Algunos de los mejores libros para aprender ciencia de datos para principiantes y expertos

¡La ciencia de datos es el campo más revolucionario en la industria de la tecnología hoy en día! Todas las empresas, desde las más pequeñas hasta los gigantes tecnológicos, usan datos para comprender las tendencias del mercado y mantener su ventaja competitiva. Y a medida que más empresas adoptan la ciencia de datos, ¡la demanda de científicos de datos aumenta! Este artículo cubre algunos de los mejores libros para aprender ciencia de datos, tanto para personas que son nuevas en el campo, como para aquellos que solo quieren refrescar su memoria.

Cada uno de estos libros es extremadamente popular, y se considera el estándar de oro en ciencia de datos. Primero, podemos consultar los libros para principiantes que proporcionan información básica sobre la ciencia de datos en R y Python. También hay algunos libros para expertos que profundizan en subcategorías específicas de la ciencia de datos, como el aprendizaje profundo (Deep Learning), la minería de datos (Data Mining), etc.

Libros para aprender ciencia de datos para principiantes

Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Si deseamos aprender a manipular, procesar, limpiar y procesar conjuntos de datos en Python, este libro es una gran opción para nosotros. Contiene muchos estudios de casos diferentes que muestran cómo resolver eficazmente una amplia gama de problemas de análisis de datos. También aprenderemos funciones básicas y avanzadas en NumPy, realizaremos análisis de datos usando herramientas en la biblioteca de Pandas, crearemos visualizaciones usando Matplotlib, dividiremos y resumiremos conjuntos de datos usando la función groupby de Pandas, y también usaremos el Shell de IPython y el Jupyter Notebook para explorar y calcular. Python for Data Analysis es una introducción perfecta al mundo del análisis de datos utilizando las diversas herramientas de ciencia de datos disponibles en Python.

R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data

Este libro es una introducción perfecta a R para la ciencia de datos. Le enseñará sobre RStudio y Tidyverse, una colección de paquetes R diseñados para trabajar con ciencia de datos. Este libro se centra en la disputa de datos, la exploración de datos y el modelado de datos con R, al tiempo que proporciona varias herramientas de R para resolver problemas de datos de forma más rápida y sencilla. Así que obtenga R for Data Science cuando necesite una comprensión integral de la ciencia de datos junto con el conocimiento de todas las herramientas fundamentales que necesita para implementar esa comprensión. Este libro está dividido en diferentes secciones, y cada sección cubre diferentes aspectos de la ciencia de datos junto con ejercicios para ayudarlo a comprender mejor lo que ha aprendido en esas secciones.

Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python

La estadística es muy importante en la ciencia de datos, pero muy pocos científicos de datos tienen educación estadística. Este libro tiene como objetivo rectificar eso al enseñar estadísticas de una manera que sea útil para la ciencia de datos. Las estadísticas prácticas para los científicos de datos son muy útiles para aprender cómo el análisis exploratorio de datos es un paso importante en la ciencia de datos y el muestreo aleatorio también puede reducir el sesgo cuando se utiliza Big Data. El libro Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python también se enfoca en métodos estadísticos de aprendizaje automático que pueden «aprender» de los datos y luego aplicar ese aprendizaje a conjuntos de datos futuros. Con todo, este libro es una excelente opción para aprender estadísticas para la ciencia de datos, especialmente si está familiarizado con el lenguaje de programación R y conoce algunas estadísticas básicas.

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies

Este libro es una excelente opción para el aprendizaje automático con análisis predictivo de datos. El aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos predictivos mediante la extracción de patrones de grandes conjuntos de datos. Y esta aplicación de ML con Predictive Data Analytics se analiza en detalle en este libro a través de conceptos teóricos y aplicaciones prácticas. Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics describe en detalle el camino del análisis predictivo de datos: desde los datos hasta los conocimientos y la decisión. También describe cuatro enfoques de aprendizaje automático: aprendizaje basado en información, aprendizaje basado en similitudes, aprendizaje basado en probabilidades y aprendizaje basado en errores, cada uno con una explicación conceptual no técnica, seguido de modelos matemáticos y algoritmos ilustrados con ejemplos prácticos detallados.

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

¡El aprendizaje automático y la ciencia de datos son temas candentes con múltiples aplicaciones limitadas solo por su imaginación! Entonces, Introducción al aprendizaje automático con Python es una guía para científicos de datos que intenta expandir su imaginación enseñándole métodos para crear sus propias soluciones de aprendizaje automático utilizando Python y la biblioteca scikit-learn. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists comienza con los conceptos básicos del aprendizaje automático y luego analiza los pros y los contras de los diferentes algoritmos de aprendizaje automático. Luego, cubre varios temas avanzados, como el procesamiento de datos, la evaluación de modelos, las canalizaciones, etc. En resumen, esencialmente usará Python para mejorar sus habilidades de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Libros para aprender ciencia de datos para expertos

Python Data Science Handbook: Tools and Techniques for Developers: Essential Tools for working with Data

Esta es una guía clásica de ciencia de datos en Python. Nos presentará varias herramientas en Python, como IPython y Jupyter para entornos informáticos, NumPy para manipular números, Pandas para almacenar y manipular datos de manera eficiente, Matplotlib para visualizaciones de datos, Scikit-Learn para implementaciones eficientes de Python de algoritmos ML, etc. Todo estas características del manual Python Data Science Handbook lo hacen ideal para manipular, transformar, visualizar y limpiar datos utilizando todas las herramientas de Python mencionadas. Es una herramienta de referencia de escritorio integral que pueden usar tanto los principiantes en ciencia de datos como los profesionales experimentados para refrescar su memoria.

Deep Learning

El aprendizaje profundo, o Deep Learning, es un subconjunto del aprendizaje automático. Se basa en aprender con el ejemplo, al igual que lo hacemos los humanos, utilizando redes neuronales artificiales. Estas redes neuronales artificiales se crean para imitar las neuronas en el cerebro humano para que los algoritmos de aprendizaje profundo puedan aprender de manera mucho más eficiente. El libro Deep Learning proporciona una visión integral y «profunda» del aprendizaje profundo. Cubre los antecedentes matemáticos y conceptuales, incluidos temas como el álgebra lineal, el cálculo numérico, la teoría de la probabilidad y la teoría de la información, el aprendizaje automático, etc. Redes, algoritmos de optimización, regularización, modelado de secuencias, etc. Este libro demuestra por qué el aprendizaje profundo es tan popular al observar el reconocimiento de voz.

En resumen

Todos estos libros son una gran opción para aprender ciencia de datos en detalle. Ya seamos un principiante o un experto en este campo, siempre podemos seguir aprendiendo y repasando nuestros conocimientos con estos libros. Algunos de estos libros también se enfocan en especializaciones específicas en ciencia de datos, mientras que otros son libros introductorios para principiantes. Así que elijamos el que sea más adecuado para nosotros.