Los 7 mejores libros para aprender estadística y matemáticas para la ciencia de datos

La ciencia de datos es un campo increíble que se ocupa de enormes volúmenes de datos utilizando técnicas avanzadas para obtener información significativa. Ha dominado todas las industrias del mundo como la atención médica, las finanzas, el automóvil, la fabricación, la educación y muchas más. Según la encuesta, se pronostica que el dominio de la ciencia de datos será testigo de un gran aumento del 27,9 por ciento en el empleo para 2026. Ofrece lucrativas oportunidades profesionales con un paquete increíblemente alto y exposición global para aquellos con el conjunto de habilidades adecuado.

Para triunfar en el campo de la ciencia de datos, debe adquirir las siguientes habilidades:

• Fundamentos matemáticos
• Técnicas de manipulación rápida de datos.
• Creatividad matemática
• Comprensión de los principios estadísticos

Por supuesto, se requieren otras habilidades para alcanzar la perfección en el campo de la ciencia de datos . Por lo tanto, debe rodearse de los mejores recursos para profundizar en este dominio. No hay nada más perfecto que leer libros para obtener una visión amplia de la ciencia de datos. Continúe leyendo este blog para obtener información sobre los 7 mejores libros para aprender estadísticas y matemáticas para la ciencia de datos .

1. Clasificación de patrones

Este es un increíble libro de estudio de matemáticas escrito por Richard O Duda. La primera edición se publicó en 1973 y luego se actualizó en 2000. Este libro viene con un formato de texto fantástico que mejora la memorización de algoritmos. Está integrado con temas candentes como redes neuronales, aprendizaje automático y aprendizaje estadístico. Los conceptos tratados en este libro son:

• Teoría de la decisión bayesiana
• Técnicas no paramétricas.
• Funciones discriminantes lineales
• Aprendizaje no supervisado y agrupamiento.
• Métodos estocásticos
• Aprendizaje automático independiente de algoritmos.
• Redes Neuronales Multicapa.
• Métodos no métricos.

Sobre el autor: Richard O Duda se desempeña como profesor de Ingeniería Eléctrica. Es ampliamente conocido por su contribución a la localización de sonidos y el reconocimiento de patrones.

2. Introducción al Álgebra Lineal

Este es verdaderamente el mejor libro que presenta el álgebra lineal de la manera más fácil posible. Está diseñado en un formato extremadamente conciso y legible. Algunos de los fantásticos conceptos que incluye este libro son:

• Análisis matricial
• Criptografía
• Probabilidades y estadísticas
• Algoritmos de nivel profesional
• Códigos en MATLAB, Julia y Python

Sobre el autor: Gilbert Strang es actualmente profesor de matemáticas en el MIT y ha escrito seis libros asombrosos.

3. Estadísticas desnudas: eliminando el pavor de los datos

Este libro está compilado en un tono extremadamente realista que hace que las estadísticas cobren vida. El libro avanza muy lentamente desde conceptos básicos como la distribución normal hasta algoritmos complejos de análisis de datos. El libro está enriquecido con conceptos asombrosos de una manera increíblemente diferente que hace que las estadísticas sean fáciles de entender y captar.

Sobre el autor: Charles Wheelan es profesor, orador y fundador de Unite America. Hasta el momento es autor de once libros de renombre mundial.

4. Cómo mentir con las estadísticas

Este es un muy buen libro para despejar lo básico. Es como un conjunto compacto enriquecido con abundancia de conocimientos. El autor aclara conceptos como correlación, regresión e inferencia. Además, explica cómo el descuido puede manipular los datos y cómo se pueden usar gráficos estadísticos para descubrir la realidad. El libro es bastante antiguo pero los conceptos son válidos hasta la fecha. Es el libro en el que generaciones de aprendices han confiado como un viejo amigo.

Sobre el autor : Darrell Huff fue un autor de renombre que ha escrito al menos dieciséis libros. Sus libros han sido traducidos a casi veintidós idiomas.

5. Head First Statistics: una guía amigable para el cerebro

Este es un libro popular que explica todo de una manera narrativa. Este libro cubre:

• Estadísticas descriptivas como media, moda, mediana, etc.
• Distribución de probabilidad: que incluye distribución binomial, distribución normal, distribución de Poisson y muchas más.
• Estadísticas inferenciales como correlación, prueba de hipótesis, etc.

Cada tema se explica con la ayuda de ejemplos del mundo real para fomentar su experiencia de aprendizaje. Esta es la mejor opción si desea mejorar sus conocimientos básicos de estadística.

Sobre el autor: Dawn Griffiths tiene una experiencia de casi veinte años en el sector de TI. Hasta ahora es autora de cuatro libros populares.

6. Ingeniería Matemática Avanzada

Este es un libro muy conocido en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Es la opción perfecta para aprender nuevas habilidades y comprender conceptos básicos. Este libro incluye temas como ecuaciones diferenciales, análisis de Fourier, análisis vectorial, análisis complejo. Además, cubre conceptos matemáticos precisos como ecuaciones diferenciales parciales y álgebra lineal con ejercicios sobresalientes para mejorar su experiencia de aprendizaje.

Sobre el autor : Erwin Kreyszig fue matemático aplicado y profesor. Es bien conocido por su contribución al campo de los sistemas lineales de replicación sin ondas.

7. Estadísticas prácticas para científicos de datos

Esta es una excelente opción si tiene conocimiento previo de python o R. Este libro cubre conceptos sorprendentes como:

• Análisis exploratorio de datos
• Muestreo y distribución de datos
• Experimentos estadísticos
• Pruebas de significancia
• Métodos de aprendizaje automático estadístico
• Regresión y predicción

Y muchos más conceptos interesantes. Lo mejor es que el código está disponible tanto en Python como en R.

Sobre el autor : Peter Bruce es uno de los fundadores del Instituto de educación estadística y autor de varios libros asombrosos, y Andrew Bruce tiene más de 30 años de experiencia en el campo de la estadística y la ciencia de datos. Juntos han escrito este libro de renombre mundial.

Conclusión: hay miles de libros disponibles para mejorar sus habilidades en ciencia de datos, pero no necesita leerlos todos. En este blog, hemos seleccionado cuidadosamente los mejores libros para aprender estadística y matemáticas para la ciencia de datos. Algunos libros de referencia más que pueden ser útiles son Introducción a la probabilidad de Joseph K. Blitzstein y Jessica Hwang, La naturaleza de la teoría del aprendizaje estadístico de Vladimir Vapnik, Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción de Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, etc.