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  Los métodos estadísticos son una parte fundamental de la ciencia de datos, pero pocos científicos de datos tienen una formación avanzada en estadística. Los cursos y libros sobre estadística básica rara vez tratan el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. La segunda edición de este libro incluye ejemplos detallados de Python, ofrece una orientación práctica sobre la aplicación de los métodos estadísticos a la ciencia de datos, te indica cómo evitar su uso incorrecto y te aconseja sobre lo que es y lo que no es importante.
  
  Muchos recursos de la ciencia de datos incorporan métodos estadísticos, pero carecen de una perspectiva estadística más profunda. Si estás familiarizado con los lenguajes de programación R o Python y tienes algún conocimiento de estadística, este libro suple esas carencias de una forma práctica, accesible y clara.
  
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  Métodos estadísticos de aprendizaje automático que "aprenden" a partir de los datos
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  Peter Bruce es el fundador del Institute for Statistics Education en Statistics.com.
  
  Andrew Bruce es científico investigador jefe en Amazon y tiene más de 30 años de experiencia en estadística y ciencia de datos.
  
  Peter Gedeck es científico de datos senior en Collaborative Drug Discovery, desarrolla algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar propiedades de posibles futuros fármacos.

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  Civil infrastructure systems are extraordinarily important for society. Our economy, security, health, and comfort depend directly or indirectly on the adequate transportation, habitat, and communication systems. Nowadays, in addition to the impact of strong natural and human made events, infrastructure's deterioration caused by natural use and aging is a concern of the engineering community around the world. As an example, the American Society of Civil Engineers (ASCE) have given an average grade of D to the infrastructure of the United States of America for more than 10 years with only a slight improvement in the 2001 report (American Society of Civil Engineers, 2009). Additionally, the last report states that 2.2 trillion dollars need to be invested in the next five years to achieve an acceptable level. The development and implementation of strategies to maintain, analyze, enhance, and optimize these civil infrastructure systems should be a priority.
  Strategies to maintain or improve existing structural systems usually require numerical models of the structure to analyze its behavior (Zárate & Caicedo, 2008). These numerical models are used to evaluate structural performance under specific conditions such as heavy loading (Schlune et al., 2009), earthquake motion (Alyami et al., 2009), wind loading (Kim et al. 2009) or human activity (Racic et al., 2009). Therefore, developing accurate models of existing structures is key to evaluate the vulnerability (Galati et al., 2008), detect damage (Teughels & De Roeck, 2004), study retrofit alternatives (Stehmeyer & Rizos, 2008) and predict the remaining useful life of structures (Fritzen & Kraemer, 2009). The accuracy of the numerical model refers to the ability to reproduce the response of the real structure having parameters with a realistic physical meaning. This implies the experimental characterization of the static and dynamic behavior of the structure to compare it with numerical results and tune the model.

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  El colapso es un declive rápido, incontrolado, inesperado y ruinoso. A lo largo de la historia, los colapsos económicos han acompañado el ocaso y la desaparición de imperios o civilizaciones enteras. La humanidad también ha vivido colapsos causados por el hambre y la peste, y lo mismo ha ocurrido con la explotación de recursos minerales, que ha acabado con regiones enteras. Hoy en día nos enfrentamos a la ruina de nuestra civilización y, quizás, a la de todo el ecosistema terrestre a causa del cambio climático y el agotamiento de los recursos.
  
  Pero ¿qué causa los colapsos? ¿Por qué se producen inesperadamente? La ciencia moderna, al igual que la filosofía antigua, explica que el colapso no es un error, sino una característica del universo: la entropía, base del segundo principio de la termodinámica. Pero la buena noticia es que lo que parece un colapso puede no ser más que el paso a una nueva condición mejor que la anterior. Ugo Bardi propone la “estrategia Séneca” como la manera de afrontar el colapso, cuya idea básica es que los intentos de evitarlo tienden a empeorarlo y que consiste en no oponerse a la tendencia del sistema a ir en una determinada dirección, sino en dirigirlo de tal manera que no llegue a producirse. La clave de la estrategia es evitar que el sistema acumule tanta tensión que luego se vea obligado a descargarla de forma brusca.

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  Sonia conoce a Knut en un foro literario de internet y, a pesar de los setecientos kilómetros que los separan, establece con él una particular relación marcada por la obsesión y la extrañeza. Entre la atracción y la repulsión, no puede evitar sentirse fascinada por este personaje insólito y perfeccionista, que vive fuera de toda norma social y que la corteja a través de suntuosos regalos robados. «Le gustaba ir siempre bien vestido, incluso para ir a robar una simple lata de conservas. Tan joven y hablando de escritores del XIX. Filosofando. Cuestionándolo todo. Teorizando sobre el individuo y el grupo, y la hipocresía social, y los chivos expiatorios, y Dios y el destino, la virginidad y el sexo. Solía decir que no hay placer comparable a pensar. Y no, no era petulante ni vanidoso. Era simplemente... exhaustivo.» 
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