MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03463nam a2200337Ii 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
149446 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
CL-VaUPLA |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20251209145344.0 |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
230117s xxu eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
978-0-262-5343-4 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
CL-VaUPLA |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
CL-VaUPLA |
| Normas de descripción |
rda |
| 044 ## - CÓDIGO DEL PAÍS DE LA ENTIDAD EDITORA/PRODUCTORA |
|---|
| Código MARC del país |
xxk |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de edición |
21 |
| Número de clasificación |
005.7 K29 2018 |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Kelleher, John D., |
| Fechas asociadas al nombre |
1974- , |
| 9 (RLIN) |
24192 |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO |
|---|
| Título |
Data science / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
John D. Kelleher and Brendan Tierney |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Massachusetts : |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
The MIT Press, |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2018 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
xi, 264 páginas : |
| Otras características físicas |
diagramas, gráficos, tablas |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
No mediado |
| Código del tipo de medio |
n |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
Volumen |
| Código del tipo de soporte |
nc |
| Fuente |
rdacarrier |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
The Mit Press Essential Knowledge Series |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias bibliográficas |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
1. What is data science?- 2. What are data, and what is a data set? -3. A data science ecosystem - 4. Machine learning 101 - 5. Standard data science tasks - 6. Privacy and ethics - 7. Future trends and principles of success |
| 520 ## - RESUMEN, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
Una breve introducción al campo emergente de la ciencia de datos, que explica su evolución, su relación con el aprendizaje automático, sus usos actuales, los problemas de infraestructura de datos y los desafíos éticos.<br/>El objetivo de la ciencia de datos es mejorar la toma de decisiones mediante el análisis de datos. Hoy en día, la ciencia de datos determina los anuncios que vemos en línea, los libros y películas que nos recomiendan, los correos electrónicos que se filtran a nuestra carpeta de correo no deseado e incluso cuánto pagamos por el seguro médico.<br/>Este volumen de la serie Essential Knowledge de MIT Press ofrece una introducción concisa al campo emergente de la ciencia de datos, explicando su evolución, usos actuales, problemas de infraestructura de datos y desafíos éticos.<br/><br/>Nunca ha sido tan fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. El uso de la ciencia de datos está impulsado por el auge del big data y las redes sociales, el desarrollo de la computación de alto rendimiento y la aparición de métodos tan potentes para el análisis y modelado de datos como el aprendizaje profundo. La ciencia de datos abarca un conjunto de principios, definiciones de problemas, algoritmos y procesos para extraer patrones no obvios y útiles de grandes conjuntos de datos. Está estrechamente relacionada con los campos de la minería de datos y el aprendizaje automático, pero su alcance es más amplio. Este libro ofrece una breve historia del campo, introduce conceptos fundamentales de datos y describe las etapas de un proyecto de ciencia de datos. Analiza la infraestructura de datos y los desafíos que plantea la integración de datos de múltiples fuentes, introduce los fundamentos del aprendizaje automático y analiza cómo vincular la experiencia en aprendizaje automático con problemas del mundo real. El libro también analiza cuestiones éticas y legales, los avances en la regulación de datos y los enfoques computacionales para preservar la privacidad. Finalmente, considera el impacto futuro de la ciencia de datos y ofrece principios para el éxito de los proyectos de ciencia de datos.<br/><br/> |
| 650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
APRENDIZAJE AUTOMATICO (INTELIGENCIA ARTIFICIAL) |
| 650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
BIG DATA |
| 650 #4 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
MACHINE LEARNING |
| 700 1# - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL |
|---|
| Nombre de persona |
Tierney, Brendan, |
| Fechas asociadas al nombre |
1970- , |
| 9 (RLIN) |
24193 |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Decimal Dewey |
| Tipo de ítem Koha |
Libros Impresos |
| Suprimir en OPAC |
No |
| 998 ## - INFORMACIÓN DE CONTROL LOCAL (RLIN) |
|---|
| Iniciales del catalogador, CIN (RLIN) |
AAR/AAC |
| Primera fecha, FD (RLIN) |
11/08/2025 |
