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DATA SCIENCE Y REDES COMPLEJAS: MÉTODOS Y APLICACIONES

 (En papel)

ELOY VICENTE CESTERO; ALFONSO MATEOS CABALLERO

, 2018
  • Nº de páginas: 456 págs.
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • Editorial: EDITORIAL UNIVERSITARIA RAMON ARECES
  • Lengua: CASTELLANO
  • ISBN: 9788499612980
Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ámbitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos prácticos paradigmáticos es uno de nuestros objetivos principales.

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Prefacio.- Introducción.- I. Inteligencia artificial y análisis masivo de datos.- Bases algebráicas y estadísticas.- Minería de datos I. Reducción y Visualización.- Minería de datos II. Clustering.- Minería de datos III. Clasificación Supervisada.- II. Teoría de Grafos y Análisis de Redes.- Teoría de Grafos. Algoritmos instrumentales.- Redes y Sistemas Complejos.- Centralidad en redes.- Detección de comunidades.- III. Aplicaciones.- Análisis de riesgos en modelos de interdependencia.- Sistemas de recomendación.- Procesamiento del lenguaje natural.- Minería de Sonidos e Imágenes.- Bibliografía

Datos del libro

  • Nº de páginas: 456 págs.
  • Editorial: EDITORIAL UNIVERSITARIA RAMON ARECES
  • Lengua: CASTELLANO
  • Encuadernación: Tapa blanda
  • ISBN: 9788499612980
  • Año edición: 2018
  • Plaza de edición: MADRID
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Resumen

Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida aplicaciones similares implementadas en otros ámbitos. No en vano, el desarrollo sucinto de algunos casos prácticos paradigmáticos es uno de nuestros objetivos principales.

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