T��cnicas Estad��sticas para la Ciencia de Datos a trav��s de R. Aprendizaje no Supervisado

<p>La Ciencia de Datos supone la base de todo el aprendizaje autom��tico y el futuro de todos los procesos complejos de toma de decisiones combinando algoritmos matem��ticos y t��cnicas de Aprendizaje Autom��tico. La Ciencia de Datos proporciona la estructura necesaria para entrenar modelos de Inteligencia Artificial. Las t��cnicas estad��sticas 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��cnicas de aprendizaje no supervisado desde un punto de vista metodol��gico y desde un punto de vista pr��ctico con aplicaciones a trav��s del software R. Se profundiza en las T��cnicas de Reducci��n de la Dimensi��n: An��lisis en Componentes Principales An��lisis Factorial An��lisis de Correspondencias Simples y An��lisis de Correspondencias M��ltiples desde una doble ��ptica te��rica y pr��ctica.</p>