El mercado de plataformas de ciencia de datos se valoró en USD 95,3 mil millones en 2021 y se estima que el mercado de ciencia de datos alcanzará un valor de $ 322,9 mil millones para 2026.
“Tortura los datos y confesará cualquier cosa”. (Ronald Coase, Economía, Premio Nobel)
“Sin el análisis de big data, las empresas están ciegas y sordas, deambulando por la web como ciervos en una autopista”.
~ Geoffrey Moore, consultor de gestión y autor de Crossing the Chasm
La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. informa que la demanda de habilidades en ciencia de datos impulsará un aumento del 27,9 por ciento en el empleo en el campo hasta 2026. No solo hay una gran demanda, sino que también hay una escasez notable de científicos de datos calificados.
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es el estudio de los datos para extraer información significativa para los negocios. Es un enfoque multidisciplinario que combina principios y prácticas de los campos de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería informática para analizar grandes cantidades de datos.
Leer más: Consejos de ciencia de datos para principiantes
Más información: historia y cronología de la ciencia de datos
Carreras en ciencia de datos en demanda
Si le apasionan las computadoras, las matemáticas y descubrir respuestas a través del análisis de datos, su próximo paso podría ser obtener un título avanzado en ciencia de datos o análisis de datos. Se necesitan expertos en ciencia de datos en prácticamente todos los sectores laborales, no solo en tecnología. De hecho, las cinco compañías tecnológicas más grandes—Google, Amazon, Apple, Microsoft y Facebook—solo emplean la mitad del uno por ciento de los empleados estadounidenses. Sin embargo, para entrar en estos roles demandados y bien pagados, generalmente se requiere una educación avanzada. Estas son algunas de las principales carreras de ciencia de datos como científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático, científico de aprendizaje automático, arquitecto de aplicaciones, arquitecto empresarial, arquitecto de datos, arquitecto de infraestructura, ingeniero de datos, desarrollador de BI, analista de datos, estadístico en el que puede ingresar con un avanzado la licenciatura.
Aprende más: Consejos para aquellos que buscan una carrera en ciencia de datos
Estos son los mejores libros gratuitos de ciencia de datos para estudiantes y las personas deben agregar a su lista en 2023 para mejorar las habilidades de ciencia de datos y obtener trabajos de ciencia de datos.
1. Estadísticas prácticas para la ciencia de datos Por Peter Bruce y Andrew Bruce
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Los métodos estadísticos son una parte clave de la ciencia de datos, sin embargo, muy pocos científicos de datos tienen capacitación estadística formal. Los cursos y libros sobre estadísticas básicas rara vez cubren el tema desde la perspectiva de la ciencia de datos. Esta guía práctica explica cómo aplicar varios métodos estadísticos a la ciencia de datos, le dice cómo evitar su uso indebido y le brinda consejos sobre lo que es importante y lo que no.
2. Aprende Python de la manera correcta
Python es el lenguaje de programación elegido para la ciencia de datos. Por lo tanto, aprender los fundamentos de la programación en este lenguaje es una de las primeras cosas que deben aprender los principiantes en el campo. Este libro no es específico de la programación para la ciencia de datos, pero cubre los conceptos generales de la escritura de código Python.
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Este libro no asume ningún conocimiento previo de programación y brinda una introducción al lenguaje Python y los principios generales básicos de codificación. Cada capítulo contiene un video complementario de Youtube que ayuda a explicar mejor los conceptos tratados.
Los autores del libro también han puesto a disposición un conjunto de tutoriales prácticos, que contienen más de 15 proyectos prácticos de Python para poner en práctica sus aprendizajes.
3. Aprendizaje profundo para codificadores con fastai y pytorch: aplicaciones Ai sin doctorado
Este libro es una primera introducción práctica al aprendizaje profundo. Está dirigido a codificadores, por lo que es esencial comprender la programación de Python antes de sumergirse en este libro. Sin embargo, no asume una comprensión profunda de las matemáticas y las estadísticas e incluye algunas explicaciones excelentes y sencillas de la teoría detrás del aprendizaje profundo.
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4. Manual de ciencia de datos de Python
Este libro es una buena y amplia introducción al conjunto de herramientas de ciencia de datos de Python. Cubre una introducción a la biblioteca NumPy que incluye conceptos como matrices, cálculos en matrices y tipos de datos en Python.
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5. Pandas: potente kit de herramientas de análisis de datos de Python
El paquete de Python conocido como Pandas es la herramienta elegida para explorar, transformar, limpiar y procesar datos para la ciencia de datos. Este libro es una guía de usuario completa de la herramienta. Pandas es una herramienta de manipulación y análisis de datos de código abierto rápida, potente, flexible y fácil de usar, construida sobre el lenguaje de programación Python.
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6. Aprendizaje automático práctico con scikit-learn, keras y tensorflow
Este libro proporciona una introducción detallada y práctica al aprendizaje automático utilizando algunos de los paquetes de aprendizaje automático de Python más populares, Scikit-learn, Keras y Tensorflow.
Este libro hace un gran trabajo al presentar conceptos teóricos importantes del aprendizaje automático, incluidos los tipos de sistemas de aprendizaje automático, sobreajuste y ajuste insuficiente, y descripciones de cómo funcionan los algoritmos comunes.
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7. La guía de campo para la ciencia de datos de Booz Allen Hamilton
Este libro construido por varias manos de los empleados de Booz Allen Hamilton introduce el tema de Data Science, presenta las herramientas necesarias para trabajar con el área y amplía un poco los antecedentes. Básicamente funciona como una introducción al tema, pero está muy bien redactado, con infografías e ilustraciones especialmente creativas. Y hay una sección que todos los que trabajan en el campo deberían imprimir, una guía sobre cómo elegir la técnica adecuada para cada parte del problema.
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8. Ciencia de datos para empresas por Tom Fawcett y Foster Provost
El libro presenta los principios fundamentales de la ciencia de datos y lo guía a través del «pensamiento analítico de datos» necesario para extraer conocimiento útil y valor comercial de los datos que recopila.
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9. Aprendizaje profundo con Python por Francois Chollet
Este libro es una forma alternativa de aprender Deep Learning que aprender a través del libro escrito por el creador de Keras e investigador de IA de Google, Francois Chollet. El libro profundiza en el aprendizaje profundo y enseña conceptos mediante la implementación práctica de python en Python.
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10. Inteligencia artificial: fundamentos de los agentes computacionales, 2.ª edición por David Poole, Alan Mackworth
El libro equilibra la teoría y el experimento, mostrando cómo vincularlos íntimamente. Desarrolla la ciencia de la IA junto con sus aplicaciones de ingeniería.
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11. Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático) por IAN Goodfellow
Si un hombre como Elon Musk dice que este es el libro más completo sobre el tema, no creemos que necesite consultar más fuentes sobre el tema.
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12. Introducción al aprendizaje estadístico
por Gareth M. James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Un clásico de todos los tiempos. Este libro se recomienda o se menciona en la mayoría de los cursos de aprendizaje automático que he encontrado, así de bien escrito. Cubre estadísticas básicas, así como técnicas de aprendizaje automático.
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