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dc.contributor.author López Jiménez, Jorge
dc.date.accessioned 2023-09-13T17:00:51Z
dc.date.available 2023-09-13T17:00:51Z
dc.identifier.uri http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/18609
dc.description El objetivo de este compendio de prácticas es ampliar y actualizar los conocimientos de la materia de Minería de Datos a través de cinco prácticas que abordan tópicos esenciales para análisis de grandes cantidades de datos, popularmente conocido en la industria como macrodatos o datos masivos. Este compendio guía al alumno paso a paso en el desarrollo de las cinco prácticas y está pensado para ser desarrollado en el tiempo de estudio designado a la materia. es_ES
dc.description.abstract Cantidades vastas de datos sobre diferentes aspectos de la vida son almacenadas en la nube. No solo datos de comportamiento e interacción humana a través del Internet son almacenados, también información financiera, médica, bioinformática, gubernamental, educativa, adquisiciones y la lista sigue. Lo interesante de estos datos no es sólo su magnitud, sino también la correlación que estos tienen entre sí mismos y el contexto del cual son extrapolados. En muchas ocasiones, estos datos acaban convirtiéndose en piezas de un producto, el cual retroalimenta a la persona con la que se le relacionan estos datos; por ejemplo, Amazon con su sistema de recomendación de productos o Facebook con su sistema de recomendación de amistades. El cómputo estadístico es el área de estudio que surge de la interacción entre la Estadística y la Ciencia de la Computación, usando conceptos de ambas ramas para generar herramientas y modelos para descubrir relaciones entre los datos y generar contexto. es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject Minería de datos es_ES
dc.subject Análisis de datos es_ES
dc.subject Bases de datos es_ES
dc.subject Datos geográficos es_ES
dc.subject Regresión lineal es_ES
dc.subject Lenguaje R es_ES
dc.title Análisis exploratorio de datos con R project es_ES
dc.type Material Didáctico es_ES
dc.director.trabajoescrito Lizárraga Ramírez, Gabriela Betzabé
dc.carrera.ingenieria Ingeniería en computación es_ES


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