Libros — data science

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Preparación previa de datos en Python. Volumen 1. Herramientas y validación.

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А. В. Груздев

IA y ML
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Procesamiento de flujo de datos Pipeline

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Andrew Psaltis

IA y ML
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Procesamiento de flujo de datos

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IA y ML
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Fundamentos de Python para Data Science

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Кеннеди Берман

IA y ML
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Fundamentos de la IA

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IA y ML
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Fundamentos de Big Data.PDF

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IA y ML
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Matemáticas para Data Science. Gestionando datos con álgebra lineal, teoría de probabilidades y estadística.

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Томас Нилд

Algoritmos y teoría
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Matemáticas Básicas para Inteligencia Artificial: Matemáticas de Nuevo Nivel para Sistemas de IA Eficaces y Exitosos

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Хала Нельсон

Algoritmos y teoría
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Ciencia de datos: curso de formación

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Стивен С. Скиена

IA y ML
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Aprendizaje automático sin palabras innecesarias

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Андрей Бурков

IA y ML
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Paquetes matemáticos: R

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В. А. Шишкин

Algoritmos y teoría
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Matemáticas con Python. Parte 1

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

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Тамара Манцнер

IA y ML
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Aprendizaje automático: algoritmos para negocios

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Маркос Лопез де Прадо

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Cook D. Aprendizaje Automático con

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Д. Кук

IA y ML
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Kondrashov Yu N Análisis de datos y aprendizaje automático en la plataforma MS

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Ю. Н. Кондрашов

IA y ML
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Elena Kapatsa Aprendizaje Automático en un Lenguaje Accesible 2023

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Елена Капаца

IA y ML
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Ingeniería de Aprendizaje Automático 2022 Andrey Burkov

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Андрей Бурков

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Inteligencia Artificial con ejemplos en Python

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Пратик Джоши

Lenguajes de programación.
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Aprendiendo Ray. Computación distribuida flexible en Python para aprendizaje automático.

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Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

Lenguajes de programación.
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Introducción práctica a las principales bibliotecas y frameworks de Python (con ejemplos de código)

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Мурат Дурмус

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Matemáticas en el aprendizaje automático

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

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Марк Нидхем, Эми Ходлер

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

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Уэс Маккинни

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Datos en la lucha contra la fuga de clientes. Análisis, dataset, métricas y segmentación.

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Карл Голд

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Visualización de datos con la biblioteca D3js

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Andrew Rininsland, Swizec Teller

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El algoritmo supremo: cómo el aprendizaje automático cambiará nuestro mundo

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Педро Домингос

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Introducción al aprendizaje automático con Python. Guía para científicos de datos

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Андреас Мюллер, Сара Гвидо

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Metaaprendizaje. Aplicación en AutoML y ciencia de datos

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Павел Браздил, Ян ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен

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Big Data. ¿Por qué, qué y cómo?

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Алена Запорожан

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Cultura analítica. Desde la recopilación de datos hasta los resultados empresariales.

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Карл Андерсон

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Análisis en Power BI con R y Python. Carga, transformación y visualización de datos

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Райан Уэйд

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Algoritmos de Data Science y su implementación práctica en Python

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А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

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Escalando Python con Dask: De Ciencia de Datos a Aprendizaje Automático

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Holden Karau, Mika Kimmins

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R para Ciencia de Datos, 2ª Edición

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Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

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Python y análisis de datos. Procesamiento primario de datos con pandas, NumPy y Jupyter

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Уэс Маккинни

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Python para Ciencia de Datos Para Dummies, 3ª Edición

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John Paul Mueller, Luca Massaron

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Python y R para el Científico de Datos Moderno: Lo Mejor de Ambos Mundos

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Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

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Estadística Práctica para Especialistas en Data Science: 50+ Conceptos Esenciales con R y Python

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Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

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Ciencia de Datos Práctica con Python 3: Sintetizando Perspectivas Accionables a partir de Datos

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Ervin Varga

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libros de medios libro-kaggle-aprendizaje-automático-y-análisis-de-datos

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Конрад Банахевич, Лука Массарон

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Dominando la Programación Paralela con R

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Daniel Vaughan

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