El objetivo de este libro, que tiene dos enfoques diferentes de lectura, es ofrecer una
formación completa y operacional en las data sciences. El primer enfoque permite al lector aprender a
generar soluciones completas usando el lenguaje R y su ecosistema y el segundo, le permite adquirir un conocimiento profundo de las data sciences
abstrayéndose del detalle del código R, usando para ello un arsenal de herramientas interactivas que hace que no sea necesario codificar en R.
De este modo, el autor plantea un recorrido didáctico y profesional que, sin más requisitos previos que un nivel de enseñanza secundaria en matemáticas y una gran curiosidad, permita al lector:
• integrarse en un equipo de data scientists,
• abordar artículos de investigación en IA o data sciences,
• desarrollar en lenguaje R,
• y poder conversar con un equipo de proyecto que incluya data scientists.
Este libro no se limita a los algoritmos clásicos del Machine Learning (
arboles de decisión,
redes neuronales, etc.), sino que aborda diversos aspectos importantes como el
tratamiento del lenguaje natural, las
series temporales, la
lógica difusa y la
manipulación de imágenes.
No se evitan los aspectos prácticos o complicados. El libro enseña el acceso a las
bases de datos,
los procesos paralelos,
la programación funcional y la orientación a objetos,
la creación del API, la compartición de resultados de análisis con
R Markdown y los
dashboard Shiny, el estudio de las
representaciones cartográficas e incluso, la implementación del Deep Learning con
TensorFlow-2 y Keras.
Los lectores también demandaban que en esta tercera edición, se presentara un introducción al lenguaje
Python y su interfaz con R, así como la instalación de una aplicación R/shiny q
ue fuera accesible en internet, a través de un servidor Linux alojado en un
cloud profesional. Una extensión a
la utilización de R para los cálculos numéricos y matemáticos para la ingeniería, con el mismo espíritu que
MatLab y el uso básico de una
herramienta de prototipado rápido de modelos de Machine Learning (BigML) en «point and click», también permitirán al lector que no quiera utilizar R
producir modelos de predicción sin codificar.
La dinámica del libro acompaña al lector paso a paso en la
introducción al mundo de las data sciences y la evolución de sus competencias teóricas y prácticas. El
manager podrá recorrer el libro después de haber leído atentamente el
bestiario de las data sciences de la introducción, que presenta el tema ahorrando notación matemática o formalismos disuasorios, sin vulgarización excesiva.
Los programas R que se describen en el libro, se pueden
descargar en el sitio web www.ediciones-eni.com y se pueden ejecutar paso a paso.
¡Nuevo! Rondas de preguntas disponibles con la versión online.
¡Ronda de preguntas
incluida en
la versión online !
- Ponga a prueba sus conocimientos al final de cada capítulo
- Evalúe sus competencias