Manuel Data Studio

📘 MACHINE LEARNING A TRAVÉS DE PYTHON

Aprendizaje supervisado: análisis discriminante, modelos lineales generalizados y árboles de decisión
✍️ César Pérez López

Si estás entrando al mundo de la estadística aplicada, la ciencia de datos y el Machine Learning, este libro resulta especialmente interesante porque conecta conceptos estadísticos con su implementación práctica en Python.

Uno de sus mayores atractivos es que aborda herramientas fundamentales del aprendizaje supervisado:

🐍 Python: permite llevar la teoría estadística directamente a la práctica mediante programación.

📊 Análisis discriminante: una técnica clásica para problemas de clasificación, útil para comprender cómo podemos separar y asignar observaciones a diferentes grupos.

📈 Modelos lineales generalizados (GLM): amplían la idea de la regresión lineal para trabajar con distintos tipos de variables respuesta y constituyen un puente importante entre la estadística tradicional y el aprendizaje estadístico.

🌳 Árboles de decisión: permiten abordar problemas de clasificación y predicción mediante estructuras intuitivas y fáciles de interpretar, además de ser una base conceptual importante para métodos más avanzados de Machine Learning.

🐍 Estadística + Python + Machine Learning = herramientas para transformar datos en conocimiento.

📚 Un libro para quienes quieren pasar de la teoría a la práctica y entender los fundamentos del aprendizaje supervisado.



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Econometrics
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is the application of statistical and mathematical methods to economic data. It combines economic theory, mathematics, and statistics to estimate relationships between variables, test economic hypotheses, identify causal effects, and forecast future outcomes. Econometrics helps economists evaluate policies, understand economic behavior, and make evidence-based decisions using real-world data.

El libro “Estatistica Experimental e Observacional: una obra que aborda temas sobre los métodos clássicos”. El libro fue desarrollado especialmente para investigadores y estudiantes de posgrado no vinculados a la estadística. Para estos profesionales, los métodos de análisis estadístico son sólo herramientas que, idealmente, deberían ser lo más sencillas, potentes y seguras posible. Ante tantos libros sobre el tema, buscamos un lenguaje simple, con menos énfasis en cálculos o formalidades matemáticas, optando por un enfoque que permita un poco más de autonomía a investigadores y estudiantes no estadísticos y que contribuya a un mejor uso de la estadística clásica. Con una amplia revisión de la literatura, pero lejos de agotar los temas, el libro abarca desde los principales conceptos útiles para la experimentación hasta discusiones más complejas sobre estadística descriptiva, pruebas de medias, valores p, multiplicidad de error tipo I, diseños experimentales, transformación de datos, valores atípicos, verificación de supuestos, regresión no lineal, regresión múltiple, pruebas no paramétricas simples, métodos multivariados, entre otros. Al final de cada capítulo se presenta un resumen de las principales recomendaciones, así como ejemplos resueltos en el software SPEED stat.
El libro será utilizado como bibliografía principal en un curso de posgrado en la Universidad Federal de Viçosa - Brasil. Con este fin y en relación con el Compromiso por la Ciencia Abierta, la versión digital del libro se puede descargar de forma gratuita (https://encurtador.com.br/Z1oAM). Quien quiera contribuir a cubrir los costos de publicación puede adquirir la versión impresa en Clube de Autores o Estante Virtual (https://encurtador.com.br/k2gzL).

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📚⚫ En Alfaguara Negra reunimos algunos de los thrillers más adictivos de nuestro catálogo para que disfrutes este verano de toda la tensión, el ritmo y el suspense de la mejor novela negra.

«Matar a un rico», de Sandrone Dazieri, devuelve a Colomba Caselli y Dante Torre a un nuevo caso que comienza con la aparición de un exfutbolista sin vida en un lujoso apartamento. Mientras los crímenes se multiplican y la ciudad se llena de mensajes que incitan a atacar a los ricos, ambos deberán descubrir quién está detrás de los asesinatos antes de que sea demasiado tarde.

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Aprende Machine Learning- Python






¿Qué es el machine learning?
El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que lleva a cabo tareas de análisis de datos sin instrucciones explícitas. La tecnología del machine learning puede procesar grandes cantidades de datos históricos, identificar patrones y predecir nuevas relaciones entre datos previamente desconocidos. Puede llevar a cabo tareas de clasificación y predicción en documentos, imágenes, números y otros tipos de datos.

Por ejemplo, una organización financiera podría entrenar un sistema de machine learning para clasificar las transacciones fraudulentas y genuinas. El sistema identifica patrones en los datos conocidos para adivinar o predecir con exactitud si una nueva transacción es genuina.

¿Qué es el machine learning en palabras sencillas?
ML es la abreviatura de machine learning, que es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la computación que aprovecha los datos y los algoritmos para permitir que los sistemas de IA aprendan y mejoren de manera similar a la de los humanos, lo que mejora de forma progresiva su precisión con el tiempo.

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🙂☘️✌️ESTADÍSTICA NO PARAMÉTRICA APLICADA A LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA CON SOFTWARE SPSS, MINITAB Y EXCEL.

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