La ciencia de datos es el área de estudio que implica extraer conocimientos de grandes cantidades de datos mediante el uso de varios métodos científicos, algoritmos y procesos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar. La ciencia de datos ha surgido debido a la evolución de las estadísticas matemáticas, el análisis de datos y el big data.
Aquí hay una lista seleccionada de los 17 mejores libros de ciencia de datos que deberían ser parte de cualquier biblioteca para principiantes y avanzados de ciencia de datos.
1) Ciencia de datos desde cero: primeros principios con Python
Data Science from Scratch es un libro escrito por Joel Gurus. Este libro le ayuda a aprender matemáticas y estadísticas que son el núcleo de la ciencia de datos. También aprenderá las habilidades de piratería que necesita para comenzar como científico de datos.
Los libros incluyen temas como implementar k vecinos más cercanos, Naïve Bayes, regresión lineal y logística, árboles de decisión y modelos de agrupamiento. También podrá explorar el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de redes, etc.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon2) Ciencia de datos para tontos
Data Science For Dummies es un libro escrito por Lillian Pierson. Este libro es ideal para profesionales de TI y estudiantes que desean una introducción rápida que cubra todas las áreas del amplio espacio de la ciencia de datos.
El libro cubre temas como big data, ciencia de datos e ingeniería de datos, y cómo se combinan todas estas áreas, lo que ofrece un gran valor. También aprenderá sobre tecnologías, lenguajes de programación y métodos matemáticos.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon3) Big Data: una revolución que transformará la forma en que vivimos, trabajamos y pensamos
Big Data es un libro escrito por Viktor Mayer-Schonberger y Kenneth Cukier. El libro habla de la mirada optimista y práctica a la revolución del Big Data. Los autores de este libro también hablan sobre cómo la tecnología de Big Data puede cambiar nuestras vidas y qué podemos hacer para protegernos de sus peligros.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon4) Storytelling con datos: una guía de visualización de datos para profesionales de negocios
Storytelling with data es un libro escrito por Cole Nussbaumer Knaflic. En este libro, aprenderá los fundamentos de la visualización de datos y cómo comunicarse de manera efectiva con los datos. Las lecciones de este libro son principalmente teóricas y ofrecen muchos ejemplos del mundo real listos para su aplicación inmediata en su siguiente gráfico o presentación.
Este libro también le enseña al lector cómo pueden ir más allá de las herramientas predecibles para llegar a la raíz de sus datos. También incluye un tema sobre cómo utilizar sus datos para crear una historia interesante e informativa.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon5) Diseño de aplicaciones intensivas en datos
Designing Data-Intensive Applications es un libro escrito por Martin Kleppmann. Este libro ayuda a conocer los beneficios y los inconvenientes de varias tecnologías para procesar y almacenar datos. Este libro también ayuda a los ingenieros y arquitectos de software a aprender cómo hacer un uso completo de los datos en aplicaciones modernas.
El libro lo ayuda a tomar decisiones informadas al identificar las fortalezas y debilidades de diferentes herramientas y navegar por las compensaciones en torno a la coherencia, la escalabilidad, la tolerancia a fallas y la complejidad.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon6) Estadísticas prácticas para científicos de datos: 50 conceptos esenciales
Estadísticas prácticas para científicos de datos es un libro escrito por Peter Bruce (Autor), Andrew Bruce. Este libro explica cómo aplicar varios métodos estadísticos a la ciencia de datos y le brinda consejos sobre lo que es importante y lo que no.
Este libro es un libro de referencia de ciencia de datos fácil de usar si está familiarizado con la programación R y tiene algunos conocimientos de estadística.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon7) Ciencia de datos y análisis de macrodatos: descubrimiento, análisis, visualización y presentación de datos
Data Science and Big Data Analytics es un libro publicado por el servicio educativo de EMC. Este libro cubre la variedad de actividades, métodos y herramientas que utilizan los científicos de datos. El libro se centra en conceptos, principios y aplicaciones prácticas.
Se aplica a cualquier entorno industrial y tecnológico, y al aprendizaje. Está respaldado y explicado con ejemplos que puede replicar utilizando software de código abierto.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon8) Ciencia de datos para empresas: lo que necesita saber sobre la minería de datos y el pensamiento analítico de datos
Data Science for Business es un libro escrito por conocidos expertos en ciencia de datos Foster Provost y Tom Fawcett. Este libro de estudio de ciencia de datos presenta los principios fundamentales de la ciencia de datos. Este libro de estudio le ayuda a comprender las numerosas técnicas de minería de datos que se utilizan en la actualidad.
También aprenderá a mejorar la comunicación entre las partes interesadas del negocio y los científicos de datos. También lo ayuda a comprender el proceso de análisis de datos y cómo los métodos de ciencia de datos pueden respaldar la toma de decisiones comerciales.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon9) Head First Statistics: una guía amigable para el cerebro
Head First Statistics es un libro escrito por Dawn Griffiths. El escritor le da vida a este tema típicamente seco, enseñándole todo lo que quiere y necesita saber sobre estadística a través de un material lleno de acertijos, historias, cuestionarios y ejemplos del mundo real. comprender los puntos clave y utilizarlos. El libro también cubre cómo presentar datos visualmente con gráficos y diagramas. Por último, el libro también enseña cómo calcular la probabilidad y la expectativa, etc.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon10) R para ciencia de datos: importar, ordenar, transformar, visualizar y modelar datos
R de Data Science es un libro escrito por Hadley Wickham. Está diseñado para que pueda hacer ciencia de datos lo más rápido posible.
El libro lo guía a través de los pasos para importar, explorar y modelar sus datos y comunicar los resultados.
En este libro, obtendrá una comprensión completa y general del ciclo de la ciencia de datos. Además de las herramientas básicas, necesita administrar los detalles. Cada sección de este libro está emparejada con ejercicios que le ayudarán a practicar lo que ha aprendido a lo largo del camino.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon11) Aprendizaje automático práctico
Hands-On Machine Learning es un libro de ciencia de datos escrito por Aurélien Géron. El libro le ayuda a aprender los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes. También aprenderá varias técnicas, como la regresión lineal simple y el progreso a redes neuronales profundas. Cada capítulo de este libro le ayuda a aplicar lo que ha aprendido; todo lo que necesitas es experiencia en programación.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon12) Python para análisis de datos: gestión de datos con Pandas, NumPy e IPython
Python for Data Analysis es un libro escrito por Wes McKinney. Este libro de referencia está lleno de estudios de casos que muestran cómo resolver muchos problemas de análisis de datos que se enfrentan comúnmente. En este libro de ciencia de datos, aprenderá las últimas versiones de pandas, NumPy, IPython y Jupyter.
Este libro de referencia es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos en Python. Es un libro ideal para analistas nuevos en Python y programadores de Python.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon13) Introducción al aprendizaje automático con Python: una guía para científicos de datos
El aprendizaje automático con Python es un libro escrito por Andreas C. Müller (Autor), Sarah Guido (Autor). En este libro, aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación de aprendizaje automático exitosa con Python y la biblioteca sci-kit-learn.
En este libro, aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación de aprendizaje automático exitosa con Python y la biblioteca scikit-learn. Este material de estudio también le presenta las bibliotecas NumPy y matplotlib.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon14) Ciencia de datos práctica con R
Practical Data Science with R es un libro escrito por Nina Zumel (Autor), John Mount (Autor) y Jim Porzak. El libro explica los principios básicos sin extensos detalles teóricos. Proporcionará los casos de uso reales a los que se enfrentará a medida que recopila, selecciona y analiza los datos.
Podrás aplicar el lenguaje de programación R y las técnicas de análisis estadístico. El libro explica cuidadosamente ejemplos basados en marketing, BI y sistemas de apoyo a la toma de decisiones. El libro también cubre temas como cómo diseñar experimentos que se basan en modelos predictivos.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon15) Pensar con datos
Pensar con datos es un libro escrito por Max Sharon. Le ayuda a aprender técnicas para convertir datos en conocimientos que puede utilizar. En este libro, descubrirá un marco para definir su proyecto. También incluye los datos que desea recopilar y cómo pretende abordar y analizar sus resultados.
Este libro de ciencia de datos también lo ayuda a explorar patrones de razonamiento específicos de datos y a aprender cómo construir argumentos más útiles.
Verifique los últimos precios y reseñas de usuarios en Amazon16) El manual de ciencia de datos
El Manual de ciencia de datos está escrito por Field Cady. Es un libro de referencia ideal para la metodología de análisis de datos y las herramientas de software de big data. El libro es ideal para las personas que desean practicar la ciencia de datos pero carecen de las habilidades necesarias.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
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