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Fundamentos del análisis de datos en R

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Никита Ткаченко

IA y ML
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Ciencia de datos para Dummies, 3.ª edición

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Lillian Pierson

IA y ML
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Matemáticas básicas para IA: Una guía de inicio rápido para principiantes sobre los fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial

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Andrew Hinton

Algoritmos y teoría
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Wickham H. - Aprendiendo Shiny - 2022

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Lenguajes de programación.
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Roig-Fusté J. M. - Python para Psicología, Ciencias Sociales y Educación - 2026

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Lenguajes de programación.
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Python para análisis de datos. Procesamiento de datos, creación de modelos estadísticos y aprendizaje automático.

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Уэс Маккинни

IA y ML
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Aprendiendo Data Science. Procesamiento, exploración, visualización y modelado de datos con Python

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Сэм Лау, Джозеф Гонсалес, Дебора Нолан

Algoritmos y teoría
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Análisis causal en ciencia de datos

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Алекс Руис де Вилья Роберт

IA y ML
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Estadística con Rust: Más de 50 Técnicas Estadísticas Puestas en Acción

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Keiko Nakamura

Lenguajes de programación.
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El Libro de R: Un Primer Curso en Programación y Estadística, 2ª Edición

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Tilman M. Davies

Lenguajes de programación.
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Shípúnov A. B., Báldin E. M., Vólkova P. A. et al. Estadística Visual

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Algoritmos y teoría
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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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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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Итан Буэно де Мескита, Энтони Фаулер

Algoritmos y teoría
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Recopilación de datos en Internet con el lenguaje R 2017 Járomov

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Lenguajes de programación.
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Guía para prepararse para entrevistas de Data Science

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Ренат Алимбеков

Gestión de TI
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Regresión: teoría y práctica. Con ejemplos en R y Stan

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Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

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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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Ciencia de datos: curso de formación

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Стивен С. Скиена

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Estadística visual. ¡Usa R!

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

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Inmersión en el análisis de datos

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Джордж Маунт

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Paquetes matemáticos: R

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В. А. Шишкин

Algoritmos y teoría
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Cook D. Aprendizaje Automático con

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Cómo no equivocarse. El poder del pensamiento matemático

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Джордан Элленберг

Algoritmos y teoría
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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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Programación probabilística en Python: inferencia bayesiana y algoritmos

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Кэмерон Дэвидсон-Пайлон

Algoritmos y teoría
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Matemáticas en el aprendizaje automático

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Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

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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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Big Data. ¿Por qué, qué y cómo?

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Алена Запорожан

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Biometría en MS Excel: manual de estudio

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

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Taller práctico de análisis de datos con Python y R

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

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Análisis de datos en computadora

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Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров

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Estadísticas que Todo Programador Necesita

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Gary Sutton

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Estadística de Cancha: Análisis Estadístico con R en Datos Reales de la NBA

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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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Matemáticas Esenciales para Data Science: Toma el Control de Tus Datos con Álgebra Lineal, Probabilidad y Estadística Fundamentales

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Thomas Nield

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Avanzando en el Análisis: De Excel a Python y R

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George Mount

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El Taller de Estadística y Cálculo con Python

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Peter Farrell, Alvaro Fuentes, Ajinkya Sudhir Kolhe, Quan Nguyen, Alexander Joseph Sarver, Marios Tsatsos

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Estadística y Visualización de Datos con Python

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Jesús Rogel-Salazar

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Programación en R: Una Guía Paso a Paso para Principiantes Absolutos

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Daniel Bell

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R en Acción: Análisis de datos y gráficos con R, Segunda Edición

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Robert I. Kabacoff

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Estadística Práctica para Científicos de Datos: 50+ Conceptos Esenciales Usando R y Python

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Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

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R. Libro de recetas: Recetas probadas para estadísticas, análisis y visualización de datos

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Дж. Д. Лонг, Пол Титор

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Python para Contabilidad y Finanzas: Un Enfoque Integrador para Usar Python en la Investigación

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Sunil Kumar

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Pedro J. Aphalo

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Haciendo Matemáticas con Python: Usa la Programación para Explorar Álgebra, Estadística, Cálculo y ¡Mucho Más!

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Estadística Mal Hecha: La Guía Lamentablemente Completa

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Alex Reinhart

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Fundamentos de la ciencia de datos en Python

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Джон М. Ши

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