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Un científico de datos es alguien que sabe más de informática que un estadístico, y conoce más estadísticas que un científico de la computación. Si bien, en gran medida, esto es cierto, convertirse en un buen científico de datos requiere el dominio no solo de estas dos áreas clave, sino también de algunas teorías y modelos cruciales para este campo. Sin embargo, esta área ha demostrado ser muy difícil de entender. Los científicos de datos se cansan fácilmente de las diversas teorías y modelos que deben dominar para sobresalir en el campo.
La creciente tasa de ciencia de datos hoy en día lo ha convertido en un área de referencia para los estudios de computación. Se necesitan científicos de datos en prácticamente todos los campos y carreras. Los científicos de datos hacen efectivas plataformas como Facebook, Twitter e incluso sitios más profesionales como LinkedIn. El servicio de un científico de datos es necesario en profesiones como organizaciones empresariales y financieras, bancos, centros de atención médica e incluso bufetes de abogados.
Este libro proporciona una explicación detallada de las teorías, algoritmos, estadísticas y análisis aplicables al dominio de la ciencia de datos. Da una guía paso a paso sobre cómo se implementan las diversas teorías en ciencia de datos. Explica en detalle la diferencia entre los dos tipos principales de regresiones que tenemos: regresiones lineales y no lineales. La explicación sobre áreas interesantes como la programación R, la subasta, la extracción y el análisis de datos, los algoritmos y muchos más están cubiertos en detalle.
La ciencia de datos implica el dominio de las estadísticas aplicables al campo. En este libro, se proporcionan fórmulas para examinar áreas clave, como el manejo de datos, el análisis de datos y la implementación de datos.
El libro se recomienda a todos los lectores interesados que aspiran a destacarse en el campo de la ciencia de datos.
