TY - BOOK AU - Shmueli,Galit TI - Data mining for business analytics: concepts, techniques and applications in Python SN - 9781119549840 AV - HF5548.2 D383 2020 PY - 2020/// CY - Hoboken, New Jersey PB - Wiley KW - lemb KW - Matemáticas financieras KW - Programas para computadoras KW - Negocios KW - Procesamiento de datos KW - Minería de datos KW - Python (Lenguaje de programación para computadora) N1 - Incluye referencias bibliográficas e índice N2 - Los lectores aprenderán cómo implementar una variedad de algoritmos populares de minería de datos en Python (un software gratuito y de código abierto) para abordar problemas y oportunidades comerciales. Esta es la sexta versión de este exitoso texto y la primera que utiliza Python. Cubre algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para predicción, clasificación, visualización, reducción de dimensiones, sistemas de recomendación, agrupación, minería de texto y análisis de redes. También incluye: Un nuevo coautor, Peter Gedeck, que aporta experiencia en la enseñanza de cursos de análisis de negocios utilizando Python y experiencia en la aplicación de métodos de aprendizaje automático al proceso de descubrimiento de fármacos. Una nueva sección sobre cuestiones éticas en la minería de datos Actualizaciones y material nuevo basado en comentarios de instructores que imparten cursos de MBA, pregrado, diplomado y ejecutivos, y de sus estudiantes. Más de una docena de estudios de casos que demuestran aplicaciones de las técnicas de minería de datos descritas. Ejercicios de final de capítulo que ayudan a los lectores a evaluar y ampliar su comprensión y competencia del material presentado. Un sitio web complementario con más de dos docenas de conjuntos de datos y materiales para instructores que incluyen soluciones de ejercicios, diapositivas de PowerPoint y soluciones de casos. Minería de datos para análisis empresarial: conceptos, técnicas y aplicaciones en Python es un libro de texto ideal para cursos de posgrado y pregrado superior en minería de datos, análisis predictivo y análisis empresarial. Esta nueva edición es también una excelente referencia para analistas, investigadores y profesionales que trabajan con métodos cuantitativos en los campos de los negocios, las finanzas, el marketing, la informática y la tecnología de la información. “Este libro tiene, con diferencia, la revisión más completa de los métodos de análisis de negocios que jamás haya visto, y cubre todo, desde enfoques clásicos como la regresión lineal y logística, hasta métodos modernos como redes neuronales, bagging and boosting, e incluso métodos mucho más específicos de negocios. Procedimientos como análisis de redes sociales y minería de textos. Si no la Biblia, al menos es un manual definitivo sobre el tema” ER -