MARC details
000 -CABECERA |
campo de control de longitud fija |
02210cam a2200265 a 4500 |
001 - NÚMERO DE CONTROL |
campo de control |
7750690 |
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
campo de control |
CaAEU |
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
campo de control |
20240422180119.0 |
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
campo de control de longitud fija |
131111t20142014inua ob 001 0 eng d |
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
Número Internacional Estándar del Libro |
9781118661468 |
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
Centro/agencia transcriptor |
TBS |
041 ## - CÓDIGO DE LENGUA |
Código de lengua del texto/banda sonora o título independiente |
eng |
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
Número de clasificación |
QA76.9.D343 |
100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
Nombre de persona |
Foreman, John W. |
Término indicativo de función/relación |
author |
9 (RLIN) |
21275 |
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
Título |
Data smart |
Resto del título |
: using data science to transform information into insight |
Mención de responsabilidad, etc. |
/ John W. Foreman. |
260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
Lugar de publicación, distribución, etc. |
Indianapolis, IN : |
Nombre del editor, distribuidor, etc. |
John Wiley & Sons, |
Fecha de publicación, distribución, etc. |
2014. |
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
Extensión |
xx, 409 pages, illustrations, charts, tables (black and white) ; 24 cm. |
504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
Nota de bibliografía, etc. |
Includes bibliographical references and index. |
505 ## - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
Nota de contenido con formato |
Everything you ever needed to know about spreadsheets but were too afraid to ask — Cluster analysis part I : using K-means to segment your customer base — Naïve Bayes and the incredible lightness of being an idiot — Optimization modeling : because that "fresh squeezed" orange juice ain't gonna blend itself — Cluster analysis part II : network graphs and community detection — The granddaddy of supervised artificial intelligence : regression — Ensemble models : a whole lot of bad pizza — Forecasting : breathe easy; you can't win — Outlier detection : just because they're odd doesn't mean they're unimportant — Moving from spreadsheets into R. |
520 ## - SUMARIO, ETC. |
Sumario, etc. |
Data Science gets thrown around in the press like it's magic. Major retailers are predicting everything from when their customers are pregnant to when they want a new pair of Chuck Taylors. It's a brave new world where seemingly meaningless data can be transformed into valuable insight to drive smart business decisions.<br/><br/>But how does one exactly do data science? Do you have to hire one of these priests of the dark arts, the "data scientist," to extract this gold from your data? Nope.<br/><br/>Data science is little more than using straight-forward steps to process raw data into actionable insight. And in Data Smart, author and data scientist John Foreman will show you how that's done within the familiar environment of a spreadsheet. |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Data mining |
9 (RLIN) |
7979 |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Web sites |
Subdivisión general |
Design |
9 (RLIN) |
7486 |
650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Web usage mining |
9 (RLIN) |
8233 |
942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA AGREGADA (KOHA) |
Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación de Library of Congress |