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Solucionar uno mismo los problemas derivados del análisis de las colecciones de datos por medio del diseño de algoritmos es esencial para evolucionar como programador, así como saber implementar dichas soluciones utilizando el lenguaje de programación Python. Si quiere aprender nuevas formas de representar datos, su manejo y su uso en la solución de problemas, este libro le proporcionará todo lo que necesita. En él se mantiene la premisa de que enseñar a programar debe ir más allá de explicar un lenguaje de programación, debe desarrollar la capacidad de análisis, despertar el interés por diseñar soluciones eficaces y eficientes, promover la escritura de código agradable de leer y, por lo tanto, fácil de mantener y evolucionar, y debe convencer acerca de la importancia de probar todos los algoritmos, para asegurarse de que funcionan correctamente. Este manual se organiza en cuatro capítulos: el primero está dedicado a las listas; el segundo, a los conjuntos; el tercero, a los diccionarios, y el cuarto, a los arreglos. Cada tema se desarrolla poniendo especial énfasis en el concepto, dado que lo importante es entender la teoría para luego poder llevarla a la práctica y usarla en el diseño de algoritmos con éxito. Además, todos los programas escritos en Python, presentados como ejemplos o como solución a los problemas, pueden consultarse en un repositorio de GitHub. Sin duda, este es un libro imprescindible para todos aquellos que tengan conocimientos básicos de algorítmica y quieran profundizar en esta área. También se ajusta muy bien a materias de ciencias de la computación dedicadas a la enseñanza del desarrollo de algoritmos y su implementación usando lenguajes de programación, por lo que es el manual ideal para las primeras materias de cualquier plan de estudios que incluya este campo del saber. Si antes de profundizar en este libro quiere asentar las bases del pensamiento algorítmico e introducirse en algunos de los elementos básicos del lenguaje, le recomendamos el libro Aprende a programar en Python: de cero al infinito.

Tom 3: DVD + Książka Dwa legendarne potwory, bohaterowie serii zaliczanych do najbardziej kasowych w historii kina, spotykają się po raz pierwszy i toczą ze ...

El propósito de este libro es introducir al lector al mundo del software estadístico R. El análisis de datos y la construcción de modelos estadísticos son vitales en todas las disciplinas, desde la ingeniería, medicina, epidemiología, biología, genética, ecología, agronomía, hasta la economía y las políticas públicas. R es un software gratuito y de código abierto, que junto con permitir el análisis de datos y el ajuste de modelos estadísticos, ofrece una serie de ventajas para el trabajo asociativo, registro y reproducibilidad de análisis, que lo convierten en una herramienta computacional moderna ideal para el aprendizaje, la investigación y el trabajo profesional. Responder a preguntas del tipo: ¿Cómo funciona R? ¿Cómo se leen datos en diferentes formatos? ¿Cómo explorar y filtrar bases de datos? ¿Cómo graficar? ¿Cómo se ajustan modelos de regresión? y ¿Cómo se realizan comparaciones múltiples en experimentos? son el foco del libro.

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Libro especializado que se ajusta al desarrollo de la cualificación profesional y adquisición del certificado de profesionalidad "IFCD0210 - DESARROLLO DE APLICACIONES CON TECNOLOGÍAS WEB". Manual imprescindible para la formación y la capacitación, que se basa en los principios de la cualificación y dinamización del conocimiento, como premisas para la mejora de la empleabilidad y eficacia para el desempeño del trabajo.

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El siglo XXI vino acompañado con las oportunidades y desafíos de una era marcada por la saturación de la información. Sin embargo, la mayor cantidad de información no se tradujo necesariamente en una ciudadanía más informada y participativa. El desarrollo de las tecnologías de la información, la democratización de los datos y la hiperconectividad de las audiencias nos obligan a pensar sobre las distintas maneras en las que la ciudadanía se puede beneficiar de un mundo digital que todavía no resulta del todo transparente. Por eso este libro se propone presentar un panorama sobre diversos casos y usos de visualización de la información en los medios de comunicación y en otras organizaciones preocupadas de la comunicación pública, política y social. Visualización de datos: Periodismo y Comunicación en la era de la información visual, ofrece, asimismo, las bases para pensar de qué manera los ciudadanos pueden demandar, colaborar y asistir en el desarrollo de un Estado que impulse leyes que apunten a la probidad y transparencia de sus actividades. Desde el trabajo de periodistas en medios de comunicación hasta organizaciones gubernamentales, los autores que contribuyen en este volumen analizan casos en donde la visualización de la información ha jugado un rol clave en los procesos democráticos de una sociedad amenazada por la abundancia de información falsa, así como las oportunidades y desafíos que se presentan.

Figurka FERAL PREDATOR z filmu PREDATOR: PREY Wysokość ok. 18 cm Producent: NECA Wersja: ULTIMATE Figurka Predator Feral o wysokości około 18 cm, wyprodukowa...

El autor reconstruye el problema de la publicidad de la información personal en poder del estado desde una perspectiva teórica y legislativa. Esta investigación genera aportes los planteamientos teóricos de la dicotomía entre lo público y lo privado, aporta precisiones conceptuales en las definiciones de privacidad, datos personales e información sensible, desarrolla una dogmática adecuada para solucionar en la práctica los problemas planteados por la tensión entre la máxima publicidad de la información del Estado y la información personal en poder del Estado. María Marvin Esta investigación representa el estudio más completo, profundo e innovador de los derechos de acceso a la información y de protección de datos personales en su compleja relación.

W południowoamerykańskiej dżungli spadł helikopter z amerykańskim ministrem. Na pomoc uwięzionym wyrusza specjalna grupa komandosów. Ich przeciwnikami nie są...

En ocasiones el análisis de datos es considerado como la parte principal de la investigación cualitativa, en general mientras que la recogida de datos es el paso previo para prepararlo. Existen distintos enfoques a la hora de analizar los datos en la investigación cuantitativa, algunos más generales, otros más específicos para cierto tipo de datos. Todos ellos tienen en común que se basan en el análisis textual, por ello cualquier tipo de material tiene que estar preparado para poder ser analizado de esa forma. En algunos casos, la estructura interna del texto, por ejemplo como narración, es más importante para el análisis que en otros, como ocurre en las entrevistas semiestructuradas. En otros el contenido es lo principal, incluso lo único; mientras que por ejemplo en los grupos de discusión la interacción también resulta relevante o podría ser el foco central del análisis como ocurre en el análisis de conversaciones. Esta obra analiza con gran detalle las estrategias básicas utilizadas en análisis de datos cualitativos. Primero se centra en la categorización de los datos, después en las narrativas y biografías y por último habla del uso de los ordenadores en estos campos. Se le presta una atención considerable al análisis comparativo, a la calidad y a la ética específica del análisis de datos. Ofrece las bases para analizar todo tipo de datos verbales obtenidos en una investigación cualitativa como las declaraciones y las historias.

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Vivimos en un mundo de datos. Los generamos y los recibimos en el móvil, el ordenador, el coche y en los utensilios más diversos, aunque no seamos conscientes de ello. Producimos datos cuando telefoneamos, cuando ponemos un «me gusta» en Facebook, cuando pagamos con tarjeta de crédito, cuando realizamos una búsqueda en internet, cuando nos hacen un reconocimiento médico o, simplemente, cuando nos movemos con el navegador del coche conectado. Hay billones y billones de datos y por eso hablamos de Big Data o de megadatos. Esta obra explica cómo se generan los datos, cómo se procesan, para qué sirven y, sobre todo, para lo que no deberían servir. Así, sin apostar por un mensaje catastrofista, el libro proporciona al lector información y consejos para concienciarlo sobre las grandes oportunidades que implica este imperio de los datos, tanto para la investigación como para otros ámbitos, pero también sobre los peligros y sobre la parte de responsabilidad que tenemos en el uso (y en el mal uso) de datos de todo tipo.

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Libro especializado que se ajusta al desarrollo de la cualificación profesional y adquisición del certificado de profesionalidad "ADGD0208. GESTIÓN INTEGRADA DE RECURSOS HUMANOS". Manual imprescindible para la formación y la capacitación, que se basa en los principios de la cualificación y dinamización del conocimiento, como premisas para la mejora de la empleabilidad y eficacia para el desempeño del trabajo.

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Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante. Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara. Con este libro aprenderás: Por qué el análisis exploratorio de datos es un paso preliminar clave en la ciencia de datos Cómo el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo y ofrecer un conjunto de datos de mayor calidad, incluso con Big Data Cómo los principios del diseño experimental ofrecen respuestas definitivas a preguntas Cómo utilizar la regresión para estimar resultados y detectar anomalías Técnicas de clasificación esenciales para predecir a qué categorías pertenece un registro Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos sin etiquetar Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com. Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos. Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.

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Libro especializado que se ajusta al desarrollo de la cualificación profesional y adquisición del certificado de profesionalidad "ADGG0308. ASISTENCIA DOCUMENTAL Y DE GESTIÓN EN DESPACHOS Y OFICINAS". Manual imprescindible para la formación y la capacitación, que se basa en los principios de la cualificación y dinamización del conocimiento, como premisas para la mejora de la empleabilidad y eficacia para el desempeño del trabajo.

Tym razem scenarzyści prowadzą nas w kierunku dobrze znanych z filmowego Obcego-Decydujące starcie klimatów: samotny statek kosmiczny przemierza kosmiczną pu...