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Para aprender ciencia de datos, también necesitas una base sólida en matemáticas. Y la estadística es una de esas habilidades matemáticas esenciales para la ciencia de datos.
Sin embargo, aprender estadísticas puede resultar intimidante, especialmente si perteneces a una especialización que no es matemáticas o informática. Para ayudarlo a comenzar, hemos compilado una lista de libros gratuitos que hacen accesibles las estadísticas para la ciencia de datos.
La mayoría de estos libros adoptan un enfoque práctico de los conceptos estadísticos, que es lo que necesita para utilizar las estadísticas de forma eficaz como científico de datos. Así que repasemos estos libros de estadísticas.
El Estadísticas introductorias El libro es una introducción accesible a la estadística que cubre lo que normalmente cubre un curso de introducción a la estadística de un semestre de duración en las universidades.
Disponible para acceso gratuito en OpenStax y escrito por un equipo de autores expertos contribuyentes, este libro adopta un enfoque de estadística que prioriza la aplicación en lugar de un enfoque de teoría e incluye ejemplos en ejercicios para cada tema.
Este libro le ayudará a aprender lo siguiente:
- Muestreo y datos
- Estadística descriptiva
- Temas de probabilidad y variables aleatorias
- Distribución normal
- El teorema del límite central
- Intervalos de confianza
- Evaluación de la hipótesis
- La distribución Chi-Cuadrado
- Regresión lineal y correlación.
- Distribución F y ANOVA unidireccional
Enlace: Estadísticas introductorias 2e
Introducción a la estadística moderna es un libro de texto en línea gratuito del proyecto OpenIntro y está escrito por las autoras Mine Çetinkaya-Rundel y Johanna Hardin.
Si desea aprender los fundamentos estadísticos para un análisis de datos eficaz, este libro es para usted. El contenido de este libro es el siguiente:
- Introducción a los datos
- Análisis exploratorio de datos
- Modelado de regresión
- Fundamentos de la inferencia
- Inferencia estadística
- Modelado inferencial
Enlace: Introducción a la estadística moderna
Piense en las estadísticas de Allen B. Downey te ayudará a aprender y practicar conceptos de estadística usando Python.
De esta manera, puede aplicar sus habilidades en Python para aprender conceptos de estadística y probabilidad para trabajar con datos de manera efectiva. A medida que avance en el libro, podrá escribir programas breves en Python y practicar con conjuntos de datos reales para reforzar su comprensión de los conceptos estadísticos.
Los temas tratados son los siguientes:
- Análisis exploratorio de datos
- Distribución
- Funciones de masa de probabilidad
- Funciones de distribución acumulativas
- Distribuciones de modelado
- Funciones de densidad de probabilidad
- Relaciones entre variables
- Estimacion
- Evaluación de la hipótesis
- Mínimos cuadrados lineales
- Regresión
- Análisis de supervivencia
- Métodos analíticos
Enlace: Piensa en estadísticas 2e
Pensamiento computacional e inferencial: los fundamentos de la ciencia de datos de Ani Adhikari, John DeNero y David Wagner le ayudarán a aprender los fundamentos estadísticos para la ciencia de datos.
Este libro fue desarrollado como complemento del Datos 8: Fundamentos de la ciencia de datos curso ofrecido en UC Berkeley. Los temas cubiertos en este libro incluyen:
- Introducción a la ciencia de datos
- Programando en Python
- Tipos de datos, secuencias y tablas
- Visualización
- Funciones y Tablas
- Aleatoriedad
- Muestreo y distribución empírica.
- Evaluación de la hipótesis
- Estimacion
- Regresión
- Clasificación
Enlace: Pensamiento computacional e inferencial: los fundamentos de la ciencia de datos
Programación probabilística y métodos bayesianos para hackers o Bayesian Methods for Hackers es un libro popular sobre métodos bayesianos en estadística.
“Métodos bayesianos para hackers”: una introducción a los métodos bayesianos + programación probabilística con un punto de vista de cálculo/comprensión primero y segundo de matemáticas. Todo en puro Python 😉
– Fuente
Te familiarizarás con la teoría de la probabilidad y la inferencia bayesiana mientras utilizas el Paquete PyMC. El contenido de este libro es el siguiente:
- Introducción a los métodos bayesianos.
- La biblioteca PyMC
- Cadena Markov Monte Carlo
- La ley de los grandes números
- Funciones de pérdida
- Priores
Enlace: Programación probabilística y métodos bayesianos para hackers
Espero que este resumen de libros de estadística gratuitos le haya resultado útil. La combinación de teoría y práctica práctica debería ayudarle a mejorar sus habilidades en ciencia de datos y a tomar decisiones más informadas cuando trabaje con grandes conjuntos de datos del mundo real.
Si prefiere trabajar a través de cursos gratuitos o busca complementar su lectura con cursos, consulte 5 cursos gratuitos para dominar la estadística para la ciencia de datos.
Bala Priya C. es un desarrollador y escritor técnico de la India. Le gusta trabajar en la intersección de matemáticas, programación, ciencia de datos y creación de contenido. Sus áreas de interés y experiencia incluyen DevOps, ciencia de datos y procesamiento del lenguaje natural. ¡Le gusta leer, escribir, codificar y tomar café! Actualmente, está trabajando para aprender y compartir sus conocimientos con la comunidad de desarrolladores mediante la creación de tutoriales, guías prácticas, artículos de opinión y más. Bala también crea atractivas descripciones de recursos y tutoriales de codificación.
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