Data science se ha convertido en una de las categorías mejor pagadas y populares para los profesionales. Dado que muchas empresas utilizan datos científicos aplicados en sus negocios, el conocimiento científico profesional está aumentando. Si está pensando en seguir esta ruta científica o seguir siendo un experto en información científica, aquí hay una lista de libros.
El interés público en la ciencia de datos ha aumentado. Un campo bastante difícil es ahora un tema común en las noticias, la política, el derecho internacional y los datos de las redes sociales. La alfabetización de datos se está convirtiendo en una habilidad muy deseada en todas las industrias, y los consumidores introducen puntos de datos en enormes sistemas de inteligencia empresarial todos los días.
La ciencia de datos es una de las áreas más innovadoras de la industria de la tecnología en estos días. Ya sea que sea una pequeña empresa o un gigante tecnológico, todas las empresas utilizan datos para comprender las tendencias del mercado y mantener una ventaja competitiva. Además, a medida que más empresas utilizan la ciencia de datos, aumenta la demanda de científicos de datos. En este artículo, cubriremos los mejores libros para aprender ciencia de datos, tanto para aquellos que son nuevos en el campo como para aquellos que quieren refrescar sus recuerdos.
Comprender el aprendizaje automático y la ciencia de datos puede ser una tarea fácil para un científico de datos, ya que puede tomar innumerables cursos abiertos en línea. Sin embargo, adquirir un conocimiento profundo de un tema requiere un esfuerzo adicional. Por ejemplo, comprender cómo funciona un bosque aleatorio puede parecer pan comido, pero comprender su lógica operativa requiere un esfuerzo adicional.
La confianza para cuestionar la lógica detrás de los algoritmos y su relevancia para el negocio o la investigación en la que está colaborando proviene de la lectura de libros. En los libros, el científico de datos curioso desafía la lógica y pregunta: “Aquí es cuando estas personas descubren nuevas formas de realizar una tarea.
Por ello, existen algunas colecciones de libros que han marcado para nosotros el deep learning, no solo en cuestiones estadísticas y técnicas sino también en la comprensión de KPIs relevantes para cada área estratégica del negocio y profundizar en los algoritmos adecuados para resolver dudas o problemas de negocio.
Ya sea que su objetivo sea mantenerse informado sobre lo último en datos o si desea comenzar su viaje por la ciencia de datos, este artículo presenta una lista de libros que pueden ayudar a los recién llegados a navegar por el mundo de la ciencia de datos.
Si bien la era digital ha abierto la puerta a los datos, la mayoría de los datos no estructurados apenas se podían descifrar hasta que las innovaciones permitieron a los expertos juntar piezas del rompecabezas y obtener información … Usar datos para determinar rutas Métodos de entrega eficientes, automatizar la colocación de anuncios digitales, detectar ciberataques y mejorar otros Los procesos comerciales se denominan ciencia de datos. Los científicos de datos tienen una gran demanda y una sólida elección de carrera.
Tener fuertes habilidades de pensamiento crítico, resolución de problemas, comunicarse eficazmente con los demás y estar dispuesto a aprender las matemáticas y otras habilidades difíciles necesarias para analizar grandes cantidades de datos. Si es posible, la mayoría recomienda que considere una carrera: ciencia de datos. Incluso si no planea convertirse en científico de datos, puede aplicar conocimientos complementarios en esta área a diferentes roles dentro de su organización.
Puede empezar con buen pie ahora mismo leyendo los últimos libros de ciencia de datos del mercado. Agregue a su lista de lectura de 2021 los mejores libros de ciencia de datos disponibles para que pueda comprender la revolución de la ciencia de datos.
Esencial METROmatemáticas Fo Data Sciencia: Cálculo, Statística, PAGrobabilidad Theory Len el oido Algebra, Hadrien Jean
Es posible trabajar en ciencia de datos sin una comprensión completa de las matemáticas, pero los científicos de datos verdaderamente eficaces y versátiles deben tener una base sólida en matemáticas. Matemáticas esenciales para la ciencia de datos de Hadrien Jean tiene como objetivo explicar las matemáticas básicas de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Si usted es un científico de datos sin habilidades matemáticas como desarrollador y desea agregar análisis de datos al kit de herramientas, este libro lo ayudará a ampliar sus capacidades de ciencia de datos a través de la fluidez matemática.
La matemática es una ciencia autorizada que, partiendo de principios que son pruebas lógicas basadas en ideas y siguiendo un razonamiento lógico, estudia las propiedades y relaciones entre entidades abstractas como números, figuras geométricas o símbolos.
Las matemáticas se utilizan en todo el mundo como una herramienta casi importante en muchos campos, incluidas las ciencias naturales, la ingeniería, la medicina y las ciencias sociales, e incluso disciplinas que aparentemente no tienen relación con ella, como la música en materia de resonancia armónica.
Essential Math for Data Science le muestra cómo aprovechar Python y Jupyter para trazar datos, visualizar transformaciones espaciales e incluso analizar bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow y Keras.
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Guía de sentido común para estructuras de datos y algoritmos: nivelación de las habilidades básicas de programación (segunda edición), Jay Wengrow
Esta guía práctica de estructuras de datos y algoritmos va más allá de la teoría y mejora significativamente sus habilidades de programación. Aprenda a usar tablas hash, árboles y gráficos para mejorar la eficiencia del código. Los ejercicios prácticos de cada capítulo le ayudarán a practicar lo que ha aprendido antes de pasar al siguiente tema. Los algoritmos y las estructuras de datos se presentan principalmente como conceptos teóricos, pero este libro se enfoca en aprender estos conceptos para ejecutar su código de manera más rápida y eficiente.
Más inteligente Data Sciencia: Exitoso migrado empresarial Data y Aartificial Iinteligencia PAGproyectos de Neal Fishman, Cole Stryker y Grady Booch
En un entorno empresarial, la ciencia de datos a menudo está acorralada y no siempre siente su presencia donde más se necesita. Incluso los mejores y más capacitados científicos de datos no pueden realmente extender sus carreras a menos que puedan influir en el descanso de la organización. Smarter Data Science aborda estas deficiencias al investigar por qué los proyectos de ciencia de datos a menudo fallan a nivel empresarial y cómo solucionarlos.
El libro está diseñado para directores, gerentes, profesionales de TI y analistas para extender de manera efectiva sus programas de ciencia de datos para que sean predecibles, reproducibles y, en última instancia, beneficiosos para toda la organización. Aprenda a crear iniciativas de ciencia de datos valiosas y cómo involucrar a todos en su organización de manera efectiva.
Estadísticas prácticas para científicos de datos: más de 50 conceptos básicos con R y Python (segunda edición), Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck
Este libro de ciencia de datos ayuda a los aspirantes a científicos de datos de hoy, que no han recibido capacitación formal en estadística, a dominar los conceptos básicos. Las estadísticas prácticas para los científicos de datos vuelven a lo básico, pero puede aprender a aplicar técnicas estadísticas a su trabajo diario desde una perspectiva de ciencia de datos. La segunda edición publicada recientemente ofrece ejemplos de las aplicaciones estadísticas de Python, destacando conceptos estadísticos importantes (y no importantes) para que los científicos de datos los aprendan.
«Big Data: una revolución que Altro Cómo vivimos, trabajamos y pensamos ”por Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier
Los macrodatos nunca parecen salir del ciclo de las noticias. Las empresas de datos están ganando poder, se producen violaciones de datos, se filtran datos personales y bancarios, los debates sobre políticas son desenfrenados y las regulaciones de privacidad de datos se convierten en ley. Este libro tiene como objetivo discutir el efecto que los datos tienen en casi todos los aspectos de sus vidas, desde los negocios hasta los personales, incluso a nivel de gobierno y disciplinas científicas individuales.
Los minoristas en línea pueden recomendar productos o predecir patrones de compra en función de la navegación. Los feeds de las redes sociales apuntan a nuestros prejuicios políticos y funcionan como cajas de resonancia. Incluso las aplicaciones de citas usan datos para dar forma a tu vida amorosa. A medida que toma medidas para frenar lo que las bases de datos conocen, también debe tener cuidado de que sus datos permanezcan en las manos correctas. Este libro analiza las formas aterradoras, interesantes y emocionantes en que sus propios datos se mueven y le dan forma.