Los mejores libros para aprender ciencia de datos para principiantes y expertos

¡La ciencia de datos es el campo más revolucionario en la industria tecnológica en estos días! Todas las empresas, ya sean empresas más pequeñas o gigantes tecnológicos, utilizan datos para comprender las tendencias del mercado y conservar su ventaja competitiva. Y dado que cada vez más empresas utilizan la ciencia de datos, ¡hay una demanda creciente de científicos de datos! ¡Este artículo cubre los mejores libros para aprender Data Science , tanto para personas que son nuevas en el campo como para aquellas que solo quieren refrescar su memoria!

Cada uno de estos libros es extremadamente popular y se considera un estándar de oro en la ciencia de datos . Primero, puede consultar los libros para principiantes que brindan información básica sobre ciencia de datos en R y Python . También hay algunos libros para expertos que profundizan en subcategorías específicas de la ciencia de datos, como el aprendizaje profundo, la minería de datos, etc. Entonces, sin más preámbulos, ¡veamos estos libros ahora!

Libros de ciencia de datos para principiantes

1. Python para análisis de datos

Quiere aprender a manipular, procesar, limpiar y procesar conjuntos de datos en Python. ¡Este libro es una gran opción para ti! Tiene muchos estudios de casos diferentes que demuestran cómo resolver un amplio conjunto de problemas de análisis de datos de manera efectiva. También aprenderá funciones básicas y avanzadas en NumPy, realizará análisis de datos con herramientas en la biblioteca de Pandas, creará visualizaciones con matplotlib, dividirá y resumirá conjuntos de datos usando la función groupby en Pandas, y también usará el shell IPython y el cuaderno Jupyter para exploración. informática. Python for Data Analysis es una introducción perfecta al mundo del análisis de datos utilizando las diversas herramientas de ciencia de datos disponibles en Python. 

2. R para ciencia de datos

Este libro es una introducción perfecta a R para la ciencia de datos. Le enseñará sobre RStudio y el tidyverse , que es una colección de paquetes R que están diseñados para trabajar juntos con la ciencia de datos. Este libro se centra en la disputa de datos, la exploración de datos y el modelado de datos con R, al mismo tiempo que proporciona diferentes herramientas de R para resolver problemas de datos de forma más rápida y sencilla. Elija R para ciencia de datos si desea una comprensión completa y general de la ciencia de datos junto con el conocimiento de todas las herramientas básicas que necesitará para implementar esta comprensión. Este libro está dividido en varias secciones y cada sección aborda diferentes aspectos de la ciencia de datos junto con ejercicios que lo ayudan a comprender mejor lo que ha estudiado en estas secciones.

3. Estadísticas prácticas para científicos de datos 

Las estadísticas son muy importantes en la ciencia de datos, pero muy pocos científicos de datos tienen capacitación en estadísticas. Este libro tiene como objetivo rectificar eso al enseñar estadísticas de una manera que sea útil para la ciencia de datos. Estadísticas prácticas para científicos de datos es muy útil para aprender cómo el análisis exploratorio de datos es un paso importante en la ciencia de datos y el muestreo aleatorio puede reducir el sesgo incluso cuando se usan macrodatos. Este libro también se enfoca en los métodos estadísticos de aprendizaje automático que pueden «aprender» de los datos y luego aplicar ese aprendizaje a conjuntos de datos futuros. Con todo, este libro es una excelente opción para aprender estadísticas para la ciencia de datos, especialmente si está familiarizado con el lenguaje de programación R y conoce algunas estadísticas básicas.

4. Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos

Este libro es una excelente opción para el aprendizaje automático con análisis predictivo de datos. El aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos predictivos mediante la extracción de patrones de grandes conjuntos de datos. Y esta aplicación de ML usando Predictive Data Analytics se analiza en detalle en este libro usando tanto conceptos teóricos como aplicaciones prácticas. Este libro describe en detalle la trayectoria del análisis predictivo de datos: de los datos a la información y a la decisión. También describe cuatro enfoques del aprendizaje automático: aprendizaje basado en información, aprendizaje basado en similitudes, aprendizaje basado en probabilidades y aprendizaje basado en errores, cada uno con una explicación conceptual no técnica seguida de modelos matemáticos y algoritmos ilustrados con ejemplos prácticos detallados. Compre el libro Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos

5. Introducción al aprendizaje automático con Python: una guía para científicos de datos

¡El aprendizaje automático y la ciencia de datos son temas candentes con múltiples aplicaciones que solo están restringidas por su imaginación! Entonces, Introducción al aprendizaje automático con Python es una guía para científicos de datos que intenta expandir su imaginación enseñándole métodos para crear sus propias soluciones de aprendizaje automático utilizando Python y la biblioteca scikit-learn. Este libro comienza con los fundamentos del aprendizaje automático y luego pasa a las ventajas y desventajas de varios algoritmos de aprendizaje automático. Luego, trata varios temas avanzados, como el procesamiento de datos, la evaluación de modelos, las canalizaciones, etc. En resumen, esencialmente utilizará Python para mejorar sus habilidades de aprendizaje automático y ciencia de datos. Compre el libro Introducción al aprendizaje automático con Python

Libros de ciencia de datos para expertos

1. Manual de ciencia de datos de Python

Este es un manual clásico para la ciencia de datos en Python. Le presentará varias herramientas en Python como IPython y Jupyter para entornos computacionales, NumPy para la manipulación de números, Pandas para el almacenamiento y manipulación eficiente de datos, matplotlib para visualizaciones de datos, Scikit-Learn para implementaciones eficientes de Python de algoritmos ML, etc. Todas estas características del Manual de ciencia de datos de Python lo hacen ideal para manipular, transformar, visualizar y limpiar datos con la ayuda de todas las herramientas de Python mencionadas. Es una referencia de escritorio integral que pueden usar tanto los principiantes en Data Science como los profesionales experimentados para mantener sus recuerdos actualizados.

2. Aprendizaje profundo

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. Se basa en aprender con el ejemplo, al igual que lo hacemos los humanos, utilizando Redes Neuronales Artificiales. Estas redes neuronales artificiales se crean para imitar las neuronas en el cerebro humano para que los algoritmos de aprendizaje profundo puedan aprender de manera mucho más eficiente. Este libro ofrece una visión integral y «profunda» del aprendizaje profundo. Cubre los antecedentes matemáticos y conceptuales, incluidos temas como álgebra lineal, computación numérica, teoría de la probabilidad y teoría de la información, aprendizaje automático, etc. También enseña las diversas técnicas de aprendizaje profundo que se utilizan actualmente en la industria de la tecnología, incluidas las redes de avance profundo, las redes convolucionales. , algoritmos de optimización, regularización, modelado de secuencias, etc. Este libro demostró por qué el aprendizaje profundo es tan popular al profundizar en el reconocimiento de voz,

3. Minería de conjuntos de datos masivos

Este libro, como sugiere el nombre, se centra en la minería de conjuntos de datos masivos en el aprendizaje automático. Estos conjuntos de datos masivos se han convertido en parte de la escena de la ciencia de datos, ya que se genera una gran cantidad de datos debido a Internet y al comercio en línea. La minería de conjuntos de datos masivos se centra en los algoritmos que se pueden utilizar para resolver algunos de los problemas de la minería de datos. Estos algoritmos incluyen incluso se pueden aplicar a conjuntos de datos muy grandes. El libro también menciona algoritmos como el hashing sensible a la localidad y los algoritmos de procesamiento de flujo que se pueden usar para extraer datos que son demasiado rápidos para usar el procesamiento exhaustivo convencional. También cubre otros aspectos de la minería de datos, como PageRank y otros métodos de organización de la Web, agrupación, problemas para encontrar conjuntos de elementos frecuentes, etc.

En conclusión, todos estos libros son una gran opción para aprender ciencia de datos en detalle. Ya sea que sea un principiante o un experto en este campo, siempre puede aprender más y también refrescar sus conocimientos con estos libros. Algunos de estos libros también se centran en especializaciones particulares en ciencia de datos, mientras que otros son libros introductorios para principiantes. Así que échales un vistazo y selecciona el que creas que es adecuado para ti. ¡Disfruta leyendo!