El siguiente libro gratuito está dirigido para todas aquellas personas interesadas en aprender sobre los algoritmos en el análisis de negocio.
Sobre el Libro (Por el Autor)
Entender esquemáticamente y también en detalle cómo funcionan algunos de los algoritmos más habituales en Business Analytics (BA) ayudará al estudiante a utilizar herramientas BA, sabiendo qué pueden dar de sí y a la vez, sabiendo cuáles son los fundamentos científicos que hay detrás de ellas.
Veréis notación y formulación matemática. Este hecho se ha tratado con máxima delicadeza para que el estudiante que no está acostumbrado a la misma no tenga problemas para obviarla y seguir el contenido didáctico sin más problemas, y a la vez, que para el estudiante que sí la domina, pueda usar esta herramienta científica para comprender mejor los conceptos expuestos.
Trabajaremos técnicas de clasificación, segmentación, predicción, jerarquización, asociación y visualización de datos, asimismo, en el documento “Anexo” trabajaremos conceptos estadísticos y algebraicos que constituyen la base matemática de todas estas técnicas.
Es generalmente aceptada la idea de asociar habilidades sintéticas y analíticas a las actividades más o menos científicas como BA; sin embargo, es igualmente importante cultivar habilidades creativas para, a veces buscar y a veces encontrar, patrones nuevos que nos permitan convertir datos en conocimiento.
A través del estudio de los distintos algoritmos, el estudiante observará la aportación creativa de distintos científicos que han contribuido muchas veces, con soluciones sencillas, brillantes y efectivas a problemas realmente complejos a priori.
Contenido (Temas)
- Creación de modelos de datos
- Familias de algoritmos
- Clasificación por vecindad. K-Nearest Neighbor
- Ganancia de información
- Árboles de decisión
- Redes neuronales
- SVM Support Vector Machines
- Clustering aglomerativo y dendrogramas
- Clustering o clasificador
- PCA Análisis de componentes principales
- Asociaciones
- Técnicas estadísticas de regresión
- Visualización de datos
- Anexos
Ficha Técnica
Año: 2013
Editor: UOC
Idioma: Español
Tamaño: 1.37 MB
Licencia: CC-BY-SA
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