Prefacio - <br /> Introducción - <br /> 1.1. Ciencia de datos y áreas relacionadas - <br /> 2. Principios de estadística - <br /> 3. Fundamentos de análisis estadístico en R - <br /> 4. Fuentes y preparación de datos en R - <br /> 5. Fundamentos de aprendizaje de máquina en R - <br /> 6. Caso de estudio: reglas de asociación - <br /> Referencias bibliográficas - <br /> Epílogo - <br />

“Este libro busca que el lector adquiera la capacidad de utilizar las técnicas y herramientas propias de lo que hoy se conoce como ciencia de datos, teniendo como propósito resolver problemas que involucren diversas fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, dotándolo de la capacidad de generar valor y diferenciación a las organizaciones a partir del análisis de sus conjuntos de datos.<br /> Busca, además, presentar, analizar y utilizar las oportunidades de innovación que ofrece la ciencia de datos en la toma de decisiones estratégicas y tácticas de una organización en el desarrollo de aplicaciones en diferentes campos del conocimiento, adoptando la plataforma R como alternativa especial para abordarlas.”<br />