Libro big data pdf

Aprendizaje profundo

Aquí hay una gran colección de eBooks escritos sobre los temas de Ciencia de Datos, Analítica de Negocios, Minería de Datos, Big Data, Aprendizaje Automático, Algoritmos, Herramientas de Ciencia de Datos y Lenguajes de Programación para Ciencia de Datos.

Extraído de la web, aquí hay una gran colección de libros electrónicos.  Aunque todos los libros de esta lista son gratuitos, si alguno le resulta especialmente útil, considere la posibilidad de adquirir la versión impresa. Los autores han invertido mucho tiempo en la elaboración de estos recursos y estoy seguro de que agradecerán el apoyo.

Bueno, ahí lo tienes. Miles de páginas electrónicas para leer. Esperamos que haya algo para todo el mundo, sin importar el nivel en el que estés empezando. Si tienes alguna sugerencia de libros gratuitos para incluir o quieres hacer una reseña de un libro mencionado, ¡comenta a continuación y háznoslo saber!

Manual de ciencia de datos en python…

Albert Zomaya es catedrático de informática de alto rendimiento y redes en la Escuela de Tecnologías de la Información de la Universidad de Sydney. El Dr. Zomaya ha publicado más de 500 artículos científicos y es autor, coautor o editor de más de 20 libros.    Ha sido editor jefe de IEEE Transactions on Computers (2011-2014) y ha sido elegido recientemente como editor jefe fundador de la recién creada IEEE Transactions on Sustainable Computing. El Dr. Zomaya también es editor asociado de más de 20 revistas importantes. Es miembro de la AAAS, el IEEE y el IET.  Sherif Sakr es actualmente profesor de informática y ciencias de la información en el departamento de informática sanitaria de la Universidad Rey Saud bin Abdulaziz de Ciencias de la Salud. También está afiliado a la Universidad de Nueva Gales del Sur y a DATA61/CSIRO. Se doctoró en Informática y Ciencias de la Información por la Universidad de Konstanz (Alemania) en 2007. El Dr. Sakr ha sido invitado a varios institutos académicos y de investigación, como Microsoft Research (2011), Alcatel-Lucent Bell Labs (2012), la Universidad de Zúrich (2016) y la Universidad Técnica de Dresde (2016).    Su investigación actual gira en torno a las tecnologías avanzadas de gestión y procesamiento de big data. Además de sus docenas de artículos revisados por pares en conferencias y revistas de renombre, es autor y editor de varios libros valiosos en este ámbito.

Big data: principios y mejores p…

Recoge las tendencias, herramientas, aplicaciones y previsiones del big data. Incluye las culturas basadas en los datos, la ciencia de los datos, las canalizaciones de datos, la arquitectura e infraestructura de big data, el Internet de las cosas y el tiempo real, las aplicaciones de big data, la seguridad y la ética.

Recoge las tendencias, herramientas, aplicaciones y previsiones del big data. Incluye las culturas impulsadas por los datos, la ciencia de los datos, los conductos de datos, la arquitectura e infraestructura de big data, el Internet de las cosas y el tiempo real, las aplicaciones de big data, la seguridad y la ética.

Proporciona una visión general históricamente informada de big data a través de una amplia gama de temas, desde la evolución de la supercomputación de productos básicos y la simplicidad de la tecnología de big data, hasta las diferencias entre las nubes convencionales y las nubes de análisis de Hadoop.

Proporciona una visión general de los grandes datos a través de una amplia gama de temas, desde la evolución de la supercomputación de productos básicos y la simplicidad de la tecnología de grandes datos, hasta las diferencias entre las nubes convencionales y las nubes de análisis de Hadoop.

Libro de ciencia de datos y análisis de big data

Este es el sitio web de «R for Data Science». Este libro le enseñará a hacer ciencia de datos con R: aprenderá a introducir sus datos en R, a estructurarlos de la forma más útil, a transformarlos, a visualizarlos y a modelarlos. En este libro, encontrará una práctica de habilidades para la ciencia de datos. Al igual que un químico aprende a limpiar tubos de ensayo y a abastecer un laboratorio, usted aprenderá a limpiar datos y a dibujar gráficos, y muchas otras cosas. Estas son las habilidades que permiten la ciencia de datos, y aquí encontrará las mejores prácticas para hacer cada una de estas cosas con R. Aprenderá a utilizar la gramática de los gráficos, la programación alfabetizada y la investigación reproducible para ahorrar tiempo. También aprenderá a gestionar los recursos cognitivos para facilitar los descubrimientos al manejar, visualizar y explorar los datos.

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