Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes


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Los 7 mejores libros de ciencia de datos para llevarte desde principiante a master

En pleno auge del video sobre cualquier otro formato, muchos aspirantes a alguna profesión de futuro, se olvidan que entre tutoriales de youtube, webinars, cursos de udemy o de coursera, hay una herramienta de aprendizaje fenomenal que funcional desde hace siglos, que no necesita internet, ni electricidad, que es 100 movil y que se adapta al ritmo de cada uno.

EL LIBRO.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes
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Es cierto que no todos los libros y todos los autores son capaces de hacer del aprendizaje una experiencia fácil y divertida. En este listado os propongo 7 libros de 7 autores que merecen la pena leer para llevaros desde un simples principiante de la ciencia de datos a dominar el tema y poder aplicarla sin cualquier tipo de problemas.

1. The Python Data Science Handbook, de Jake VanderPlas, publicado por O’Reilly.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Este libro es ideal para aquellos que se están iniciando en el análisis de datos y la ciencia de los datos y necesitan un libro que haga referencia a todas las técnicas y características de la biblioteca y amplíe Python para la ciencia de los datos. El libro cubre una variedad de temas en detalle y en profundidad, incluyendo la manipulación de datos con IPython (Python Interactivo), Numpy y Pandas, la visualización con matplotlib, y los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado con scikit-learn La cantidad y la profundidad del contenido sobre estos temas es impresionante. La cantidad y la calidad de los contenidos sobre estos temas contribuirán en gran medida a proporcionar habilidades para iniciarse en el ciclo de proyectos de ciencia de datos.

2. Practical Statistics for Data Scientists, de Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedek, publicado por O’Reilly.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

La segunda edición de este libro ya ha salido, pero personalmente creo que es beneficioso leer este libro incluso si estás empezando o eres un profesional. Porque las estadísticas son la base de la ciencia de datos, y es fácil olvidarla, este libro te permitirá adquirir muchas habilidades si no las tienes todavia, pero también permitirá refrescar algunas de las que no se han vuelto a utilizar desde que se ha aprendido..

Estos temas se incluyen en este libro. Este libro incluye temas como EDA, datos y distribuciones de muestreo, experimentos estadísticos y pruebas de significación, regresión, clasificación, ML estadístico y aprendizaje no supervisado. Si eres un principiante, lee primero el primer libro y luego salta a este libro para aprender un montón de nuevas habilidades en la ciencia de los datos.

3. Introducing Data Science, de Davy Cielen et.al, publicado por Manning.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Me gusta este libro porque no sólo cubre los temas omnipresentes de la ciencia de los datos, sino también otros aspectos del campo de la ciencia de los datos, como {bases de datos NoSQL, minería de textos, análisis de textos y cómo iniciarse en el Big Data, especialmente el manejo de grandes cantidades de datos en un solo ordenador el manejo de grandes cantidades de datos en un solo ordenador}. Entender y trabajar con la integración de bases de datos en proyectos de ciencia de datos es una habilidad realmente útil y demandada. Te recomiendo que leas este artículo y aprendas las habilidades mencionadas.

4. The Art of Statistics: Learning Statistics from Data, de David Spiegelhalter, Pelican Publications, Inc.

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Este libro era la recomendación de un curso de Ciencia de Datos Aplicada en Coursera en la Universidad de Michigan. Este libro hace un importante enfoque en la importancia de la capacidad de visualización (o, más concretamente, del arte). Es un libro muy recomendable a cualquiera que quiera comprender la profundidad de la visualización de datos y aprender el arte de la visualización de datos.

5. Data Science from Scratch de Joel Grus (publicado por O’Reilly)

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Ya en su segunda edición, este libro ha ganado popularidad porque combina una variedad de fundamentos en un solo libro. Comienza con un curso intensivo de Python y luego pasa a la visualización de datos, el álgebra lineal y la estadística, la probabilidad, las hipótesis y la inferencia, la adquisición y el uso de datos, y el aprendizaje automático, las redes neuronales y los sistemas de recomendación, el análisis de redes y muchos otros temas relacionados con los datos. Es una gran lectura, y esperamos que la disfrute.

6.R for Data Science por Hadley Wickham & Garrett Gromund, publicado por O’ Reilly

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

R es todavia uno de los lenguajes de programación más utilizados para ciencia de datos. Algo que podría no parecer el caso por las recomendaciones hasta el momento.

Este libro es para las personas que quieren conocer el lenguaje, y todas la infinidad de librerías disponibles, para que puedan probarlo Cualquiera que esté pensando en hacer algo divertido o nuevo en ciencia de datos, como aprender un nuevo lenguaje para una tarea de ciencia de datos, debería leer definitivamente este libro. En este libro lo aprenderá todo. Definitivamente, merece la pena echarle un vistazo.

7.Think Stats de Allen B. Downey, publicado por O’ Reilley

Los 7 mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Think Stats es un prólogo a la Probabilidad y la Estadística para los desarrolladores de software y científicos de datos de Python (si no estás ya familiarizado con estos temas).

Think Stats le muestra métodos sencillos para explorar conjuntos de datos del mundo real y responder a preguntas interesantes. El libro presenta un análisis contextual utilizando datos de los Institutos Nacionales de Salud.

Si tiene los conocimientos básicos de Python, puede utilizarlo para aprender a pensar en la probabilidad y la estadística.Think Stats se basa en la biblioteca de distribuciones de probabilidad de Python. También incluye muchos ejercicios que permiten realizar diversos experimentos con programas cortos para profundizar en su comprensión.

Aunque muchos libros no cubren la estadística bayesiana, Think Stats destaca el potencial de las técnicas bayesianas como algo muy importante; mediante el uso de PMF y la biblioteca CDF (utilizada para las distribuciones de probabilidad), incluso los aficionados pueden familiarizarse con las ideas y abordar los problemas de pruebas posibles.

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