Excelencia en el análisis de datos: Descubrir ideas a partir de tendencias históricas - V, Abinaya; J, Santhosh
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Este libro proporciona una comprensión exhaustiva de la analítica de datos, empezando por sus fundamentos y avanzando hacia el modelado predictivo avanzado. Comienza presentando la importancia, las herramientas y los tipos de análisis de datos, junto con el ciclo de vida y las oportunidades profesionales en este campo. A continuación, se exploran los fundamentos de la analítica descriptiva, abarcando las distribuciones de frecuencia, los valores atípicos, la interpretación de datos y la representación visual mediante gráficos. Se explican medidas estadísticas como los promedios, la…mehr

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Produktbeschreibung
Este libro proporciona una comprensión exhaustiva de la analítica de datos, empezando por sus fundamentos y avanzando hacia el modelado predictivo avanzado. Comienza presentando la importancia, las herramientas y los tipos de análisis de datos, junto con el ciclo de vida y las oportunidades profesionales en este campo. A continuación, se exploran los fundamentos de la analítica descriptiva, abarcando las distribuciones de frecuencia, los valores atípicos, la interpretación de datos y la representación visual mediante gráficos. Se explican medidas estadísticas como los promedios, la variabilidad, la correlación y la distribución normal para ayudar a interpretar los datos con eficacia. La sección sobre análisis de regresión profundiza en los principios de la regresión lineal y múltiple, el método de mínimos cuadrados y la interpretación de los resultados. Por último, se analiza en profundidad el análisis predictivo, centrándose en la creación y evaluación de modelos predictivos mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. En conjunto, el libro tiende un puente entre los patrones de datos pasados y las previsiones futuras para permitir una toma de decisiones informada y basada en datos.
Autorenporträt
Pani Abinaya V i pan Santhosh J s¿ adiunktami w Karpagam Institute of Technology, pracuj¿c odpowiednio w departamentach sztucznej inteligencji i nauki o danych oraz technologii informatycznych. Ich obszary zainteresowä obejmuj¿ analityk¿ danych i sieci.