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| LEADER |
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CO-BoSNA |
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ta |
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| 082 |
0 |
4 |
|a 005.74
|b O771b
|2 23
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| 100 |
1 |
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|a Ortega Candel, José Manuel
|e autor
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| 245 |
1 |
0 |
|a Big data, machine learning y data science en python /
|c José Manuel Ortega Candel
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| 250 |
|
|
|a Primera edición
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| 264 |
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1 |
|a Bogotá :
|b Ediciones de la U,
|c 2023.
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| 300 |
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|a 406 páginas :
|b Ilustraciones y gráficas en blanco y negro ;
|c 24 cm
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| 336 |
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|a texto
|2 rdacontent
|
| 337 |
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|
|a sin mediación
|2 rdamedia
|
| 338 |
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|a volumen
|2 rdacarrier
|
| 490 |
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|a Informática
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| 500 |
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|a Incluye material adicional
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| 505 |
0 |
0 |
|a Objetivos -- Capítulo 1: Introducción a big data -- Capítulo 2: Arquitecturas big data -- Capítulo 3: Bases de datos para big data -- Capítulo 4: Introducción a la ciencia de datos y machine learning -- Capítulo 5: Tratamiento de datos con python -- Capítulo 6: Scikit-learn como librería de machine learning -- Capítulo 7: Redes neuronales artificiales -- Capítulo 8: Plataforma hadoop -- Capítulo 9: Procesamiento distribuído con apache spark -- Capítulo 10: Pyspark como librería de procesamiento distribuído -- Capítulo 11: Entornos de ejecución spark -- Capítulo 12: MLLIB como módulo de machine leaerning -- Capítulo 13: Sistemas de recomendación -- Material adicional.
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| 520 |
3 |
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|a "El libro está dirigido aquellos lectores que estén trabajando en proyectos relacionados con big data y busquen identificar las características de una solución de Big Data, los datos asociados a estas soluciones, la infraestructura requerida, y las técnicas de procesamiento de esos datos con un enfoque teórico-práctico con el objetivo de afianzar los conocimientos mediante la creación y ejecución de scripts desde la consola de Python.
Además, complementa los contenidos con un repositorio alojado en el Material Adicional donde se pueden encontrar los ejemplos que se analizan a lo largo del libro para facilitar al lector las pruebas y asimilación de los contenidos teóricos. Desde la web del libro podrá descargar los ejemplos y ejercicios que se desarrollan en el libro lo que facilitara al lector a asimilar lo aprendido"
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| 650 |
1 |
7 |
|a Python (Lenguaje de programación de computadores)
|2 Armarc
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| 650 |
1 |
7 |
|a Procesamientos de datos
|2 Armarc
|
| 650 |
1 |
7 |
|a Big data
|2 Armarc
|
| 942 |
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|2 ddc
|c BOOK
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|
| 952 |
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|8 GENER
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|d 2026-08-04
|e SOLUCIONES Y EQUIPOS OC SAS
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| 999 |
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