Técnicas Estadísticas para la Ciencia de Datos a través de R. Aprendizaje no Supervisado: Reducción de la Dimensión

La Ciencia de Datos supone la base de todo el aprendizaje autom嫢ico y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones combinando algoritmos matem嫢icos y t嶰nicas de Aprendizaje Autom嫢ico. La Ciencia de Datos proporciona la estructura necesaria para entrenar modelos de Inteligencia Artificial. Las t嶰nicas estad疄ticas son un gran apoyo para la algoritmia de la ciencia de datos. A lo largo de este libro se desarrollan gran parte de las t嶰nicas de aprendizaje no supervisado desde un punto de vista metodol鏬ico y desde un punto de vista pr塶tico con aplicaciones a trav廥 del software R. Se profundiza en las T嶰nicas de Reducci鏮 de la Dimensi鏮: An嫮isis en Componentes Principales, An嫮isis Factorial, An嫮isis de Correspondencias Simples y An嫮isis de Correspondencias Mtiples desde una doble 鏕tica te鏎ica y pr塶tica.