Descripción
Métodos y herramientas de ciencia de datos, incluyendo programación, gestión de datos, visualización y aprendizaje automático, y su aplicación en la investigación de neuroimágenes
A medida que la neuroimagen se orienta hacia el descubrimiento intensivo en datos, los investigadores en este campo deben aprender a acceder, gestionar y analizar conjuntos de datos a escalas sin precedentes. Las preocupaciones sobre la reproducibilidad y el aumento del rigor en la presentación de resultados científicos también exigen estándares más altos de práctica computacional. Este libro ofrece a los investigadores en neuroimagen una introducción a la ciencia de datos, presentando métodos, herramientas y enfoques que facilitan el análisis automatizado, reproducible y escalable, y la comprensión de los datos. A través de exploraciones guiadas y prácticas de conjuntos de datos de neuroimagen disponibles abiertamente, el libro explica elementos de la ciencia de datos como la programación, la gestión de datos, la visualización y el aprendizaje automático, y describe su aplicación a la neuroimagen. Los lectores adquirirán habilidades de ciencia de datos ampliamente relevantes que podrán trasladar fácilmente a sus propias preguntas. - Satisface la necesidad de un recurso autorizado sobre ciencia de datos para investigadores en neuroimagen- Gran énfasis en la programación
- Proporciona extensos ejemplos de código escritos en el lenguaje de programación Python
- Utiliza conjuntos de datos de neuroimagen disponibles abiertamente como ejemplos
- Escrito íntegramente en formato de cuaderno Jupyter, para que los ejemplos de código puedan ser ejecutados, modificados y reejecutados como parte del proceso de aprendizaje
Autor: Ariel Rokem, Tal Yarkoni
Editorial: Princeton University Press
Publicado: 12/12/2023
Páginas: 392
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.50lbs
Tamaño: 9.92h x 6.85w x 0.94d
ISBN13: 9780691222752
ISBN10: 0691222754
Categorías BISAC:
- Ciencia | Ciencias de la Vida | Neurociencia
- Psicología | Neuropsicología
- Tecnología e Ingeniería | Biomédica
Sobre el Autor
Ariel Rokem es Profesor Asociado de Investigación en el Departamento de Psicología de la Universidad de Washington y Miembro de Ciencia de Datos en el Instituto eScience de la Universidad de Washington. Es colaborador de herramientas de código abierto de Python para la computación científica y dirige el Summer Institute for Neuroimaging and Data Science, financiado por el NIH. Tal Yarkoni es científico de datos y Profesor de Investigación (con licencia) en el Departamento de Psicología de la Universidad de Texas en Austin. Su trabajo académico se centró en el desarrollo de nuevas herramientas y métodos para el análisis de datos de psicología y neuroimagen.