(IFCD112) Resolución de problemas multisectoriales: Modelos de machine learning, deep learning y uso masivo de datos. Ortega Candel, Jose Manuel (RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones) 9791387642587
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Proveedor: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
ISBN/EAN: 9791387642587
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Adecuado para estudiantes de ESO que necesitan comprender y aplicar modelos de machine learning, deep learning y análisis de datos masivos. Publicado por RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones, este libro de texto en tapa blanda ofrece una visión actualizada y práctica sobre estas tecnologías en auge.

Este libro de texto presenta conceptos fundamentales y avanzados relacionados con la resolución de problemas multisectoriales mediante modelos de machine learning, deep learning y el uso intensivo de datos. Incluye explicaciones teóricas, ejemplos prácticos y casos de estudio que facilitan la comprensión y aplicación de las técnicas en diferentes ámbitos. Diseñado para estudiantes de ESO, fomenta el aprendizaje activo y el desarrollo de habilidades en análisis de datos y algoritmos inteligentes, preparando a los alumnos para afrontar retos tecnológicos actuales.

¿Para quién es?

  • 🎓 Nivel/curso: ESO
  • 📖 Asignatura o área: No detectada, material de apoyo en tecnologías y ciencias
  • 📌 Uso: Libro principal / Referencia para proyectos y tareas
  • 🏫 Para el aula o trabajo autónomo: Ambos

Datos de la edición

  • 📘 Editorial + colección: RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
  • 📄 Páginas: 408
  • 📐 Formato: 24.0 × 17.0 cm
  • 📎 Encuadernación: Tapa blanda
  • 🌍 Idioma del contenido: Castellano
  • 📅 Año de edición: 2025
  • 👶 Edad recomendada: No especificada

Disponible en Papelería del Paseo con envío a toda España. Recíbelo en casa en 24-72h.

Ficha técnica

ISBN-13 9791387642587
Título (IFCD112) Resolución de problemas multisectoriales: Modelos de machine learning, deep learning y uso masivo de datos
Autor/a ['Ortega Candel, Jose Manuel']
Editorial RA-MA S.A. Editorial y Publicaciones
Idioma Castellano
Encuadernación Tapa blanda
Páginas 408
Formato 24.0 × 17.0 cm
Año de edición 2025
Fecha de publicación 17/03/2025

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