Descripción
Abarcando una amplia gama de formas y fuentes de datos, este libro de texto presenta los sistemas de datos a través de una presentación progresiva. Introducción a los sistemas de datos cubre la adquisición de datos comenzando con archivos locales, luego progresa a datos adquiridos de bases de datos relacionales, de APIs REST y a través de web scraping. Enseña formas/formatos de datos desde datos ordenados hasta conjuntos de tablas definidos relacionalmente hasta estructuras jerárquicas como XML y JSON utilizando modelos de datos para transmitir la estructura, operaciones y restricciones de cada forma de datos.
El punto de partida del libro es una base en programación Python que se encuentra en clases introductorias de informática o cursos cortos sobre el lenguaje, por lo que no requiere prerrequisitos de estructuras de datos, algoritmos u otros cursos. Esto hace que el material sea accesible para los estudiantes al principio de su carrera educativa y los equipa con conocimientos y habilidades que se pueden aplicar en programas de informática, ciencia de datos/análisis de datos y tecnología de la información, así como para pasantías y experiencias de investigación. Este libro es accesible a una amplia variedad de estudiantes. Al reunir contenido normalmente disperso en cursos de informática de nivel superior, ofrece una única fuente que proporciona lo esencial para los profesionales de la ciencia de datos. En nuestro mundo cada vez más centrado en los datos, los estudiantes de todos los dominios se beneficiarán de la "aptitud para los datos" construida por el material de este libro.
Autor: Thomas Bressoud, David White
Editorial: Springer
Publicado: 05/12/2021
Páginas: 828
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 2.60lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 1.70d
ISBN13: 9783030543730
ISBN10: 3030543730
Categorías BISAC:
- Computadoras | Ciencia de datos | Análisis de datos
- Computadoras | Teoría de la información
- Computadoras | Inteligencia artificial | General
Acerca del autor
Thomas Bressoud es Profesor Asociado en ciencias de la computación y análisis de datos en la Universidad de Denison, donde trabaja desde 2002. El Dr. Bressoud trabajó fuera de la academia tanto antes como después de completar sus títulos de MS y PhD en la Universidad de Cornell en 1996, incluyendo siete años en el MIT Lincoln Laboratory trabajando en sistemas de radar en tiempo real. Después de su Ph.D., el Dr. Bressoud trabajó para la startup Isis Distributed Systems y, a través de la fiebre de adquisiciones de los años 90, trabajó para Lucent Technologies cuando fue transferido a su división de investigación, Bell Laboratories en Murray Hill, NJ. Tanto en la enseñanza como en la investigación, el enfoque de Bressoud se encuentra en el área de sistemas de ciencias de la computación, especializándose en sistemas de datos de alto rendimiento, sistemas paralelos y en tolerancia a fallos.
David White es Profesor Asociado en ciencias de la computación, análisis de datos y matemáticas en la Universidad de Denison. Después de su licenciatura en Bowdoin College, David realizó trabajos de análisis de datos aplicados para el Departamento de Defensa. Luego obtuvo su Maestría en ciencias de la computación y su Doctorado en matemáticas de la Universidad Wesleyan en 2014. Su investigación ha dado como resultado más de quince publicaciones en matemáticas, estadística aplicada, ciencias de la computación, economía y ciencia de datos. Además de publicaciones sobre pedagogía de la ciencia de datos y un capítulo para el libro Data Science for Mathematicians, ha aplicado técnicas de ciencia de datos para llevar a cabo investigaciones relacionadas con la epidemia de opioides, la violencia armada y los tratamientos biomédicos.
Este título no es retornable