En aquel entonces, en la década de 2010, los diseñadores y programadores web tenían trabajos elegantes y se les pagaban salarios guapos. Pero con el advenimiento de Internet, todo cambió.
En esta moderna era del siglo XXI, se registra su historial de navegación, sus datos de correo electrónico se almacenan y no es sorprendente que vea mi historial de navegación de YouTube que afecta directamente a mis recomendaciones de video de Instagram, lo que me hace pasar más tiempo desplazando. Todo esto demuestra que esta es la edad de la ciencia de datos.
A medida que publicamos toneladas de datos en línea todos los días, definitivamente necesitamos más científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que puedan desbloquear todo el potencial de estos datos, lo que hace que nuestras vidas sean aún más suaves.
Recopilar datos y convertirlos en soluciones procesables es lo que el mundo moderno exige. Si ha decidido satisfacer esta creciente demanda y quiere convertirse en un profesional de datos, siga leyendo para encontrar algunos de los mejores libros de ciencias de datos.
- ¿Por qué los libros cuando Internet es una avalancha de recursos?
- Introducción a la probabilidad
- Manual de ciencia de datos
- Diseño de aplicaciones intensivas en datos
- estadísticas desnudas
- Métodos bayesianos para hackers
- Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn
- Aprendizaje profundo con Python
- Big Data: una revolución
- Análisis práctico de datos con pandas
- Ciencia de datos prácticos con Python
- Programación de R para ciencia de datos
- Resumen
¿Por qué los libros cuando Internet es una avalancha de recursos?
Es seguro decir que los recursos en línea son más efectivos que los libros, pero ese no siempre es el caso porque los lectores de libros aún no están extintos en este mundo digital.
La lectura de libros y los cursos en línea son dos mundos diferentes que no se pueden comparar. Pero aquí podemos contar con algunas ventajas de leer libros sobre recursos en línea.
Dominar el tema: si está bien con información general o práctica sobre un concepto, entonces buscar en línea está bien, pero si desea profundizar en el tema, desde su historia hasta sus derivaciones, entonces un libro lo hará.
Tenga una sensación real: ¡los libros son reales! No importa cuántas reuniones virtuales asista, nunca podrá capturar el encanto de una reunión cara a cara. Entonces, intente recoger un libro y leer, sentirá el peso de las páginas, olerá la tinta y notará que sus dedos se deslizan sobre las palabras. Finalmente, te encantará.
Menos distracciones: sé que estás en Internet para aprender algo, pero un clickbait con una imagen de tu programa de televisión favorito apareció frente a ti y hiciste clic en él. Cuando te diste cuenta de que estaba perdiendo el tiempo, era demasiado tarde. Esto no se aplica a los libros. Sigues leyendo hasta que te aburras; No hay otra forma de distraerte.
Precisión: los libros se someten a varias verificaciones y ediciones antes de su publicación, lo que los hace más precisos y confiables.
Autoridad: los libros suelen estar escritos por profesores e investigadores experimentados en el campo, mientras que los recursos en línea pueden ser creados por cualquier persona. Por lo tanto, se puede confiar ciegamente en muchos libros.
Aquí está la lista de los mejores libros de ciencia de datos que lo ayudarán a tener éxito en su carrera de ciencia de datos.
Introducción a la probabilidad
Elija esto si decide no ser un científico de datos mediocre sino marcar su nombre en el campo porque este libro, Introducción a la probabilidad, cubre conceptos detallados y avanzados de probabilidad que cualquier científico de datos necesita.
Además de los conceptos cubiertos, el libro también incluye muchos problemas de teoría de probabilidad con matemáticas puras. Además, encontrará soluciones detalladas para todos los ejercicios al final del capítulo en el sitio web del editor de forma gratuita.
En cualquier caso, no recomiendo este libro para quienes comienzan una carrera en ciencia de datos o matemáticas. Necesita una base sólida en combinatoria o una buena formación en matemáticas para aprender probabilidad con este libro.
Pero si tiene una formación matemática decente, es una excelente opción si está pensando en aprovechar al máximo los frutos del estudio de la probabilidad en su carrera de ciencia de datos.
Manual de ciencia de datos
El Manual de ciencia de datos está diseñado para convertirlo en un científico de datos único con habilidades en ciencia de datos, programación y comprensión empresarial. Con este libro, obtendrá la experiencia de un curso acelerado, pero en un formato escrito.
El libro está escrito en un lenguaje sencillo, lo cual es una buena opción si eres nuevo en la ciencia de datos.
Además de cubrir conceptos y algoritmos clásicos de aprendizaje automático, el libro también aborda técnicas de desarrollo de software, memoria de computadora, estructuras de datos y bases de datos.
Los capítulos sobre tecnologías centrales como Python y Big data demuestran que este libro está destinado a científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que resuelven problemas reales de la industria, no a científicos de datos que trabajan en la publicación de su próxima revista.
Diseño de aplicaciones intensivas en datos
Este libro no es solo para científicos o analistas de datos. Incluye todo lo que un ingeniero de software que desarrolla aplicaciones escalables del mundo real, un arquitecto de software que explora aplicaciones intensivas en datos o un ingeniero de datos que procesa grandes cantidades de datos necesita hacer un uso completo de los datos en aplicaciones modernas.
Escrito por Martin Kleppmann, un investigador distribuido de sistemas e seguridad en la Universidad de Cambridge.
El libro cubre modelos de datos, recuperación de almacenamiento, codificación de datos, seccionamiento, procesamiento por lotes y flujo, y muchos de los conceptos básicos para construir aplicaciones modernas intensivas en datos.
Si alguno de los siguientes es cierto para usted, este libro es la elección perfecta para expandir sus habilidades.
- Cómo aplicar mejor las herramientas adecuadas para resolver el problema en cuestión.
- ¿Quiere crear sistemas de datos escalables?
- Optimizar el rendimiento de las aplicaciones intensivas en datos en su entorno de trabajo.
- Aumente la flexibilidad para que sus aplicaciones puedan adaptarse fácilmente a cualquier tecnología nueva.
estadísticas desnudas
Charles Whelan nos muestra en estadísticas desnudas cómo los datos informativos y las herramientas estadísticas correctas pueden ayudar a crear excelentes sistemas de recomendación que sugieran el próximo producto que puede agregar a su carrito o sistemas de pronóstico precisos que lo ayuden a comprar y vender acciones.
El libro tiene como objetivo entrenar su mente para realizar un análisis estadístico intuitivo basado en la información que tiene. Temas como estadísticas descriptivas, inferencia, correlación y análisis de regresión en el texto lo ayudarán a lograr esto.
Lo mejor de todo es que el libro de estadísticas desnudas te enseña matemáticas como historia.
Métodos bayesianos para hackers
Si desea aprender programación probabilística desde una perspectiva bayesiana, este libro es todo lo que necesita. El término «hackers» en el título puede ser engañoso, así que pensemos en los piratas informáticos como personas que disfrutan explorando y aprenden enfoques y métodos bayesianos complejos.
El libro comienza enseñándole la inferencia bayesiana y luego se ensucia las manos construyendo su primer modelo bayesiano usando el contexto posterior en el texto.
Tiene ejercicios prácticos e implementaciones de código para aplicar métodos bayesianos a problemas del mundo real. Verá implementaciones bayesianas en diversas industrias, como las finanzas y el marketing.
Además, este libro es de particular interés si trabaja con herramientas de Python como Numpy, SciPy y Matplotlib y tiene experiencia en programación.
Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn
En estos días, cualquier persona con poca o ninguna experiencia de programación puede construir sistemas inteligentes que puedan aprender de los datos y tomar decisiones.¿También quieres saber cómo?
Aurélien Giron, autor de este mejor libro de ciencias de datos, le mostrará cómo crear un sistema inteligente de aprendizaje automático que use dos entornos de Python estándar, Scikit-Learn y TensorFlow.
Este práctico libro de aprendizaje automático le muestra cómo construir sistemas de aprendizaje automático complejos utilizando todo el potencial de Sci-Kit-Learn y que requiere una programación mínima. Además, se le presentará a TensorFlow Learning, creando y escalando modelos de redes neuronales.
Está escrito en un tono amigable, y créeme, nunca esperé que un libro sobre el aprendizaje automático sea tan ligero, con matemáticas menos importantes y aspectos más interesantes del aprendizaje automático.
Aprendizaje profundo con Python
El aprendizaje profundo a menudo se encuentra como una sección o capítulo en muchos libros de aprendizaje automático y ciencias de datos. Pero debe notar: ambos campos son vastos a su manera.
Entonces, el objetivo de este aprendizaje profundo con Python de François Chollet es ayudarlo a especializarse exclusivamente en los temas centrales del aprendizaje profundo.
El libro incluye predicción de series de tiempo, clasificación de texto, creación de imágenes y muchos otros conceptos avanzados de aprendizaje profundo.
Todos los códigos del libro están listos para usar y están disponibles para descargar gratuita. No es sorprendente que el autor de este libro y el creador de Keras son la misma persona.
Por lo tanto, el libro es una combinación perfecta de texto conciso, un autor experimentado y código ejecutable.
Big Data: una revolución
¿Estás aburrido con los aspectos técnicos y de programación del aprendizaje automático y quieres profundizar en el impacto del mundo real de los datos en el mundo moderno?
Luego, es posible que desee ver este libro sobre Big Data escrito por Victor Mayer-Schönberger, profesor de gobernanza y regulación de Internet en el Instituto de Internet de Oxford en la Universidad de Oxford.
El libro comienza con cómo las industrias, incluido el gobierno, recopilan datos sobre todo y cómo lo usan. Luego pasa a una discusión sobre la privacidad de los datos y los riesgos asociados con ella. Finalmente, proporciona una conclusión de las oportunidades y limitaciones futuras de Big Data.
Análisis práctico de datos con pandas
Cualquiera puede importar una biblioteca y llamar a una función, pero extraer información de los datos sin procesar o mostrar resultados crípticos en formas visuales simples es lo que distingue a los científicos de datos. Sin mencionar que Pandas es la primera herramienta que debe saber para realizar tareas tan intuitivas.
Ya sea que sea un principiante o un asistente de datos experimentado, este libro sobre análisis práctico de datos con pandas le mostrará todas las técnicas que necesita para explorar, analizar y procesar datos con PANDAS. Aprenderá cómo resumir las estadísticas en el análisis de datos exploratorios y encontrar patrones con visualizaciones claras.
Al trabajar en los ejercicios al final del capítulo, desarrollará gradualmente habilidades para trabajar con datos reales en su vida profesional. Puede acceder a todos los archivos y código en este libro en GitHub.
Ciencia de datos prácticos con Python
El autor Nathan George comienza este mejor libro de ciencia de datos práctico programando en Python, y luego le presenta los conceptos centrales de la ciencia de datos y los codifica en Python. Él lo guía a través de cada paso de la ciencia de datos, desde el análisis de datos hasta las pruebas de rendimiento.
Las implementaciones de código en el libro se dividen en trozos más pequeños y más digeribles, creando un tono de conversación para usted. Más importante aún, puede acceder a cada fragmento de código en este libro de forma gratuita en GitHub.
Pandas, Scipy y Sci-Kit-Learn son las principales bibliotecas y marcos de Python que utilizará en todo el libro.
Programación de R para ciencia de datos
Después de Python, R está ganando impulso en el estudio de estadísticas avanzadas para datos complejos. Entonces, estoy aquí con otra recomendación de texto si desea ingresar a la ciencia de datos usando R.
La programación de R para la ciencia de datos está oficialmente disponible en línea de forma gratuita. Confía en mí, ábralo en Edge o en tu lector de PDF favorito, y no encontrarás absolutamente ninguna diferencia entre su copia en línea y la hermosa edición de tapa dura.
Este libro no es para el estudio de la ciencia de datos o las técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, está escrito exclusivamente por Roger D. Pan, profesor de bioestadística en la Escuela de Salud Pública Johns Hopkins Bloomberg, para armarlo con programación en R, una herramienta para trabajar con cualquier fuente de datos.
Al final del libro, se sentirá cómodo utilizando objetos R, paquetes R, funciones y expresiones regulares para procesar y analizar datos.
Resumen
Esta es una de las mejores listas en Internet para los libros perfectos que llevarán sus habilidades de ciencia de datos al siguiente nivel. Data Science es un campo vasto. Por lo tanto, he incluido algunos libros especializados para cada campo, como el aprendizaje automático, Python, el análisis de datos y la programación en R, así como algunos de los mejores libros de ciencias de datos.
A continuación, explore estas herramientas de ciencia de datos que también lo ayudarán a convertirse en un mejor científico de datos.
