02440nam a22003497a 450000500170000000600190001700800410003602000180007704000130009508200210010810000170012924501120014625000180025826400310027630000490030733600270035633700330038333800360041649000540045250000320050650002310053850502570076952006570102652002490168365000220193265000190195465000240197365000300199765000110202770000260203870000260206420260312160523.0a|||||r|||| 00| 0 260204b        |||||||| |||| 00| 0 spa d  a9789587787887  aCO-ViULL04223a519.5bB886e1 aBruce, Peter10aEstadística práctica para ciencia de datos con R y Python /cBruce, Peter; Bruce Andrew; Gedeck, Peter.  a2ª edición 1aMadrid :bMarcombo,c2023.  a347 páginas :bfiguras;c24 centímetros.  2rdacontentatextobtxt  2rdamediaasin mediaciónbn  2rdacarrieravolumen impresobnc 1aBiblioteca de estadística y análisis de datos  aIncluye tabla de ontenido.   aIncluye ejemplos detallados y ejercicios que permiten al lector desarrollar habilidades prácticas para el manejo y análisis de datos, haciendo énfasis en técnicas estadísticas modernas y herramientas computacionales.0 aIntroducción a la estadística para ciencia de datos -- Estadística descriptiva -- Probabilidad y distribuciones -- Inferencia estadística -- Regresión y correlación -- Análisis de datos multivariados -- Técnicas avanzadas con R y Python  aEste libro presenta una introducción práctica a la estadística aplicada en la ciencia de datos utilizando los lenguajes de programación R y Python. La obra está diseñada para facilitar la comprensión de conceptos estadísticos fundamentales y su aplicación en análisis de datos reales. Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python es una obra que combina teoría y práctica para ofrecer una guía completa en el análisis estadístico aplicado a la ciencia de datos. Dirigida a estudiantes y profesionales, facilita el aprendizaje mediante ejemplos claros y el uso de dos lenguajes de programación populares.  aLa segunda edición actualiza contenidos y ejemplos para reflejar las últimas tendencias en análisis de datos, incluyendo nuevas técnicas y herramientas que permiten un manejo eficiente y efectivo de grandes volúmenes de información.  aCiencia de datos   aEstadística   aAnálisis de datos  aAnálisis estadísticos  aPython  aBruce, Andreweautor.  aGedeck, Petereautor.