Ampliar, Reparar y Configurar su PC

Si algo abunda hoy en nuestras vidas, son los datos. Generamos datos constantemente sobre cualquier actividad humana o fenómeno natural. Áreas tan diversas como la educación, las finanzas, el periodismo, el marketing, la sanidad, la política pública, el deporte o la ayuda humanitaria, utilizan datos para comprender la realidad y adoptar las mejores decisiones posibles. Esa necesidad de recoger, procesar e interpretar datos se extiende a gran parte de los perfiles profesionales cualificados. Cada vez más personas necesitan desarrollar nuevas habilidades para trabajar con datos y...

El Machine Learning representa una herramienta importante para la exploración y la extracción de conocimiento. Su principal objetivo es construir modelos que permitan describir posibles patrones estructurales en la información a partir de los datos, con el objetivo de tomar decisiones o hacer predicciones. En la última década, el número de usuarios de Machine Learning ha crecido de forma espectacular, pero muchos han presentado grandes dificultades a la hora de generar un plan adecuado que les permita pasar de los conceptos fundamentales a la solución de problemas en sus áreas de...

El objetivo central de este libro es facilitar al lector la importación diaria de los datos a Excel con las herramientas conocidas hasta el momento, y que si bien son útiles, se deben usar una y otra vez con cada importación. Esta obra está enfocada en dar a conocer una nueva herramienta que nos permite simplificar el proceso de importar datos, limpiarlos y enviarlos a Excel en forma de tabla. La herramienta en cuestión se llama Consultas.

Este volumen comprende los capítulos 5 y 6 de la serie completa. El capítulo 5 está dedicado a la clasificación, que es un tema más bien largo, que se ha dividido principalmente en dos partes: clasificación interna y clasificación externa. El capítulo 6 trata del problema de la búsqueda de ésteres especificados en tablas o ficheros: está subdividido en métodos que buscan secuencialmente o por comparación de claves, o por propiedades digitales, o por desmenuzamiento koshing y luego considera el problema más difícil de recuperación de la clase secundaria.