Python para análisis de datos

My interest in gathering together a collection of this sort was generated by a fortuitous combination of historical studies under Professor Keith Lehrer and studies in cognitive science under Professor R. Michael Harnish at the University of Arizona. Work on the volume began there while I was an instructor in the Department of Linguistics and was greatly encouraged by participants in the Faculty Seminar on Cognitive Science chaired by Professor Lance J. Rips. I wish to express my appreciation to all of these and to many other individuals with whom I discussed the possibility of contribution...

Cuando hemos dibujado una pieza empleando los módulos Part Design, Wireframe & Surface Design y Assembly Designcon el programa CATIA V5 ( Computer Aided Three-Dimensional Interactive) no sabemos con certeza qué va a ocurrir con nuestro modelo inicial de diseño. Nos preguntamos si este modelo previo cumplirá con las especificaciones técnicas requeridas para el uso que nos hemos planteado. Una vez diseñada y producida la pieza ̈resistirá la acción de las cargas aplicadas y condiciones de trabajo a las que se encontrará sometida cuando la sometamos al uso? Estas y muchas otras...

Python Aplicado, el clásico de Eugenia Bahit que ha ido evolucionando desde Python para Principiantes, se presenta en su cuarta edición siguiendo la línea de las anteriores versiones, en la que se recorre el potencial del lenguaje desde sus aspectos más básicos hasta su aplicación más avanzada. En esta cuarta edición se incorporan conceptos nunca antes tratados en la bibliografía existente, como es el caso del desarrollo de aplicaciones Web con bibliotecas nativas de Python. La autora abarca de forma simple, temas complejos como el desarrollo de APIs o el manejo de sesiones, sin...

Este libro trata de exponer de forma sistemática las principales técnicas de análisis masivo de datos a estudiosos y profesionales interesados en la extracción del conocimiento de redes y grandes bases de datos, que necesitan una base teórica y práctica de Minería de Datos, Inteligencia Artificial y Teoría de Grafos para poder aplicar estas técnicas. Que por un lado necesitan comprender el funcionamiento de los algoritmos básicos para aplicarlos, adaptarlos y/o mejorarlos, y por otro lado necesitan diseñar soluciones concretas en su trabajo tomando como punto de partida...