6ª Edición.

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Уэйн Винстон

Otro
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Biblioteca Matplotlib

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Абдрахманов М.И., Devpractice Team

IA y ML
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Taller práctico de análisis de datos con Python y R

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A

О.А. Баюк, М.Р. Исаева, М.О. Самсонкин

IA y ML
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Análisis Bayesiano en Python. Introducción al modelado estadístico y programación probabilística con PyMC3 y ArviZ

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Освальдо Мартин

Algoritmos y teoría
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Modelos bayesianos. Estadística bayesiana en el lenguaje de programación Python.

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Аллен Б. Дауни

Algoritmos y teoría
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