Libros de ciencia de datos para principiantes

  1. Introducción a la probabilidad
  2. Introducción al aprendizaje automático con Python: Una guía para científicos de datos
  3. Python para el análisis de datos
  4. Manual de ciencia de datos de Python
  5. R para la ciencia de los datos
  6. Entender el aprendizaje automático: de la teoría a los algoritmos
  7. Aprendizaje profundo
  8. Minería de conjuntos de datos masivos

Estadísticas prácticas para científicos de datos – Por Peter Bruce y Andrew Bruce

Este libro es ideal para principiantes absolutos. Cubre una amplia gama de temas críticos para el campo de la ciencia de los datos en un lenguaje fácil de entender. Usted puede aprender mucho sobre estadísticas en la ciencia de los datos y podría cubrir en profundidad sobre temas como la aleatorización, distribución, muestreo, etc. Si usted está empezando de cero, este libro es para usted.

Introducción a la Probabilidad –

Por Joseph K. Blitzstein y Jessica Hwang

Siguiente en línea después de las estadísticas es la probabilidad. Tiene una importancia inmensa en el campo de la ciencia de los datos y este libro le introducirá a los conceptos tomando ejemplos de problemas de la vida real. Si usted ha estudiado la probabilidad básica en la escuela, este libro es una construcción sobre ella. Si usted está estudiando la probabilidad por primera vez, usted sólo tiene que pasar un poco más de tiempo con él. Este libro cubre conceptos básicos y le ayudará a construir una base fuerte para la ciencia de los datos.

Introducción al aprendizaje automático con Python: Una guía para científicos de datos

– Por Andreas C. Müller y Sarah Guido

El conocimiento del aprendizaje automático es fundamental para un profesional de la ciencia de los datos. Este libro le ayuda a cubrir los aspectos básicos del aprendizaje automático. Si usted practica junto con el libro durante un tiempo sustancial, usted terminaría construyendo modelos de aprendizaje automático por su cuenta. Este libro tiene todos los ejemplos con Python, pero incluso si usted no tiene conocimiento previo del lenguaje de programación de Python, usted será capaz de aprender a través de este libro. Este libro es para principiantes para entender los aspectos básicos de ML y Python. Se recomienda que cuando usted está a través de este libro, usted elija un libro de nivel avanzado para aprender más sobre aprendizaje automático y Python.

Python para el análisis de datos –

Por Wes McKinney

Manual de ciencia de datos de Python –

R para la ciencia de los datos –

R es otro lenguaje de programación popular para aplicaciones de Ciencia de Datos. Para aquellos que han trabajado en Python, el siguiente paso es implementar aplicaciones de ciencia de datos también en R. R para Ciencia de Datos es el libro perfecto para recoger codificación en R. Cubre los conceptos de exploración de datos, forcejeo, programación, modelado y comunicación.

Por Shai Shalev-Shwartz y Shai Ben-David

Por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio y Aaron Courville

Este libro es una referencia increíble para algoritmos de aprendizaje profundo. El libro no es un código pesado, pero explica en profundidad cómo abordar los problemas de aprendizaje profundo. El diseño del libro es fácil en los ojos con el uso extensivo de balas e imágenes. Algunos de los temas tratados en este libro son la introducción y explicación de la importancia del aprendizaje profundo; algoritmos de backpropagation, convnets, redes neuronales recurrentes; aprendizaje profundo no supervisado; mecanismos de atención y más.

Libro de ciencia de datos para la minería de datos

Este es un libro extremadamente completo desarrollado sobre la base de varios cursos de Stanford sobre minería de datos a gran escala y análisis de redes. Como su nombre sugiere, se centra en la minería de conjuntos de datos muy grandes. Uno puede aprender a desarrollar modelos a nivel de producción a gran escala con la ayuda de este libro. Los principales temas tratados en este libro son flujos de datos mineros, MapReduce, construir sistemas de recomendación, análisis de enlaces, reducción de dimensión, y más.

Otros libros importantes de ciencia de datos

  • Los elementos del aprendizaje estadístico — minería de datos, inferencia y predicción , por Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

Un recurso valioso para cualquier persona interesada en las estadísticas, este libro utiliza un enfoque estadístico para describir ideas importantes en diferentes campos. Cubre temas de aprendizaje supervisado a no supervisado, redes neuronales, máquinas vectoriales de soporte, y más.

  • El arte de las estadísticas: cómo aprender de los datos, por David Spiegelhalter

Este libro, escrito por un estadístico de renombre mundial, muestra a los lectores el arte de obtener conocimiento de datos crudos centrándose en los conceptos y conexiones que dan forma a las matemáticas. ¡Este libro no sólo muestra cómo los matemáticos resuelven la ciencia estadística para resolver problemas sino que también nos enseña a pensar como ellos!

  • Ciencia de los datos para principiantes, por Andrew Park
  • Clean Code — Un manual de artesanía ágil de software, por Robert C. Martin
  • El arte de la ciencia de los datos: una guía para cualquiera que trabaje con datos, por Roger D. Peng y Elizabeth Matsui
  • Una guía de sentido común sobre estructuras y algoritmos de datos: nivele sus habilidades básicas de programación (2a edición), por Jay Wengrow

Esta es una guía práctica para entender estructuras de datos y algoritmos. Va más allá de la teoría y te ayudará a mejorar tus habilidades de programación. Desde aprender a usar tablas de hachís, árboles y gráficos, hasta mejorar la eficiencia de tu código: lo aprenderás todo en este libro de ciencia de datos.

  • Aprendizaje profundo con Python, por Francois Chollet
  • Fundamentos del aprendizaje del refuerzo profundo: teoría y práctica en Python, por Laura Graesser y Wah Loon Keng

Este libro de ciencias de datos es para cualquier persona que tiene conocimientos avanzados de aprendizaje automático y quiere resolver problemas más complejos utilizando el aprendizaje de refuerzo profundo. Es ideal para estudiantes e ingenieros de software que tienen una comprensión de trabajo de Python.

Este libro ha sido un finalista en el Financial Times Business Book of the Year. Big Data es un importante y uno de los primeros libros importantes sobre este concepto. Cuenta con 2 expertos líderes explicando lo que es el big data, y cómo afectará nuestras vidas en los próximos años.

Estamos seguros de que estos libros le permitirán aventurarse en el mundo de la ciencia de los datos al entrar en el año 2021. Además, le recomendamos que lleve su entusiasmo por la ciencia de los datos al siguiente nivel obteniendo un certificado de la Universidad de Texas en Austin con su programa de PG en Ciencia de los Datos y Análisis de Negocios de Texas Combs. Es un programa en línea de 6 meses que ofrece una visión de 360 grados de los conceptos básicos en ciencia de los datos y análisis de negocios. Las conferencias de vídeo son creadas por la facultad universitaria y sesiones de tutoría en vivo por expertos de la industria tienen lugar cada fin de semana en grupos pequeños. Estas sesiones permiten a los estudiantes obtener una mejor comprensión del trabajo interno de la industria y también promover la interacción entre pares.

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