Detalles MARC
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
04306nam a2200445 a 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20260701202221.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
m d |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr cnu---uuuuu |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
180827s2018 s 000 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319723471 |
| -- |
978-3-319-72347-1 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
CO-CtgCURN |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
coctgcurn |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación |
005.7 |
| Información de edición |
23 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Dinov, Ivo D., |
| Término indicativo de función/relación |
autor. |
| Relación |
aut. |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Data Science and Predictive Analytics |
| Medio |
[electronic resource] : |
| Resto del título |
Biomedical and Health Applications using R / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Ivo D. Dinov. |
| 260 #4 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Lugar de publicación, distribución, etc. |
Cham : : : |
| Nombre del editor, distribuidor, etc. |
Springer International Publishing : : : |
| -- |
Imprint: Springer,,, |
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2018. |
| 260 #1 - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
|---|
| Fecha de publicación, distribución, etc. |
2018. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
XXXIV, 832 p. 1443 illus., 1245 illus. in color. : |
| Otros detalles físicos |
online resource. |
| 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 |
computador |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso en línea |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. Nota |
Incluye referencias bibliográficas e índice. |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
1 Introduction -- 2 Foundations of R -- 3 Managing Data in R -- 4 Data Visualization -- 5 Linear Algebra & Matrix Computing -- 6 Dimensionality Reduction -- 7 Lazy Learning: Classification Using Nearest Neighbors -- 8 Probabilistic Learning: Classification Using Naive Bayes -- 9 Decision Tree Divide and Conquer Classification -- 10 Forecasting Numeric Data Using Regression Models -- 11 Black Box Machine-Learning Methods: Neural Networks and Support Vector Machines -- 12 Apriori Association Rules Learning -- 13 k-Means Clustering -- 14 Model Performance Assessment -- 15 Improving Model Performance -- 16 Specialized Machine Learning Topics -- 17 Variable/Feature Selection -- 18 Regularized Linear Modeling and Controlled Variable Selection -- 19 Big Longitudinal Data Analysis -- 20 Natural Language Processing/Text Mining -- 21 Prediction and Internal Statistical Cross Validation -- 22 Function Optimization -- 23 Deep Learning Neural Networks -- 24 Summary -- 25 Glossary -- 26 Index -- 27 Errata. |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
Durante la última década, Big Data se ha vuelto omnipresente en todos los sectores económicos, disciplinas científicas y actividades humanas. Han llevado a sorprendentes avances tecnológicos, que afectan a todas las experiencias humanas. Nuestra capacidad para gestionar, comprender, interrogar e interpretar datos extremadamente grandes, de múltiples fuentes, heterogéneos, incompletos, de varias escalas e incongruentes no ha seguido el ritmo del rápido aumento del volumen, la complejidad y la proliferación del diluvio de información digital. Hay tres razones para este déficit. Primero, el volumen de datos aumenta mucho más rápido que el aumento correspondiente de nuestro poder de procesamiento computacional (ley de Kryder> ley de Moore). En segundo lugar, los límites disciplinarios tradicionales inhiben el progreso expedito. Tercero, nuestras actividades de educación y capacitación se han quedado atrás de la tendencia acelerada de los avances científicos, de información y comunicación. Hay muy pocos recursos de instrucción rigurosos, materiales de aprendizaje interactivos y entornos de capacitación dinámicos que respalden el aprendizaje activo de la ciencia de datos. Al exponer las enormes oportunidades que presenta el tsunami de Big Data, este libro de texto tiene como objetivo identificar brechas de conocimiento específicas, barreras educativas y deficiencias en la preparación de la fuerza laboral. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Big data. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Registros médicos |
| Subdivisión general |
Procesamiento de datos. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Ciencias de la computación. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Minería de datos. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Big Data. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Informática médica. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Probabilidad en Ciencias de la computación. |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Minería de datos. |
| 710 2# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE DE ENTIDAD CORPORATIVA |
|---|
| Nombre de entidad corporativa o nombre de jurisdicción como elemento de entrada |
SpringerLink (Online service) |
| 773 0# - ASIENTO DE ITEM FUENTE |
|---|
| Título |
Springer eBooks |
| 852 ## - LOCALIZACIÓN |
|---|
| Ubicación |
MHC |
| Sublocalización o colección |
MHC |
| Ubicación en estantería |
CF |
| Parte de clasificación |
005.7 |
| Parte de ítem |
D586 |
| 856 7# - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme de Recurso |
<a href="https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/ETva2w8hE41EgL9B2NBx5BABEAXuIS12am-CM8X4gH9r0g?e=IENm5O">https://unicurn.sharepoint.com/:b:/s/biblioteca/ETva2w8hE41EgL9B2NBx5BABEAXuIS12am-CM8X4gH9r0g?e=IENm5O</a> |
| Nota pública |
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| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem Koha |
Libros electrónicos |
| Parte de clasificación |
005.7 |
| Parte de ítem |
D586 |
| Fuente de la clasificación o esquema de estantería |
Clasificación Decimal Dewey |
| 960 ## - LOCALIZACIÓN FÍSICA (RLIN) |
|---|
| Localización física, PLOC (RLIN) |
a2850662 |
