R EN PROFUNDIDAD. Programación, gráficos y estadística

R EN PROFUNDIDAD. Programación, gráficos y estadísticaR es una plataforma de cálculo científico muy extendida y utilizada en campos como la Estadística, la Ingeniería, la Economía, las Matemáticas, la Minería de Datos, el Big Data, la Bioinformática y muchas otras ramas de las ciencias y la tecnología. Incorpora uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación gracias a la facilidad para cargar bibliotecas o paquetes con funcionalidades adicionales de cálculo, análisis y graficación, lo que permite una completa personalización de la plataforma. R es parte del sistema GNU y se distribuye bajo la licencia GNU GPL. Está disponible para los sistemas operativos Windows, Macintosh, Unix y GNU/Linux.

Este libro le permitirá introducirse en el uso del programa desde un nivel básico, pues comienza especificando de manera secuenciada los elementos del lenguaje de programación de R como operadores, variables, funciones, vectores, matrices, arrays, secuencias, tablas, listas, data frames, series temporales y otras estructuras del lenguaje R. A continuación, se profundiza en los elementos del lenguaje abordando temas como el control de flujo, las condicionales, los bucles y otros elementos típicos de la programación funcional y estructurada con aplicaciones en los Métodos Matemáticos y el Cálculo Numérico. También se desarrollan de un modo extenso las capacidades gráficas de R. Asimismo, constituyen un bloque importante de contenido las aplicaciones en Estadística, Econometría y Análisis Multivariante de Datos en general. El libro incluye una gran cantidad de ejercicios que permiten al lector realizar prácticas de aprendizaje y formación.

R en profundidad. Programación, gráficos y estadística.
Felicidad Marqués
Precio: 29,95 €
ISBN:  978-84-944650-2-4
446 páginas.
IBIC: UFM
Índice y 1er capítulo.

BIG DATA. Técnicas, herramientas y aplicaciones

BIG DATA. Técnicas, herramientas y aplicacionesActualmente nos encontramos en la era de los grandes conjuntos de datos, procedentes de múltiples y variados orígenes, en formatos diversos y con una necesidad de procesamiento y análisis rápido y efectivo. Las técnicas de Big Data persiguen complementar el manejo de estos grandes volúmenes de datos con las técnicas de análisis de la información más avanzadas y efectivas para extraer de modo óptimo el conocimiento contenido en los datos.

Las herramientas de Big Data se basan en el paquete de código abierto llamado Hadoop para el análisis masivo de datos, que forma parte de prácticamente todo el software de Big Data. Por ejemplo, SAS incorpora Hadoop en sus aplicaciones (SAS Base, SAS Data Integration, SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, etc.). IBM trabaja con Hadoop en su plataforma IBM InfoSphere BigInsights. Microsoft incluye Hadoop en su plataforma Windows Azure, SQL Server 2014, HDInsight y Polybase. Oracle incluye Hadoop en Oracle Big Data Appliance, Oracle Big Data Connectors y Oracle Loader for Hadoop.

Este libro presenta las posibilidades de trabajo que ofrecen las herramientas de Big Data para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de una manera ordenada. Se describen a lo largo de los capítulos del libro las herramientas de Big Data que implementan SAS, IBM, Microsoft y Oracle, analizando a su vez, sus posibilidades para extraer el conocimiento contenido en los datos.

BIG DATA. Técnicas, herramientas y aplicaciones.
María Pérez Marqués
ISBN: 978-84-943055-5-9
354 págs.
IBIC: UNC
Índice.
1er capítulo.

Minería de Datos a través de ejemplos

Minería de Datos a través de ejemplosLa Minería de Datos es uno de los términos que más de moda están dentro de las ciencias de la computación, y consiste en analizar e interpretar de forma automática comportamientos, patrones, tendencias, asociaciones, predicciones y otras características del conocimiento inmerso en los datos.

Las grandes cantidades de datos de que disponemos en la actualidad nos obligan a extraer de un modo automatizado la información clave contenida en ellos. Para lograrlo, utilizamos herramientas informáticas que soportan técnicas especializadas, estas técnicas constituyen la Minería de datos.

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