MARC details
| 000 -ENCABEZADO |
|---|
| Número de control [NR] |
02794nam a2200349Ii 4500 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| control field |
20240405003256.0 |
| 007 - CAMPO DESCRIPCIÓN FÍSICA FIJA - INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| fixed length control field |
t|| |
| 008 - DE LONGITUD FIJA DE DATOS DE ELEMENTOS - INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| Elementos de longitud fija [NR] |
070208s2014 enka|||f||||||010|0#eng|d |
| 020 ## - NUMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS [R] |
|---|
| Número Internacional Normalizado del libro [NR] |
1783980257 |
| 020 ## - NUMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS [R] |
|---|
| Número Internacional Normalizado del libro [NR] |
9781783980246 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACION [NR] |
|---|
| Agencia de catalogación original [NR] |
CO-BoCES |
| Idioma de catalogación [NR] |
spa |
| Quien Cataloga |
CO-BoCES |
| Convenciones de la descripción [NR] |
rda |
| 041 0# - CODIGO DE IDIOMA [R] |
|---|
| Código de idioma para texto/pista de sonido o título separado [R] |
inglés |
| 082 04 - NUMERO DE CLASIFICACION DECIMAL DEWEY [R] |
|---|
| Número de clasificación [R] |
006.331 |
| Número del ítem [NR] |
P712p 2014 |
| 100 1# - ASIENTO PRINCIPAL--NOMBRE PERSONAL [NR] |
|---|
| Nombre personal [NR] |
Bengfort, Benjamin, |
| Término relacionador [R] |
autor. |
| Relator code |
aut |
| ID Autoridad |
35986 |
| 245 00 - MENCION DE TITULO [NR] |
|---|
| Título [NR] |
Practical data science cookbook : |
| Parte restante del título [NR] |
89 hands-on recipes to help you complete real world data science projects in R and Python / |
| Mención de responsabilidad, etc. [NR] |
Tony Ojeda ... [y otros]. |
| 246 2# - FORMA VARIANTE DEL TITULO [R] |
|---|
| Parte restante del título [NR] |
ochenta y nueve hands-on recipes to help you complete real world data science projects in R and Python |
| 250 ## - MENCION DE EDICION [NR] |
|---|
| Mención de edición [NR] |
1a edición. |
| 264 #1 - - Producción, Publicación, Distribución, Fabricación y Aviso de Derechos de Autor |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
Birmingham, Reino Unido : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
Packt Publishing, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o aviso de derechos |
2014. |
| 300 ## - DESCRIPCION FISICA [R] |
|---|
| Extensión [R] |
iv, 380 páginas : |
| Otros detalles físicos [NR] |
ilustraciones. |
| 336 ## - Tipo de contenido |
|---|
| Término del tipo de contenido |
texto |
| Código del tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - Tipo de Medio |
|---|
| Término del tipo de medio |
sin mediación |
| Código del tipo de medio |
n |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - Tipo de soporte |
|---|
| Nombre del tipo de soporte |
volumen |
| código del tipo de soporte |
nc |
| Fuente |
rdacarrier |
| 500 ## - NOTA GENERAL [R] |
|---|
| Nota general [NR] |
En portada: Quick answers to common problems. |
| 500 ## - NOTA GENERAL [R] |
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| Nota general [NR] |
Incluye índice. |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO PREESTABLECIDO [R] |
|---|
| Nota de contenido con formato preestablecido [NR] |
1. Preparing Your Data Science Environment ; 2. Driving Visual Analysis with Automobile Data (R) ; 3. Simulating American Football Data (R) ; 4. Modeling Stock Market Data (R) ; 5. Visually Exploring Employment Data (R) ; 6. Creating Application-oriented Analyses Using Tax Data (Python) ; 7. Driving Visual Analyses with Automobile Data (Python) ; 8. Working with Social Graphs (Python) ; 9. Recommending Movies at Scale (Python) ; 10. Harvesting and Geolocating Twitter Data (Python) ; 11. Optimizing Numerical Code with NumPy and SciPy (Python) |
| 520 3# - NOTA DE RESUMEN, ETC. [R] |
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| Nota de sumario, etc. [NR] |
Como aumentar la cantidad de datos que se genera cada ano, la necesidad de analizar y poner en práctica es más importante que nunca. las empresas que saben qué hacer con sus datos tendrán una ventaja competitiva sobre las empresas que no lo hacen, y esto impulsará una mayor demanda de profesionales con conocimientos de datos y competentes. Empezando por lo básico, este libro cubre cómo configurar su entorno de programación numérica, se introduce a la tubería ciencia de datos (un proceso iterativo por el que se completan los proyectos de ciencia de datos), y le guiará a través de varios proyectos de datos en un paso- -Paso formato. Por secuencialmente trabajando a través de los pasos de cada capítulo, usted se familiarizará rápidamente con el proceso y aprender cómo aplicarlo a una variedad de situaciones con ejemplos en los dos lenguajes de programación más populares para el análisis de datos-R y Python. |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Cloroformo. |
| 9 (RLIN) |
44885 |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Estadística matemática |
| Subdivisión general [R] |
Procesamiento de datos. |
| 9 (RLIN) |
57687 |
| 650 24 - ASIENTO SECUNDARIO DE MATERIA - TERMINO TEMATICO [R] |
|---|
| Término temático o nombre geográfico como elemento de entrada [NR] |
Minería de datos. |
| 9 (RLIN) |
32754 |
| 700 1# - ASIENTO SECUNDARIO - NOMBRE PERSONAL [R] |
|---|
| Nombre personal [NR] |
Murphy, Sean |
| 9 (RLIN) |
43457. |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Tipo de ítem principal el descrito en 300a |
Libros |
| Sistema de clasificación |
Dewey Decimal Classification |
| Clasificación |
006.331 |
| Parte restante de la signatura top. |
P712p 2014 |
