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David W. Deamer ha escrito una guía detallada de los orígenes de la vida, organizada en tres secciones. La primera sección plantea cuestiones como: ¿De dónde proceden los átomos de la vida? ¿Cuál es la edad de la Tierra? ¿Cómo era la Tierra antes de que empezara la vida? ¿Y el agua, de dónde viene? Después de dar respuesta a este tipo de preguntas concluye con un nuevo interrogante: ¿Y esto, cómo lo sabemos? Con ello, el enfoque del libro se amplía explicándonos la manera como los científicos llegan a sus conclusiones y por qué estas resultan fiables. La segunda sección de la obra describe cómo determinadas moléculas orgánicas se ensamblan espontáneamente para formar poblaciones de protocélulas que evolucionan por selección hasta convertirse en sistema vivos primitivos. Ahora bien, el verdadero conocimiento no consiste solamente en lo que sabemos, pues igualmente importante es lo que aún desconocemos. En la tercera sección, el autor repasa las cuestiones que nos quedan por resolver antes de poder dar por zanjado el asunto, fundamental en biología, de cómo empieza la vida. El origen de la vida, todo cuanto hay que saber es un ejemplo de buena divulgación científica: es un libro breve, claro, rigurosamente argumentado y está escrito por un destacado especialista en la materia. Dejando de lado impresiones de carácter más personal o cualquier otro apunte que pueda desviar la atención del tema, este texto es pura información razonada.

Antoni Bosch Editor Sa

El origen de la vida

La respuesta de las élites político-económicas y las empresas transnacionales a las múltiples crisis que atravesamos es simple: más alianzas público-privadas e inversiones masivas en digitalización y ?economía verde?, manteniendo constantes las señas de identidad del capitalismo y con la promesa de un horizonte win-win de crecimiento, descarbonización, desmaterialización e igualdad. Este relato verde y digital asfalta la pista de aterrizaje para una generación renovada de megaproyectos corporativos: proyectos mineros y de hidrocarburos, polígonos eólicos y fotovoltaicos, centrales hidroeléctricas y geotérmicas, macrogranjas, fábricas de baterías, centros de datos y grandes infraestructuras. ¿Son estos megaproyectos un fenómeno indispensable? ¿Cuáles son sus impactos? ¿Qué claves alternativas podrían priorizarse? ¿Podrían algunos proyectos de cierta escala y volumen de inversión jugar un papel significativo en la transición a otros modelos? ¿Bajo qué parámetros y condiciones? En torno a estas preguntas se estructura el presente libro. Partiendo del controvertido debate sobre las herramientas a desarrollar, se plantea una crítica a la ?no transición? que supone la propuesta hegemónica, a la vez que se bosqueja un horizonte y unos criterios para enfrentar el debate sobre el qué, el quién y el cómo hacer para avanzar en una transición ecosocial justa.

Icaria Editorial

Megaproyectos

Es posible que quede muy poco por descubrir sobre el pasado, pero queda por hacer gran uso de él. Si dejamos al lado algunos prejuicios podremos interpretar el mundo de formas que sugieran diversos futuros posibles. Nubla escribe sobre moluscos de quinientos años, el primer fonógrafo de la Antigüedad, la educación musical de los niños y el hallazgo de la penicilina con el mismo espíritu iluminador con el que propone franquear ciertos límites espacio-temporales, al menos en nuestra imaginación. Algo que permita escribir el texto más bello y misterioso de nuestra propia existencia.

La ciencia a la luz del misterio

Gracias al big data ahora son los libros e incluso los deberes los que aprenden de los estudiantes, detectan sus puntos débiles y se adaptan a sus necesidades, mejorando los resultados de todo el grupo? y de los grupos futuros. Pero no todo es positivo ni siempre ni para todos. La circulación circula en ambos sentidos. ¿Queremos que nuestros datos se conserven, hasta el último detalle, para siempre? ¿Estamos dispuestos a aceptar las consecuencias de la entrada del big data en nuestras vidas?

Aprender con big data

La admiración por la naturaleza parece acentuarse a medida que aumenta la población mundial y crecen las ciudades. Cuanto más nos alejamos de la tierra, más fuerte es el anhelo de retornar a ella. Cultivar un jardín o un huerto se ha convertido en una forma de rebeldía y solidaridad, de lucha por los derechos sociales y la sostenibilidad del medioambiente. Pero ver crecer lo que sembramos es sobre todo una de las fuentes más genuinas de gozo. Además, las plantas nos pueden enseñar mucho acerca del ?arduo arte de vivir bien? del que habla Michel de Montaigne.   Santiago Beruete, valiéndose de su experiencia jardinera, las aportaciones de la botánica y el pensamiento ecológico, nos invita a reflexionar sobre las contradicciones humano.

Verdolatría

Una disección exhaustiva y en primera persona del trabajo del analista de datos y del contexto en el que se desarrolla.Con un lenguaje coloquial y sin tapujos, Jorge Béjar, analista de datos, comparte su experiencia para que el lector tenga una amplia visión de esta profesión desde diferentes ópticas: por qué trabaja en esto, qué le reporta, qué hace, con qué herramientas trabaja, cuál es su día a día, cuáles son sus compañeros, quiénes son sus jefes, con qué becarios ha compartido experiencias, etc.Data para mi madre es un libro imprescindible para cualquiera que se mueva en el ecosistema de los datos (que somos todos):-Perfiles de fuera de Data: encontrarán un ensayo que les permitirá una mejor comprensión y entendimiento de los equipos de Data, así como de las lógicas que les mueven.-Perfiles de Data: encontrarán un ensayo costumbrista en el que confirmarán que la mayoría de realidades en Data lo son de todos (o casi todos).-Estudiantes: encontrarán un ensayo que les acercará la realidad y todo lo que implica y abarca el día a día de un perfil laboral intermedio en la empresa de hoy.-Mi madre (y todos los padres): encontrarán un ensayo que tratará de acercarles el día a día laboral de una parte importante de la generación millenial.

Data para mi madre: Una disección exhaustiva del trabajo del analista de datos

Las plantas podrían perfectamente vivir sin nosotros, en cambio nosotros sin ellas nos extinguiríamos en un breve período de tiempo. Es más, en el planeta Tierra existe tan sólo un 0,3% de vida animal frente a un 99,7% de vida vegetal. Y sin embargo expresiones como 'vegetar' o 'ser un vegetal' indican en casi todas las lenguas unas condiciones de vida reducidas a la mínima expresión. Cuando pensamos en las plantas, nos sentimos tentados a atribuirles dos características: inmovilidad e insensibilidad. Pero investigaciones científicas llevadas a cabo durante los últimos cincuenta años han demostrado que las plantas son sensibles (es decir que están dotadas no sólo de los cinco sentidos que posee la especie humana sino de hasta quince sentidos más), se comunican e intercambian información (entre ellas y con los animales), duermen, memorizan, cuidan de sus hijos, tienen su propia personalidad, toman decisiones e incluso son capaces de manipular a otras especies. ¿Cómo negar pues que también son inteligentes? Su capacidad para resolver los problemas que se les presentan ha sido probada por los estudios más recientes. Este libro se adentra en el fascinante mundo de las plantas desde el rigor científico y al mismo tiempo usando un lenguaje accesible a cualquier lector. Y pone al descubierto lo mucho que les debemos y, más aún, lo mucho que aún nos pueden enseñar.

Sensibilidad e inteligencia en el mundo vegetal

¿Qué tienen en común un padre abrumado por la enfermedad de su hijo, una mujer maltratada, un joven bisexual al que la madre no quiere ni ver, una depresiva crónica y un taiwanés que cae muerto tras casi un día entero ante el ordenador? Efectivamente, los videojuegos. A los que también juega la gente feliz.  Los videojuegos pueden aislarte de la realidad e incluso pueden matarte (y la crónica de las muchas muertes literalmente debidas a los videojuegos es una parte importante -e irresistible- de este libro), pero los mundos virtuales también permiten desarrollar la mente (eso que algunos llaman la capacidad cognitiva), en ellos se pueden crear comunidades y vínculos afectivos y hay incluso quien se libera de sus traumas en lugar de encadenarse a una adicción. He aquí una teoría estética y hasta política del videojuego, escrita paradójicamente sin juicios de valor: no hay libro sobre el tema libro más completo ni mejor. Tampoco creemos que haya uno más entretenido.

Muerte por videojuego

¿Cómo aliarnos con la naturaleza para salvar nuestro mundo? Shrikanth realiza un análisis económico y financiero para esclarecer qué nos conviene hacer para conservar nuestro precioso planeta. Describe acciones innovadoras llevadas a cabo con éxito en distintos países para resolver problemas locales que pueden fácilmente replicarse a escala global, y demuestra que colaborar con la naturaleza es el camino para lograr un crecimiento económico sostenible.Para lectores de Cómo evitar un desastre climático (Bill Gates), En llamas (Naomi Klein), La sexta extinción (Elizabeth Kolbert) y Perdiendo la Tierra (Nathaniel Rich).

Complices de la naturaleza

Los métodos mixtos se basan en la integración de métodos cuantitativos y cualitativos en un mismo trabajo de investigación. Con el empleo de esta metodología se recogen y analizan datos, se integran los resultados y se establecen conclusiones e inferencias utilizando conjuntamente esas dos aproximaciones metodológicas. Mediante el diseño y aplicación de los métodos mixtos se pueden conseguir sinergias y una mejor comprensión de los fenómenos estudiados. El objetivo de este libro es analizar los fundamentos y aspectos básicos de esta metodología que puede ser aplicada en un gran número de disciplinas en el ámbito de las ciencias sociales, las ciencias del comportamiento, las ciencias de la salud y otras áreas. A través de la explicación de las principales ideas de los métodos mixtos y de su aplicación por medio de un gran número de ejemplos de investigaciones que los han utilizado, la principal utilidad de este manual es que proporciona una guía y conocimiento práctico para que estudiantes e investigadores puedan diseñar, planificar y realizar sus trabajos de investigación con esta metodología. Con relación al contenido, la obra analiza el desarrollo histórico y los retos principales de los métodos mixtos. También se describen los fundamentos filosóficos y paradigmas asociados a esta metodología. En la parte más aplicada, se estudian dos aspectos principales: cuáles son los propósitos primordiales o razones que justifican llevar a cabo estudios mixtos y cuáles son los diseños mixtos básicos y avanzados más importantes. Además, se hace énfasis en la integración como característica distintiva de esta metodología, en los denominados joint displays y en la calidad de las investigaciones mixtas. Para terminar, se señalan algunas controversias y recomendaciones futuras.

Ediciones Piramide

Metodos mixtos de investigacion

Este es un libro sobre una obsesión que corre paralela a nuestra historia como civilización: la de crear seres artificiales con una inteligencia semejante a la nuestra. Lograrlo constituye el Santo Grial de la inteligencia artificial. A través de un recorrido histórico, filosófico y literario, José Ramón Jouve Martín explora cómo surgió esta idea, por qué su desarrollo se ha acelerado desde finales del siglo XX y de qué forma desafía conceptos fundamentales como el pensamiento, la creatividad y la conciencia. Y es que la inteligencia artificial no es solo una tecnología, sino un espejo en el que mirarnos. Con un enfoque multidisciplinario, el autor traza la evolución de la inteligencia artificial en paralelo a nuestras propias búsquedas, encuentros y fracasos. Desde los mitos griegos o los golems de la tradición judía hasta los actuales debates sobre la «superinteligencia», este libro analiza no solo los miedos y esperanzas existenciales que suscita la IA, sino también su capacidad para enfrentarnos a nuestras propias contradicciones, con un profundo ?y bienvenido? sentido del humor.

Editorial Kairos Sa

Kairos

La manzana de turing

El análisis de datos a gran escala es clave para construir modelos de inteligencia artificial. Aprenda, con un enfoque práctico, a diseñar modelos de machine learning a gran escala con Python y Spark.El procesamiento y análisis de datos en inteligencia artificial requiere plataformas distribuidas capaces de gestionar grandes volúmenes de información. Esta guía práctica ofrece los conceptos clave y las habilidades necesarias para abordar tareas de análisis de datos y aprendizaje automático a gran escala. «Con la creciente disponibilidad de conjuntos de datos grandes y complejos, dominar modelos de programación como MapReduce y Spark se ha convertido en una habilidad imprescindible para científicos de datos, ingenieros de datos y especialistas en machine learning. Triguero y Galar aprovechan su amplia experiencia docente en este ámbito para ofrecer una obra rigurosa y accesible que aborda tanto los conceptos técnicos como las habilidades prácticas necesarias para el análisis de datos a gran escala. Alternan explicaciones claras e intuitivas con ejemplos relevantes de ingeniería de datos y pipelines clásicos de machine learning, todo ello acompañado de código bien estructurado y el resultado de su ejecución. Este libro no solo muestra cómo aplicar este conocimiento en la práctica hoy en día, sino que también prepara al lector para aplicarlo con éxito en escenarios futuros».-Arun Kumar, Universidad de California, San Diego.

Anaya

Manual Imprescindible

Análisis de datos a gran escala con python y spark

La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones a partir de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático se combinan elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en grandes volúmenes de datos (Big Data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: ò el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y ò el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. Este libro desarrolla la mayoría de las técnicas de aprendizaje no supervisado. Comienza profundizando en las técnicas de reducción de la dimensión, como el análisis de componentes principales y el análisis factorial cuya finalidad es eliminar los efectos nocivos de la correlaci

Ciencia de datos a través de python. Técnicas de aprendizaje no supervisado

El libro está dirigido tanto a alumnos que siguen un Curso de especialización en Inteligencia Artificial y Big Data como a profesionales del sector.Este texto comienza tratando la aplicación de las técnicas de integración, procesamiento y análisis de la información, con especial énfasis en las técnicas de tratamiento de grandes datos (Big Data) incluyendo los datos estructurados y no estructurados, el procesamiento en tiempo real, los costes y calidad asociados y el modelado, razonamiento y resolución de problemas en grandes datos.A continuación se aborda la Matemática Discreta como parte fundamental para el estudio de las ciencias de la computación. Se ilustran los conceptos con ejemplos y aplicaciones tratados con el software Maple, que posee un lenguaje de programación estructurada específico para la teoría de números, teoría de grafos, teoría de conjuntos, lógica matemática, lógica algorítmica y otras tareas de la Matemática Discreta. Maple admite además la programación funcional.Asimismo, se tratan las técnicas de representación de la información y las estructuras de datos, ya ilustradas anteriormente con Maple y potenciadas con MATLAB. También se presentan las principales librerías de diseño visual para Big data como Tableau, Plotly, C3, NVD3 y especialmente MATLAB. Precisamente con MATLAB, se presenta gran variedad de opciones de visualización de datos. Este software admite el trabajo con grandes datos a través de la herramienta Parallel Computing Toolbox.A continuación se abordan los principales métodos y algoritmos en la Minería de Datos. Se desarrollan ejemplos prácticos para las metodologías SEMMA de SAS y CRISP-DM de IBM, que son las más importantes en el campo del Data Mining. Los paquetes de software visual utilizados son SAS Enterprise Miner e IBM SPSS Modeler.Más adelante se trata la gestión y almacenamiento de datos presentando las tecnologías y herramientas para la importación y la integración de datos. También se introducen los lenguajes de programación de R y Python, dadas sus múltiples aplicaciones en Big Data.Finalmente se profundiza en la aplicación de herramientas para la visualización de datos estructurados y no estructurados como Qlik, Tableau, Power BI, Pentaho, MicroStrategy y otras. Se explica el uso de la inteligencia artificial en el análisis de datos a través de clústers de máquinas y utilizando información distribuida y redundante. Por último, se presentan las tendencias de la visualización de datos.

Sistemas de big data

La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que utiliza métodos, algoritmos, procesos y sistemas para extraer conocimiento y conclusiones a partir de todo tipo de datos. A través del aprendizaje automático se combinan elementos de estadística, informática, matemáticas y técnicas de análisis para resolver problemas, hacer predicciones y generar valor a partir de los datos. Se apoya en grandes volúmenes de datos (Big Data) para descubrir patrones, tendencias y relaciones que pueden ser utilizadas para la toma de decisiones. El aprendizaje automático utiliza dos tipos de técnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena a un modelo con datos conocidos de entrada y salida para que pueda predecir resultados futuros, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión basadas en modelos predictivos, según la naturaleza de la variable dependiente. Si esta es categórica estamos ante las técnicas predictivas de clasificación y si es cuantitativa estamos antes las técnicas predi

Ciencia de datos a través de python

«E» simboliza la energía. La que hace que tu coche se mueva y las bombillas se enciendan.  «m» representa la masa. Esa de la que están hechos el aire, el mar, las nubes. Y también tú y yo.   «c2» es la velocidad de la luz al cuadrado. Siempre es la misma. Tú jamás serás tan rápido.  «E=mc2» afirma que la energía puede convertirse en masa. Y la masa en energía. Nos explica por qué podemos dividir el átomo y cómo brillan las estrellas.  También nos dice que el espacio y el tiempo no son lo que parecen. Ni nuestro planeta. Ni nosotros. Esta fórmula de Einstein es una de las más importantes y bellas de la historia de la humanidad.  La nueva obra de uno de los divulgadores científicos del momento: Christophe Galfard. 5 ediciones y 35.000 ejemplares vendidos de su anterior libro, «El universo en tu mano».

Para entender a einstein

. Puedo aprender cualquier idioma en una semana. . Puedo recitar de memoria miles de decimales del número pi. . Puedo recordar el color del jersey de la primera cita de mi vida. . Puedo evitar un atasco de tráfico con un pensamiento matemático. . Puedo predecir las respuestas de la persona con la que estoy hablando.  Me llamo Daniel Tammet y puedo hacer todo esto gracias al síndrome del sabio, que me diagnosticaron por mis capacidades cognitivas extraordinarias. Pero no soy tan diferente a ti.  Quiero ayudarte a conocer los secretos de tu cerebro y los avances de la ciencia en ese campo. A desarrollar la conciencia espacial, la intuición y la empatía. A abrazar nuevas formas de percepción y pensamiento creativo. A ir más allá de la complejidad y las limitaciones de lo que ves.  Explicándote cómo funciona mi mente, intentaré que expandas los límites de la tuya. Es hora de emprender La conquista del cerebro.

La conquista del cerebro

Vuelve Christophe Galfard, el autor de El universo en tu mano.Desde hace milenios, el Universo ha fascinado a la humanidad.Descúbrelo ahora como nunca nadie lo ha visto.Galfard te invita a una odisea sin precedentes, un viaje a través del espacio y el tiempo, un periplo que comienza en la Tierra, cruza la Vía Láctea y llega a las fronteras del cosmos.Gracias al James Webb, el telescopio espacial más potente jamás construido, te sumergirás en galaxias en colisión, verás el nacimiento de las primeras estrellas y luego volarás sobre los agujeros negros más gigantescos hasta llegar al mismísimo origen del Universo. Más allá del cielo, descubrirás cómo leer las luces que nos llegan desde los infinitos rincones del cosmos, y sabrás de primera mano qué mundos distantes son potencialmente habitables o habitados...El espacio como ningún ser humano lo ha visto jamás. Edición en gran formato y a todo color.

Viaje al infinito (edición gran formato a todo color)

? Nací un miércoles. Sé que era miércoles porque para mí los miércoles siempre son azules. Como el número nueve o el sonido de voces discutiendo (lo sé porque mis padres se peleaban mucho).  ? Cuando en clase alguien hacía pompas de jabón, todos los niños corrían a explotarlas. Yo me limitaba a contemplarlas.  ? En el recreo, mientras el resto de los niños jugaban al fútbol, yo me quedaba a la sombra de un árbol contando las hojas de su copa.  ? En Lituania, donde impartí clases, me presentaron por primera vez como Daniel, y no como el chico que podía hacer cosas raras con su cabeza.  ? Cuando era muy pequeño me pasaba las horas en la biblioteca, buscando mi nombre en los lomos de los libros. No sabía que para que eso sucediera tenía que escribir uno yo.  Me llamo Daniel Tammet, soy sinestésico y tengo el síndrome del sabio, una forma de autismo que me diagnosticaron por mis capacidades cognitivas extraordinarias.  Mi cerebro puede recitar de memoria decimales del número pi durante cinco horas (por eso me dieron un Guinness) o aprender un idioma en una semana. Y, sin embargo, o precisamente por eso, mi yo niño y adolescente no lo tuvo nada fácil. Al menos ahora puedo entenderlo y explicarlo. Porque, pese a que somos diferentes, seguro que a ti te pasaron cosas parecidas.

Nacido en un día azul

¿Podemos colonizar el espacio? ¿Deberíamos hacerlo? ¿Realmente lo hemos pensado bien? Riguroso y divertidísimo, un ensayo afilado sobre la mayor pregunta de La humanidad: ¿es posible la vida en otros planetas?La Tierra no está en su mejor momento. Y es atractivo imaginar una nueva vida en un lugar lejano sin cambio climático, ni guerras, ni redes sociales. Pero ¿asentarse en un planeta remoto es actualmente una posibilidad? Kelly y Zach Weinersmith, expertos biocientíficos y divulgadores, arrojan luz en esta exhaustiva investigación sobre uno de los proyectos científicos más ambiciosos para la Física: el de la colonización espacial.Con profundo rigor y un humor irreverente, y haciendo un repaso de la historia, las leyes y la psicología de la empresa espacial, Una ciudad en Marte plantea y responde las preguntas más importantes que la humanidad se planteará jamás a sí misma: si es capaz de imaginar un lugar mejor. Si es sensato buscarlo. Y si es realmente buena idea dejarlo todo atrás, y salir ahí afuera.

Una ciudad en marte

La historia de la astrofísica en cinco revoluciones: de la ley de la gravedad a la antimateria.Al estilo de Carlo Rovelli y Lee Smolin, un canto a la curiosidad humana, a la sorpresa científica, a lo desconocido del universo: emocionante y pedagógicoImpulsados por una curiosidad inagotable, los seres humanos siempre hemos utilizado nuestra intuición para comprender el universo. A cada instante precisamos de sacudidas de lo real, puntos de no retorno en esa vaga idea del mundo que nos otorga la experiencia humana. La mano invisible que hace caer la manzana del árbol es la misma que mueve los engranajes de la gravedad. Esta ley de Newton es una de las grandes intuiciones que cambiaron nuestra forma de leer el universo.Luego vinieron otras: Einstein vinculando para siempre espacio y tiempo, el Hubble descubriendo la edad de un universo en expansión, las soluciones de Dirac a una ecuación que revelan la antimateria.Sin embargo, aún queda mucho por comprender. ¿Y si nuestro universo no fuera más que una pequeña burbuja de espuma cósmica? ¿Y si existieran otras dimensiones ocultas a nuestros ojos? Navegamos entre convicciones cambiantes, observaciones sorprendentes y tecnologías en perpetua evolución. Impacientes. Deslumbrados. A la espera de nuevas intuiciones en un anhelo tan infi nito como el propio universo

Mirabilis

En este preciso momento estás orbitando alrededor de un agujero negro.Rebecca Smethurst, galardonada investigadora de la Universidad de Oxford, arroja luz sobre el fenómeno más misterioso y emocionante de la astrofísica, y desarma los equívocos construidos a su alrededor para contarnos la verdad. Que los agujeros negros no son realmente negros. Que se parecen más a una mullida almohada que a una potente aspiradora. Que orbitamos alrededor del agujero negro supermasivo denominado La Vía Láctea.Un ensayo cautivador que nos lleva desde el colapso de las primeras estrellas hasta los últimos hallazgos de la astronomía, y que da respuesta a las preguntas más profundas sobre el universo y sobre nuestro lugar en él.

Breve historia de los agujeros negros

Para aprender de verdad ciencia de datos, no solamente es necesario dominar las herramientas (librerías de ciencia de datos, frameworks, módulos y kits de herramientas), sino también conviene comprender las ideas y principios subyacentes. Actualizada para Python 3.6, esta segunda edición de Ciencia de datos desde cero muestra cómo funcionan estas herramientas y algoritmos implementándolos desde el principio. Si ya tiene aptitudes para las matemáticas y ciertas habilidades de programación, el autor, Joel Grus, le ayudará a familiarizarse con las mates y las estadísticas, que son el núcleo de la ciencia de datos, y con las habilidades informáticas necesarias para iniciarse como científico de datos. Repleto de nueva información sobre deep learning (aprendizaje profundo), estadísticas y procesamiento del lenguaje natural, este libro actualizado le muestra cómo sacar lo mejor de la sobreabundancia de datos que actualmente nos rodea.

El origen de la vida (2022)

Megaproyectos (2025)

La ciencia a la luz del misterio (2018)

Aprender con big data (2018)

Verdolatría (2018)

Data para mi madre: Una disección exhaustiva del trabajo del analista de datos (2022)

Sensibilidad e inteligencia en el mundo vegetal (2015)

Muerte por videojuego (2016)

Complices de la naturaleza (2024)

Metodos mixtos de investigacion (2024)

La manzana de turing (2025)

Análisis de datos a gran escala con python y spark (2025)

Ciencia de datos a través de python. Técnicas de aprendizaje no supervisado (2024)

Sistemas de big data (2022)

Ciencia de datos a través de python (2024)

Para entender a einstein (2017)

La conquista del cerebro (2017)

Viaje al infinito (edición gran formato a todo color) (2024)

Nacido en un día azul (2018)

Una ciudad en marte (2025)

Mirabilis (2025)

Breve historia de los agujeros negros (2024)

Ciencia de datos desde cero (2023)

Los árboles en lo visible e invisible (2025)