MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
03876 a2200253 4500 |
| 003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
OSt |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
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| campo de control de longitud fija |
2020 |
| 020 ## - ISBN |
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| Número Internacional Estándar del Libro |
9780135404676 |
| 040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN |
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| Centro catalogador/agencia de origen |
GAMADERO |
| Lengua de catalogación |
Español |
| Centro/agencia transcriptor |
GAMADERO |
| 041 ## - CÓDIGO DE IDIOMA |
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| Código de idioma del texto |
Español |
| 050 00 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
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| Número de clasificación |
QA76.73P98P33 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
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| Nombre de persona |
PAUL DEITEL HARVEY DEITEL |
| 245 ## - MENCIÓN DEL TÍTULO |
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| Título |
INTRO TO PYTHON ( FOR COMPUTER SCIENCE AND DATA SC / |
| 250 ## - MENCION DE EDICION |
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| Mención de edición |
PRIMERA |
| 260 ## - PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, ETC. |
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| Nombre del editor |
PEARSON |
| Lugar de publicación |
USA |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
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| Extensión |
831 PGS. |
| Otras características físicas |
ILUSTRACIONES |
| Dimensiones |
23 X 18 CM |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA |
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| Nota de bibliografía |
Formato<br/>Libro Físico<br/>Editorial<br/>Pearson<br/>Autor<br/>Paul J. Deitel; Harvey Deitel<br/>Año<br/>2019<br/>Idioma<br/>Inglés<br/>N° páginas<br/>880<br/>Encuadernación<br/>Tapa Blanda<br/>ISBN13<br/>9780135404676<br/>N° edición<br/>1<br/>Categorías<br/>Lenguajes de programación scripting<br/> |
| 505 ## - TABLA DE CONTENIDO |
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| Tabla de contenido |
Los capítulos 12 a 17 marcados como DS son capítulos basados en Python, IA, big data y la nube, cada uno con varios estudios de implementación completa. 4. La programación de estilo funcional está integrada en todo el libro.<br/><br/>1. Los capítulos 1 a 11 marcados como CS son temas tradicionales de programación en Python y ciencias de la computación. 2. Los recuadros inferiores de color claro en los capítulos 1 a 10 marcados como Introducción a DS son introducciones breves y amigables a temas de ciencia de datos.<br/><br/>DS 16. Redes neuronales convolucionales y recurrentes de aprendizaje profundo; Aprendizaje de refuerzo en los ejercicios<br/><br/>DS 15. Aprendizaje automático: clasificación, regresión y agrupamiento<br/><br/>DS 14. IBM Watson® y la computación cognitiva<br/><br/>DS Introducción: simulación y visualización estática<br/><br/>5. El prefacio explica las dependencias entre los capítulos. 6. Visualizaciones en todo el libro.<br/><br/>Blog de otros temas de CS y DS<br/><br/>CS 11. Pensamiento informático: recursión, búsqueda, ordenación y Big O<br/><br/>DS 13. Minería de datos Análisis de sentimiento de Twitter®, JSON y servicios web<br/><br/>DS 12. Procesamiento del lenguaje natural (PLN) Web Scraping en los ejercicios<br/><br/>PARTE 4 Estudios de caso de IA, Big Data y la nube<br/><br/>CS 9. Archivos y excepciones<br/><br/>Introducción a DS: Pandas, expresiones regulares y manipulación de datos<br/><br/>CS 8. Cadenas: una mirada más profunda incluye expresiones regulares<br/><br/>Introducción a DS: Series de Pandas y DataFrames<br/><br/>CS 7. Programación orientada a matrices con NumPy Matrices NumPy de alto rendimiento<br/><br/>Introducción a DS: Series de tiempo y regresión lineal simple<br/><br/>CS 10. Programación orientada a objetos<br/><br/>PARTE 3 CS: Temas de alto nivel de Python<br/><br/>CS 5. Listas y tuplas<br/><br/>Introducción a DS: Estadística básica: medidas de dispersión<br/><br/>CS 4. Funciones<br/><br/>Introducción a DS: Medidas de tendencia central: media, mediana, moda<br/><br/>CS 3. Declaraciones de control y desarrollo de programas<br/><br/>DS Intro: Estadísticas descriptivas básicas<br/><br/>CS 2. Introducción a la programación en Python<br/><br/>DS Intro: IA: en la intersección de CS y DS<br/><br/>CS 6. Diccionarios y conjuntos<br/><br/>CS 1. Introducción a las computadoras y Python DS Intro: Simulación y visualización dinámica<br/><br/>PARTE 2 CS: Estructuras de datos, cadenas y archivos de Python<br/><br/>PARTE 1 CS: Guía de inicio rápido de los fundamentos de Python<br/><br/>por Paul Deitel y Harvey Deitel<br/><br/>Introducción a Python® para informática y ciencia de datos Aprender a programar con IA, Big Data y la nube |
| 520 ## - RESUMEN |
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| Resumen |
En este nuevo y emocionante libro de texto, aprenderás de forma práctica con las tecnologías informáticas más atractivas y vanguardistas de la actualidad, y, como verás, con una combinación fácilmente adaptable de informática y ciencia de datos, ideal para cursos introductorios en estas disciplinas y otras afines. Además, programarás en Python , uno de los lenguajes más populares del mundo y el de mayor crecimiento. |
| 526 ## - PROGRAMA DE ESTUDIO |
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| Nombre del programa |
Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
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| Término de materia |
Programación |
| 9 (RLIN) |
729 |
| 942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA) |
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| Tipo de ítem Koha |
Libro |
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Clasificación Decimal Dewey |
| Edición |
PRIMERA |
| Parte de la signatura que corresponde a la clasificación (Parte de la clasificación) |
QA76.73P98P33 |
| 945 ## - CATALOGADORES |
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| Número del Creador del Registro |
1 |
| Nombre del Creador del Registro |
admin |
| Nombre del último modificador del registro |
CRON CRON |
| Número de último modificador del registro |
|
