Microsiervos Selección / Productos recomendados

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Una descripción de todos los «peligros» que ha traído la tecnología moderna: el robo de identidades, de datos secretos, los virus informáticos y el malware, e incluso la fabricación de armas con impresoras 3D o la utilización de drones con fines delictivos.

Future Crimes

▶ Marc Goodman (2015)

~~EUR 17,02~~

Un libro prático sobre cómo desarrollar proyectos que encajan bajo el concepto de la «internet de las cosas» con hardware de Arduino, Raspberry Pi y BeagleBone.

The Internet of Things: Do-It-Yourself at Home Projects

▶ Donald Norris (2015)

Las habilidades, perspectivas y conocimientos que hacen falta para format un buen equipo de cienfíticos de datos.

Building Data Science Teams

▶ DJ Patil (2011)

Cómo visualizar los conjuntos de datos de formas coherentes y comprensibles. Un libro a todo color que incluye tutoriales paso a paso y cómo extraer (y «parsear») datos de diversas fuentes para crear los gráficos a partir de ellos.

Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics

▶ Nathan Yu (2011)

Principios básicos para llevar a cabo programación con R para el análisis estadístico con ejemplos reales de entornos de márketing, inteligencia de negocio y toma de decisiones.

Practical Data Science with R

▶ Nina Zumel (2014)

Un libro sobre qué partes del lenguaje Python son más relevantes para el análisis de datos.

Python for Data Analysis

▶ Wes McKinney (2012)

Una colección de patrones de diseño para el framework MapReduce: sumarios, filtros, organización de datos, etcétera.

MapReduce Design Patterns

▶ Donald Miner (2012)

~~EUR 37,44~~

Algo más sobre la ciencia que hay detrás de las estadísticas del aprendizaje automática y los algoritmos predictivos, para un nivel matemático intermedio.

The Elements of Statistical Learning

▶ Trevor Hastie (2009)

~~EUR 83,19~~

Cómo construir y mantener con Apache Hadoop sistemas distribuidos, fiables y escalables.

Hadoop: The Definitive Guide

▶ Tom White (2015)

Una exploración al futuro de las ciudades que desean los urbanistas que imaginan un futuro conectado y cómo el Big Data supone un papel importante en él.

Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia

▶ Anthony M. Townsend (2013)

Como experto en seguridad, el autor explica todo lo relacionado con la privacidad de los datos personales y cómo las empresas actuales han convertido la captación de datos en una auténtica batalla en la que se enfrentan y vigilan a la gente más allá de los que muchos querrían.

Data and Goliath: The Hidden Battles to Collect Your Data and Control Your World

▶ Bruce Schneier (2015)

~~EUR 15,88~~

El primer libro de texto sobre reconocimiento de patrones desde el punto de vista bayesiano. Algoritmos para la aproximación a soluciones cuando el valor exacto no es posible, incluyendo una pequeña introducción a la teoría de probabilidad.

Pattern Recognition and Machine Learning

▶ Christopher M. Bishop (2006)

Lo llaman «el Freakonomics del Big Data» y es quizá uno de los libros más divulgativos sobre el tema, sin que se necesiten grandes conocimientos técnicos para entender las implicaciones de esta tecnología.

Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

▶ Eric Siegel (2016)

~~EUR 24,96~~

Un repaso al Big Data y cómo está modificando la forma de pensar en la tecnología, la ciencia y la vida cotidiana.

Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think

▶ Mayer, Cukier (2013)

Una mirada artística al Big Data y cómo se puede captar en una ser de gráficos y ensayos el significado de la revolución digital.

The Human Face of Big Data

▶ Rick Smolan (2012)

~~EUR 48,60~~

(15 productos)