Análisis, interpretación y toma de decisiones estratégicas en la Ciencia de Datos

Se propone abordar el paradigma de Ciencia de Datos con el objetivo de reconocer, analizar y describir el conjunto de estudios y prácticas inherentes a la misma y aplicable a grandes colecciones de datos provenientes de diferentes áreas tales como Educación, Bibliotecología, Astronomía y redes socia...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Malberti, Alejandra, Klenzi, Raúl O., Beguerí, Graciela
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
Minería de Datos
software libre
aprendizaje automático
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52853
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Se propone abordar el paradigma de Ciencia de Datos con el objetivo de reconocer, analizar y describir el conjunto de estudios y prácticas inherentes a la misma y aplicable a grandes colecciones de datos provenientes de diferentes áreas tales como Educación, Bibliotecología, Astronomía y redes sociales. Estos datos serán accedidos y analizados por medio de herramientas de software libre licencia AGPL como Knime, Weka, R, Rapidminer y módulos específicos de Python, que se ejecuten en diferentes plataformas de hardware secuenciales, paralelos y distribuidos.
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