Detalles MARC
000 -LÍDER |
campo de control de longitud fija |
04635nam a2200253Ia 4500 |
008 - ELEMENTOS DE DATOS DE LONGITUD FIJA - INFORMACIÓN GENERAL |
campo de control de longitud fija |
210122b ###||||| |||| 00| 0 spa d |
020 ## - NÚMERO ESTÁNDAR INTERNACIONAL DE LIBROS |
ISBN |
978-958-778-447-0 |
040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
-- |
UNASAM BIBLIOTECA CENTRAL |
-- |
UNASAM BIBLIOTECA CENTRAL |
041 ## - ÓDIGO DE IDIOMA |
Código de idioma |
spa |
043 ## - Código de área geográfico |
Pais ISO |
COL |
082 ## - NÚMERO DE CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
Número de clasificación |
005.7 |
Notación interna |
C12 |
Edición Dewey |
22a ed. |
100 ## - NOMBRE DEL PERSONAL |
Apellidos, Nombres |
Caballero, Rafael |
Término indicativo de función |
autor |
245 #0 - TÍTULO DEL LIBRO |
Título |
Big Data Con Python : |
Subtitulo: |
recolección, almacenamiento y proceso / |
Mención de responsabilidad: |
Rafael Caballero, Enrique Martín Martín y Adrián Riesco |
260 ## - CIUDAD : EDITORIAL, AÑO DE PUBLICACIÓN |
Ciudad de publicación: |
Bogotá : |
Editorial: |
Alfaomega, |
Fecha de publicación: |
2019 |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
Paginas,Volumen: |
268 p. : |
Ilustraciones, gráficos, tablas, etc.: |
il. ; |
Dimensión (en centímetros): |
24 cm. |
505 ## - NOTA DE CONTENIDO |
Nota de contenido |
El análisis de datos está presente en nuestras vidas: los periódicos hablan de noticias virales, las empresas buscan científicos de datos, los comercios nos ofrecen ofertas personalizadas en función de nuestras costumbres y nosotros mismos engrasamos el sistema ofreciendo información personal gratuita desde nuestras redes sociales, búsquedas en internet e incluso desde dispositivos inteligentes para controlar nuestra actividad física diaria. En este libro se presentan los conocimientos y las tecnologías que permitirán participar en esta nueva era de la información, regida por el Big Data y el aprendizaje automático; se analiza la “vida” de los datos paso a paso, mostrando cómo obtenerlos, almacenarlos, procesarlos, visualizarlos, y extraer conclusiones de ellos; es decir, mostrar el análisis de datos tal y como es: un área fascinante, que requiere muchas horas de trabajo cuidadoso. Asimismo, se analiza el lenguaje de programación Python, el más utilizado dentro del análisis de datos debido a la multitud de bibliotecas que facilita, pero no se limita al “estándar”, sino que presenta tecnologías actuales que, con Python como interfaz, permitirán escalar el tamaño de los datos al máximo. Por ello, nuestro viaje con los datos nos llevará, por ejemplo, a conocer la base de datos MongoDB y el entorno de procesamiento Spark. El libro contiene ejemplos detallados de cómo realizar las distintas tareas en Python; y además, por comodidad para el lector de los fragmentos incluidos se facilita el acceso de los lectores a un repositorio donde encontrarán el código listo para ser ejecutado. También cada capítulo presenta lecturas recomendadas para poder profundizar en aquellos aspectos que resulten más interesantes.¡Le invitamos a sumergirse en el apasionante mundo del análisis de datos en Python y a explorar los misterios del Big Data y del aprendizaje automático! |
520 ## - RESUMEN, ETC. |
Resuem, etc. |
El análisis de datos está presente en nuestras vidas: los periódicos hablan de noticias virales, las empresas buscan científicos de datos, los comercios nos ofrecen ofertas personalizadas en función de nuestras costumbres y nosotros mismos engrasamos el sistema ofreciendo información personal gratuita desde nuestras redes sociales, búsquedas en internet e incluso desde dispositivos inteligentes para controlar nuestra actividad física diaria. En este libro se presentan los conocimientos y las tecnologías que permitirán participar en esta nueva era de la información, regida por el Big Data y el aprendizaje automático; se analiza la “vida” de los datos paso a paso, mostrando cómo obtenerlos, almacenarlos, procesarlos, visualizarlos, y extraer conclusiones de ellos; es decir, mostrar el análisis de datos tal y como es: un área fascinante, que requiere muchas horas de trabajo cuidadoso. Asimismo, se analiza el lenguaje de programación Python, el más utilizado dentro del análisis de datos debido a la multitud de bibliotecas que facilita, pero no se limita al “estándar”, sino que presenta tecnologías actuales que, con Python como interfaz, permitirán escalar el tamaño de los datos al máximo. Por ello, nuestro viaje con los datos nos llevará, por ejemplo, a conocer la base de datos MongoDB y el entorno de procesamiento Spark. El libro contiene ejemplos detallados de cómo realizar las distintas tareas en Python; y además, por comodidad para el lector de los fragmentos incluidos se facilita el acceso de los lectores a un repositorio donde encontrarán el código listo para ser ejecutado. También cada capítulo presenta lecturas recomendadas para poder profundizar en aquellos aspectos que resulten más interesantes.¡Le invitamos a sumergirse en el apasionante mundo del análisis de datos en Python y a explorar los misterios del Big Data y del aprendizaje automático! |
650 ## - ENTRADA AGREGADA TEMA - TÉRMINO TÓPICO |
Término tópico o elemento de entrada por materia |
COMPUTACION |
650 ## - ENTRADA AGREGADA TEMA - TÉRMINO TÓPICO |
Término tópico o elemento de entrada por materia |
INGENIERÍA INFORMÁTICA |
650 ## - ENTRADA AGREGADA TEMA - TÉRMINO TÓPICO |
Término tópico o elemento de entrada por materia |
PYTHON |
Subdivisión general |
LENGUAJE DE PROMACIÓN |
942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADOS (KOHA) |
Tipo de Recurso |
Libros |
Fuente del esquema de clasificación o estantería |
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952 ## - LOCATION AND ITEM INFORMATION (KOHA) |
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Compra |
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Compra |