Lista de los 10 mejores libros sobre ciencia de datos
La ciencia de datos es un campo que involucra métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e información de datos sin procesar en diversas formas, tanto estructurados como no estructurados. A continuación se muestra la lista de libros sobre ciencia de datos:
- Manual de ciencia de datos de Python (Obtenga este libro)
- Ciencia de datos (serie MIT Press Essential Knowledge) (Obtenga este libro)
- R para ciencia de datos (Obtenga este libro)
- Storytelling with Data (Obtenga este libro)
- Data Science from Scratch (Obtenga este libro)
- Data Science for Business (Obtenga este libro)
- Data Smart (Obtenga este libro)
- Estadísticas prácticas para científicos de datos (Obtenga este libro)
- Numsense! Data Science for the Layman (Obtenga este libro)
- Ciencia de datos práctica con R (Obtenga este libro)
Analicemos cada uno de los libros de ciencia de datos en detalle junto con sus conclusiones y reseñas clave.
# 1 - Manual de ciencia de datos de Python: herramientas esenciales para trabajar con datos
Autor: Jake VanderPlas
Reseña del libro:
El libro es ideal para aquellos que ya conocen los conceptos básicos del lenguaje Python o que ya saben cómo programar en otro lenguaje como R o Julia y quieren aprender a usar Python para la ciencia de datos. Explica todas las necesidades de todo el proceso de Data Science, desde obtener datos, explorar datos y comunicar y visualizar los resultados.
Conclusiones clave
- Manipulación de datos.
- Técnicas de datos de Python.
- Aprendizaje automático.
# 2 - Ciencia de datos (serie MIT Press Essential Knowledge)
Autor: John D. Kelleher y Brendan Tierney
Reseña del libro:
El objetivo principal de este libro es mejorar la toma de decisiones mediante el análisis de datos. Aquí se presentan los conceptos básicos del aprendizaje automático y se analiza cómo vincular la experiencia del aprendizaje automático con problemas del mundo real.
Conclusiones clave:
- Cuestiones éticas y legales y desarrollos en la regulación de datos.
- Principios de éxito.
- Impacto futuro de la ciencia de datos.
# 3 - R para ciencia de datos : importar, ordenar, transformar, visualizar y modelar datos
Autor: Hadley Wickham y Garrett Grolemund
Reseña del libro:
Este libro proporcionará una comprensión clara del descubrimiento de las leyes naturales en la estructura de los datos. Esto le dirá cómo utilizar el lenguaje de programación R para el análisis de datos. Esto también indica cómo limpiar los diagramas de dibujo de datos y cómo usar la gramática de los gráficos, la programación alfabetizada y la investigación reproducible para ahorrar tiempo y muchas otras cosas.
Conclusiones clave:
- Negociación de datos.
- Visualización de datos.
- Análisis exploratorio de datos
# 4 - Storytelling con datos: una guía de visualización de datos para profesionales de negocios
Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
Reseña del libro:
Este libro explica principalmente los fundamentos de la visualización de datos y cómo comunicarse de manera efectiva con los datos. A través de este libro, podrá averiguar cuál es el punto crucial para sus datos. Aquí se explica cómo ir más allá de las herramientas convencionales para llegar a la raíz de sus datos y cómo crear una historia informativa y convincente.
Conclusiones clave:
- Comprender la situación y la audiencia.
- Identificar el punto importante de los datos.
- Conceptos de diseño en visualización de datos.
- El poder de la narración para ayudar a que su mensaje resuene en su audiencia.
# 5 - Ciencia de datos desde cero: primeros principios con Python
Autor: Joel Grus
Reseña del libro:
El autor ha explicado claramente las importantes herramientas de ciencia de datos y los algoritmos y cómo se pueden implementar desde cero. Este libro contiene los algoritmos reales para esos modelos de aprendizaje automático, junto con la teoría y las matemáticas.
Conclusiones clave:
- Recopile, explore, limpie y manipule datos.
- Redes neuronales.
- Fácil comprensión de algoritmos.
- Fundamentos del aprendizaje automático.
# 6 - Ciencia de datos para empresas
Lo que necesita saber sobre la minería de datos y el pensamiento analítico de datos
Autor: Foster Provost y Tom Fawcett
Reseña del libro:
Explica los principios fundamentales de la ciencia de datos y también the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Inteligencia de datos: uso de la ciencia de datos para transformar la información en conocimiento
Autor: John W Foreman
Reseña del libro:
El autor explica claramente cómo convertir datos sin procesar en información procesable. El autor también explicó cómo hacerlo con la hoja de cálculo. Esto también lo ayudará a aprender las técnicas analíticas, las matemáticas y la magia detrás del big data. Cada capítulo del libro cubrirá una técnica diferente en una optimización matemática similar a una hoja de cálculo, extracción de datos en gráficos, pasar de hojas de cálculo al lenguaje de programación R y muchas otras cosas.
Conclusiones clave:
- Matemáticas en ciencia de datos.
- Inteligencia artificial.
# 8 - Estadísticas prácticas para científicos de datos: 50 conceptos esenciales
Autor: Peter Bruce
Reseña del libro:
Las estadísticas también juegan un papel importante en la ciencia de datos. En este libro, el autor ha explicado claramente cómo aplicar varios métodos estadísticos a la ciencia de datos en el presente y también cómo evitarlos, que están en mal uso y le dan salida sobre lo que es importante y lo que no. Si es bueno con el lenguaje de programación R y tiene algún conocimiento de estadísticas, esta referencia rápida abre la brecha en mayor medida en el formato legible.
Conclusiones clave:
- Técnicas clave de clasificación.
- Conceptos de estática.
- Métodos de aprendizaje no supervisados para extraer significado de datos no etiquetados.
# 9 - ¡Numsense! Ciencia de datos para el profano: sin matemáticas agregadas
Autor: Annalyn Ng y Kenneth Soo
Reseña del libro:
Este libro proporciona una comprensión clara de la ciencia de datos y los algoritmos que se utilizan. Cada algoritmo está claramente explicado. Hay muchos conceptos que se cubren todos, como redes neuronales, análisis de redes sociales, árboles de decisión y bosques aleatorios, agrupación y muchos más.
Conclusiones clave:
- Aplicaciones del mundo real para ilustrar cada algoritmo.
- Comprensión práctica.
- Conceptos clave.
# 10 - Ciencia de datos práctica con R
Autor: Nina Zumel y John Mount
Reseña del libro:
Explica claramente los ejemplos prácticos y los principios fundamentales de la ciencia de datos con el lenguaje de programación R. Esto ayudará a aplicar el lenguaje de programación R y las técnicas de análisis estadístico a ejemplos cuidadosamente explicados basados en marketing, inteligencia empresarial y soporte de decisiones mientras aprende a cree instrumentación, diseñe experimentos como pruebas A / B y presente datos con precisión a audiencias de todos los niveles.
Conclusiones clave:
- Apoyo a las decisiones.
- Ejemplos prácticos.
- Métodos de modelado.
Libros recomendados
Esta ha sido una guía para los libros de ciencia de datos. Aquí proporcionamos una lista de los 10 libros principales para comprender los nuevos conceptos y aplicaciones de la ciencia de datos. Puede consultar los siguientes libros para obtener más información:
- Los mejores libros sobre emprendimiento de todos los tiempos
- Mejor libro de negocios
- Los mejores libros de matemáticas empresariales
- Libros de Bitcoin
- Libros de Paulo Coelho
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