Materias dentro de su búsqueda.
Materias dentro de su búsqueda.
Minería de datos
5
Python (Lenguaje de programación)
4
Administración de bases de datos
3
Big data
3
Bases de datos
2
Ciencias de la información
2
Estructura de datos (Computación)
2
R (Lenguaje de programación)
2
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
1
Econometría
1
Economía
1
Estadística
1
Lenguajes de programación (Computadoras)
1
Matemáticas
1
Procesamiento de datos
1
Procesamiento electrónico de datos
1
Programas para computadora
1
Visualización de la información
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183por Dayal, Vikram“…This book provides a contemporary treatment of quantitative economics, with a focus on data science. The book introduces the reader to R and RStudio, and uses expert Hadley Wickham’s tidyverse package for different parts of the data analysis workflow. …”
Publicado 2020
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184por Burger, Armin“…The JEODPP is actively used by more than 40 JRC projects as platform for data science, covering a wide range of data analysis activities. …”
Publicado 2020
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190por Golbeck, Amanda“…This edited collection brings together voices of the strongest thought leaders for diversity, equity and inclusion in the field of statistics and data science, with the goal of encouraging and steering the profession into the regular practice of inclusive and humanistic leadership. …”
Publicado 2021
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192por De Marchi, Davide“…One can tackle all these aspects using the standard tools available in the Jupyter world, as for instance the ipywidgets library [5] that provides a basic set of input widget and that is widely used in the data science community. Nevertheless, when a dashboard intends to create a strong impact, we found that it needs to exploit more advanced UI (User-Interface) frameworks. …”
Publicado 2023
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196por Stark, Karen A., Shah, Amol, Borgman, Jacob, Somborac, Miko, Carson, Jeremy, Hauser, Loren, Kola, Krishna, Virkar, HemantEnlace del recurso
Publicado 2019
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197“…In this perspective, we provide our insights on such challenges by touching upon several industrial areas, and briefly discuss advances and future directions of bioinformatics and data science in microbiome research.…”
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199por Lähnemann, David, Köster, Johannes, Szczurek, Ewa, McCarthy, Davis J., Hicks, Stephanie C., Robinson, Mark D., Vallejos, Catalina A., Campbell, Kieran R., Beerenwinkel, Niko, Mahfouz, Ahmed, Pinello, Luca, Skums, Pavel, Stamatakis, Alexandros, Attolini, Camille Stephan-Otto, Aparicio, Samuel, Baaijens, Jasmijn, Balvert, Marleen, Barbanson, Buys de, Cappuccio, Antonio, Corleone, Giacomo, Dutilh, Bas E., Florescu, Maria, Guryev, Victor, Holmer, Rens, Jahn, Katharina, Lobo, Thamar Jessurun, Keizer, Emma M., Khatri, Indu, Kielbasa, Szymon M., Korbel, Jan O., Kozlov, Alexey M., Kuo, Tzu-Hao, Lelieveldt, Boudewijn P.F., Mandoiu, Ion I., Marioni, John C., Marschall, Tobias, Mölder, Felix, Niknejad, Amir, Rączkowska, Alicja, Reinders, Marcel, Ridder, Jeroen de, Saliba, Antoine-Emmanuel, Somarakis, Antonios, Stegle, Oliver, Theis, Fabian J., Yang, Huan, Zelikovsky, Alex, McHardy, Alice C., Raphael, Benjamin J., Shah, Sohrab P., Schönhuth, Alexander“…Thousands—or even millions—of cells analyzed in a single experiment amount to a data revolution in single-cell biology and pose unique data science problems. Here, we outline eleven challenges that will be central to bringing this emerging field of single-cell data science forward. …”
Publicado 2020
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