Análisis inteligente de datos con lenguaje R: con aplicaciones a imágenes
- Autores
- Chan, Débora; Badano, Cristina Inés; Rey, Andrea Alejandra
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- libro
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Este texto es la compilación de notas de clase de Análisis Inteligente de Datos desarrolladas en dos maestrías correspondientes el nivel superior de Educación en la Argentina. Se propone introducir a los estudiantes de posgrado en las temáticas actuales del análisis multivariado al tiempo que promueve el manejo del lenguaje R para desarrollar y aplicar los contenidos. En esta primera edición se tratan Análisis de Componentes Principales, Escalado Multidimensional métrico, Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples. Se presentan pruebas estadísticas paramétricas y no paramétrica para comparación de medias univariadas y multivariadas, así como para estudio de asociaciones entre variables. Se exponen varios algoritmos para la clasificación supervisada y no supervisada explorando los diferentes enfoques. Entre las aplicaciones son relevantes la minería de texto y al procesamiento de imágenes.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Buenos Aires
Peer Reviewed - Materia
-
Ciencia de Datos
Análisis Multivariante
Datos - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- 2020-03-02T14:04:09Z
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- Institución
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Análisis inteligente de datos con lenguaje R: con aplicaciones a imágenesChan, DéboraBadano, Cristina InésRey, Andrea AlejandraCiencia de DatosAnálisis MultivarianteDatosEste texto es la compilación de notas de clase de Análisis Inteligente de Datos desarrolladas en dos maestrías correspondientes el nivel superior de Educación en la Argentina. Se propone introducir a los estudiantes de posgrado en las temáticas actuales del análisis multivariado al tiempo que promueve el manejo del lenguaje R para desarrollar y aplicar los contenidos. En esta primera edición se tratan Análisis de Componentes Principales, Escalado Multidimensional métrico, Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples. Se presentan pruebas estadísticas paramétricas y no paramétrica para comparación de medias univariadas y multivariadas, así como para estudio de asociaciones entre variables. Se exponen varios algoritmos para la clasificación supervisada y no supervisada explorando los diferentes enfoques. Entre las aplicaciones son relevantes la minería de texto y al procesamiento de imágenes.Fil: Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Buenos AiresPeer ReviewededUTecNe2020-03-02T14:04:09Z2020-03-02T14:04:09Z2020-03-02info:eu-repo/semantics/bookinfo:ar-repo/semantics/libroinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2f33application/pdfapplication/pdf978-987-4998-22-4http://hdl.handle.net/20.500.12272/4371spainfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-02T14:04:09Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/UTN - edUTecNeReservados todos los derechos. No se permite la reproducción total o parcial de esta obra, ni su incorporación a un sistema informático, ni su transmisión en cualquier forma o por cualquier medio (electrónico, mecánico, fotocopia, grabación u otros) sin autorización previa y por escrito de los titulares del copyright. La infracción de dichos derechos puede constituir un delito contra la propiedad intelectual.Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:56:53Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4371instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 11:56:54.363Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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Este texto es la compilación de notas de clase de Análisis Inteligente de Datos desarrolladas en dos maestrías correspondientes el nivel superior de Educación en la Argentina. Se propone introducir a los estudiantes de posgrado en las temáticas actuales del análisis multivariado al tiempo que promueve el manejo del lenguaje R para desarrollar y aplicar los contenidos. En esta primera edición se tratan Análisis de Componentes Principales, Escalado Multidimensional métrico, Análisis de Correspondencias Simples y Múltiples. Se presentan pruebas estadísticas paramétricas y no paramétrica para comparación de medias univariadas y multivariadas, así como para estudio de asociaciones entre variables. Se exponen varios algoritmos para la clasificación supervisada y no supervisada explorando los diferentes enfoques. Entre las aplicaciones son relevantes la minería de texto y al procesamiento de imágenes. |
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