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La ciencia de datos es un campo lucrativo con muchas perspectivas de futuro. Con el reciente avance de la IA, no debería sorprender que la ciencia de datos siga siendo una de las ocupaciones más buscadas. Sin embargo, sé que no es un campo fácil de abrirse paso.

Hay mucho que aprender si desea ingresar al campo de la ciencia de datos y comprender muchos aspectos de los datos. También significa que necesitamos buen material para aprender porque no queremos perder el tiempo. Este artículo analizará cinco libros económicos que puede utilizar para dominar la ciencia de datos.

¿Cuáles son estos libros? Entremos en ello.

Para dominar el campo, necesitamos comprender en profundidad el campo que queremos emprender. Necesitamos comprender la ciencia de datos para aportar valor a nuestro trabajo y evitar no conseguir el trabajo en absoluto.

El Data science El libro de John D. Kelleher y Brendan Tierney podría convertirse en su primer paso para comprender la industria de la ciencia de datos en general. Con un precio de $9, aprenderías lo siguiente del libro:

1. Historia de la ciencia de datos
2. Aplicaciones de ciencia de datos
3. Las herramientas de la ciencia de datos
4. Preocupaciones éticas en la aplicación de ciencia de datos
5. Crecimiento profesional en ciencia de datos

Este libro es un excelente libro introductorio para cualquiera que quiera ingresar al campo de la ciencia de datos o comprender mejor el concepto de ciencia de datos.

Las habilidades de programación ya se han convertido en la columna vertebral de los científicos de datos y todas las empresas las enumeran como requisitos. El requisito suele ser el lenguaje Python, el lenguaje de programación de los científicos de datos modernos. Sin habilidades en Python, existe una gran posibilidad de que no podamos hacer nuestro trabajo correctamente.

Análisis de datos de Python El libro de Avinash Navlani, Armando Fandango e Ivan Idris (autor) proporcionaría un aprendizaje completo sobre cómo navegar en el campo de la ciencia de datos con las habilidades necesarias en Python. Lo que aprenderías incluye:

1. Bibliotecas principales de Python y manejo de datos
2. Fundamentos estadísticos y matemáticos.
3. Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos
4. Análisis de datos especializados
5. Eficiencia computacional con Dask

El precio del libro ronda los 16 dólares, lo que se sitúa en el rango más económico en comparación con otros libros que existen. Aunque el valor de este libro es grande.

Si bien los científicos de datos necesitan conocer el lenguaje de programación, también debemos comprender la teoría estadística. Nuestro análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático se basaron en una metodología estadística y necesitábamos comprender las estadísticas básicas para comprender la actividad de datos que realizábamos.

Estadísticas desnudas: eliminando el pavor de los datos, escrito por Charles Wheelan, desglosa conceptos estadísticos de una manera divertida y con ejemplos de aplicación. El libro incluye casos para:

1. Aplicaciones de error estándar y CI en casos de encuestas políticas.
2. Análisis de regresión en riesgo de problemas de salud en el Reino Unido.
3. Aplicaciones de inferencias estadísticas de Netflix y Target para recomendación de productos.

Todavía hay muchos conceptos estadísticos que aprenderá de este libro. Con el precio de $8, puedes entender fácilmente por qué las estadísticas son importantes en la ciencia de datos.

Después de tener una comprensión básica de la ciencia de datos, deberíamos aprender sobre el algoritmo de aprendizaje automático. La herramienta principal de los científicos de datos es el modelo ML, y es esencial comprender cómo funciona cada modelo y por qué los utilizamos.

La guía del autoestopista sobre algoritmos de aprendizaje automático de Devin Schumacher, Francis La Bounty Jr. y Devanshu Mahapatra serviría como referencia para comprender mejor el algoritmo de aprendizaje automático. Aprenderá los siguientes conceptos de este libro:

1. Técnicas de clasificación y regresión
2. Algoritmos de agrupación
3. Redes neuronales y aprendizaje profundo
4. Algoritmos de optimización y resolución de problemas
5. Métodos de conjunto y técnicas de reducción de dimensionalidad.
6. Aprendizaje reforzado

Cada capítulo es una sección independiente, por lo que podemos saltar a cualquier capítulo que nos interese. Por $ 12, obtendría una gran cantidad de conocimientos, desde las aplicaciones teóricas hasta las aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo real.

La ciencia de datos no se trata solo de programación, aprendizaje automático o estadística. Se trata de generar valor a partir de los datos que tenemos. Entonces, es crucial que cualquier científico de datos comprenda cómo comunicar nuestros resultados técnicos de manera que las partes interesadas o las personas no técnicas comprendan.

En Información de datos entregada En el libro de Mo Villagran, explica que los profesionales de datos luchan por ofrecer valor debido a la mala comunicación con las partes interesadas, expectativas poco realistas alimentadas por exageraciones de marketing y la subutilización de la mayoría de los productos de datos. Con su experiencia, ella compone siete pasos que podemos seguir para tener una mejor comunicación y evaluar las necesidades de las partes interesadas.

Por $15, puedes aprender todos estos pasos rápidamente y mejorar con las habilidades interpersonales que siempre se requieren.

La ciencia de datos es un campo difícil de abrir. Por eso estos cinco libros económicos te ayudarán a dominar la ciencia de datos. Los libros incluyen:

1. Ciencia de datos (serie Conocimiento esencial de MIT Press)
2. Análisis de datos de Python
3. Estadísticas desnudas: eliminando el pavor de los datos
4. La guía del autoestopista sobre algoritmos de aprendizaje automático
5. Información de datos entregada

Cornelio Yudha Wijaya es subgerente de ciencia de datos y escritor de datos. Mientras trabaja a tiempo completo en Allianz Indonesia, le encanta compartir consejos sobre Python y datos a través de las redes sociales y los medios de escritura.

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