Los 5 mejores libros para aprender ciencia de datos en 2020

La ciencia de datos es una de las tecnologías en demanda de 2020 y si deseamos aprender y hacer una carrera con ella, entonces no hay mejor momento que ahora. Estamos familiarizados con los grandes datos y lo difícil que es analizar y mantener los datos no estructurados recopilados. Por lo tanto, todas las empresas requerirán científicos de datos para lograr la máxima productividad de los datos. 

 

Dado que todos los sectores, como la banca, la ciberseguridad, la educación, la atención médica y muchos más, requieren científicos de datos, habrá un gran aumento en la cantidad de vacantes disponibles. Además, hay muchos cursos disponibles para que un principiante aprenda y adquiera las habilidades de análisis de datos. A continuación se presentan algunos de los libros que lo ayudarán a cumplir el sueño de convertirse en un científico de datos en 2020.

1. El arte de la ciencia de datos (Roger D. Peng, Elizabeth Matsui)

Este es uno de los mejores libros que describe el método de análisis de datos. Los autores tienen una gran experiencia trabajando en el campo del análisis de datos y por ello han presentado los contenidos de forma muy diluida. Esto facilita que un principiante reflexione sobre el conocimiento sobre el concepto de análisis de datos y aplique las herramientas, desde la regresión lineal hasta los árboles de clasificación y los bosques aleatorios, de la manera más adecuada. El libro describe el análisis de datos como un ARTE y no como una CIENCIA .

¿Cómo se diferencian estos dos?

La tecnología D ata Science es la verdadera ciencia y el análisis de datos es solo un órgano. El proceso de análisis de datos no es algo que se pueda inculcar en el cerebro humano tan simple como verter café en la taza. Solo unas pocas personas pueden realizar análisis de datos de manera de generar una solución factible y explicar los problemas de interés para la gente. Por lo tanto, este modo de explicación universal y expresiva de un problema puede llamarse nada menos que ART y, por lo tanto, este libro proporciona información completa sobre el análisis de datos como un «arte de la ciencia de datos».

 

2. Python para análisis de datos: disputa de datos con pandas, NumPy e IPython (Wes McKinney)

El lenguaje Python es mejor conocido por su simplicidad, legibilidad y productividad. Además , Python es rico en sus bibliotecas que proporcionan una gran variedad de herramientas y estructuras de datos de alto nivel para el análisis de datos. Las bibliotecas de Python para estudios de ciencia de datos incluyen Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, etc. Además, Data Wrangling o munging, en otras palabras, es simplemente la preparación de los datos sin procesar disponibles en una forma que sea más apropiada y adecuada para los procesos posteriores. Implica crear nuevas variables, identificar los duplicados y filtrar los duplicados. Además, incluye procesos como la clasificación de los datos extraídos y su almacenamiento en la base de datos. El mejor lenguaje para limpiar y destilar datos complejos es Python debido a sus paquetes y bibliotecas disponibles. Para obtener más información sobre el lenguaje Python y su conjunto de bibliotecas utilizadas en la transformación y el análisis de datos, este libro es la compra más adecuada.

3. R ​​de ciencia de datos (Hadley Wickham y Garrett Grolemund)

Python se destaca en el mundo de la tecnología como un lenguaje de uso múltiple. Mientras que R está diseñado para fines estadísticos y analíticos. Entonces, si uno es estrictamente ambicioso con la especialización en ciencia de datos, entonces es bueno intentar aprender R, ya que es específico del dominio. Además, R es menos popular en comparación con Python, ya que la mayoría de los desarrolladores se enfocan en aprender Python. Como se limita a los expertos de campo en el dominio de la ingeniería estadística, que involucra a un conjunto restringido de personas, aprender R y convertirse en desarrollador de R lo beneficiará en el futuro. Además, como los expertos en R son menos fuertes, para despejar nuestras dudas sobre el tema, quedarse con un libro para uno mismo es la mejor decisión a tomar.

4. Ciencia de datos para tontos (Lillian Pierson)

Este libro de Lillian Pierson describe mejor los términos técnicos relacionados con la ciencia de datos que resume el análisis de datos, la visualización de datos, big data, su infraestructura, etc. y necesita una revisión puede hojearlo. Por otro lado, para una persona con el cerebro en bruto, sin ningún conocimiento previo de matemáticas, estadística, programación, computación, etc., crearía una atmósfera de caminar entre piedras y espinas. Pero el punto positivo del libro es que el autor ha rellenado el contenido con cuadros, diagramas y gráficos que pueden brindar una imagen clara de los temas leídos. Entonces, en 2020, para refrescar nuestras habilidades técnicas en el campo de la ciencia de datos, no hay necesidad de reconsideración. De hecho, es la mejor opción para recibir conocimientos básicos.

5. El manual de ciencia de datos

Sin duda, un título extenso para un libro. Los contenidos brindan a los lectores una gran comprensión de la ciencia de datos de tecnología en auge. El libro escrito por estos cuatro autores es básicamente un boceto de entrevista con 25 científicos de datos increíbles. Estas personas han ingresado al campo de la ciencia de datos desde diferentes puntos de la vida y sus perspectivas y experiencias trabajando con los datos ayudarán a aumentar la confianza y la comprensión sobre el campo. Tal como lo describen los autores en la descripción del libro, este libro es una referencia repleta de estrategias, sugerencias y recetas para iniciar y hacer crecer su carrera en ciencia de datos. Entonces, para crear una idea sobre qué es la ciencia de datos, cuáles son sus casos de uso y aplicaciones, etc., y este libro es un buen lugar para comenzar si desea explorar más sobre qué leer o experimentar dentro de la ciencia de datos.

El artículo anterior muestra los cinco mejores libros entre la colección líder de volúmenes de ciencia de datos. Cómprelos, léalos y aprenda de ellos haciendo que este tiempo sea productivo.