2 manuscritos completos en 1 libro Ciencia de los datos: Lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Minería de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Regresión, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Automático para Principiantes Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos. La primera parte de este libro incluye: Lo que la ciencia de datos es Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos Las mejores técnicas de minería de datos para aplicar en datos Visualización de datos Regresión logística Ingeniería de datos Aprendizaje automático Analítica de Big Data ¡Y mucho más! Al leer la segunda parte de este libro, usted: ¿Qué es la Ciencia de Datos? Cómo funcionan los Grandes volúmenes de datos y por qué es tan importante Cómo hacer un análisis exploratorio de datos Trabajar con minería de datos Cómo extraer texto para obtener los datos. Algunos algoritmos asombrosos de aprendizaje automático para ayudar con la Ciencia de Datos Cómo hacer modelado de datos Visualización de datos Cómo utilizar la Ciencia de Datos para ayudar a que su negocio crezca Consejos para ayudarle a comenzar con la Ciencia de Datos ¡Y mucho, mucho más! Obtenga este libro ahora para conocer más sobre la Ciencia de los datos y Ciencia de Datos para empresas!

¿Sabía usted que el valor del uso de datos ha aumentado las oportunidades de empleo, pero que actualmente hay pocos especialistas? En estos días, todos son conscientes del papel que pueden desempeñar los datos, ya sea en una elección, en un negocio o en la educación. Pero, ¿cómo puede empezar a trabajar en este amplio campo interdisciplinario ocupado con tanta propaganda? Este libro, "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y big data - que usted desconoce), le presenta un enfoque paso a paso de la ciencia de datos, así como los secretos solo conocidos por los mejores científicos de datos. Combina la ingeniería analítica, aprendizaje automático, Big Data, minería de datos y estadísticas en un método fácil de leer y digerir. Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos. Este libro tratará sobre los siguientes temas: Lo que la ciencia de datos es Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos Las mejores técnicas de minería de datos para aplicar en datos Visualización de datos Regresión logística Ingeniería de datos Aprendizaje automático Analítica de Big Data ¡Y mucho más! ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre la ciencia de datos!

bookdown: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown presents a much easier way to write books and technical publications than traditional tools such as LaTeX and Word. The bookdown package inherits the simplicity of syntax and flexibility for data analysis from R Markdown, and extends R Markdown for technical writing, so that you can make better use of document elements such as figures, tables, equations, theorems, citations, and references. Similar to LaTeX, you can number and cross-reference these elements with bookdown. Your document can even include live examples so readers can interact with them while reading the book. The book can be rendered to multiple output formats, including LaTeX/PDF, HTML, EPUB, and Word, thus making it easy to put your documents online. The style and theme of these output formats can be customized. We used books and R primarily for examples in this book, but bookdown is not only for books or R. Most features introduced in this book also apply to other types of publications: journal papers, reports, dissertations, course handouts, study notes, and even novels. You do not have to use R, either. Other choices of computing languages include Python, C, C++, SQL, Bash, Stan, JavaScript, and so on, although R is best supported. You can also leave out computing, for example, to write a fiction. This book itself is an example of publishing with bookdown and R Markdown, and its source is fully available on GitHub.

The book provides detailed descriptions, including more than 550 mathematical formulas, for more than 150 trading strategies across a host of asset classes and trading styles. These include stocks, options, fixed income, futures, ETFs, indexes, commodities, foreign exchange, convertibles, structured assets, volatility, real estate, distressed assets, cash, cryptocurrencies, weather, energy, inflation, global macro, infrastructure, and tax arbitrage. Some strategies are based on machine learning algorithms such as artificial neural networks, Bayes, and k-nearest neighbors. The book also includes source code for illustrating out-of-sample backtesting, around 2,000 bibliographic references, and more than 900 glossary, acronym and math definitions. The presentation is intended to be descriptive and pedagogical and of particular interest to finance practitioners, traders, researchers, academics, and business school and finance program students.

The OECD education indicators enable countries to see themselves in light of other countries performance. They reflect on both the human and financial resources invested in education and on the returns of these investments.