Los 10 mejores libros de análisis de datos para leer para comenzar su viaje

¿Sabía que enviamos y recibimos aproximadamente 18,1 millones de mensajes por minuto en todo el mundo y vemos 4,5 millones de videos de YouTube en un minuto? En pocas palabras, ¡generamos alrededor de 2,5 quintillones de bytes de datos por día !

Con el aumento de la pila de datos cada segundo, naturalmente, crea una demanda de un profesional que pueda analizarlos y hacerlos comprensibles. Tal profesional es un analista de datos que traduce cifras, estadísticas, números, etc., en una forma comprensible.

Para los aspirantes a analistas de datos, es crucial comprender los conceptos básicos del análisis de datos, y ¿qué mejor manera de hacerlo que leyendo? Realice una desintoxicación digital con estos libros de análisis de datos antes de comenzar su viaje. Esta lista cubre diez libros de análisis de datos de lectura obligada, incluidos AI, Python, Big Data, aprendizaje automático, etc.

Los 10 mejores libros de análisis de datos

Análisis de datos hecho accesible, escrito por el Dr. Anil Maheshwari

Publicado en 2014, el libro cubre varios temas importantes como inteligencia artificial, privacidad de datos, etc., y ofrece consejos profesionales en ciencia de datos. Lo que hace que este libro sea aún más interesante es su organización. El libro tiene una estructura orgánica, como un curso introductorio en tu universidad. Aparte de la sinopsis de alto nivel de los conceptos importantes, este libro cubre además:

• Casos prácticos que se pueden realizar en tu portfolio
• Ejemplos del mundo real al poner en práctica el análisis de datos
• Tutoriales de Python y R hechos para principiantes
• Un conjunto de preguntas de repaso para ayudar a los alumnos a comprobar su crecimiento

Demasiado grande para ignorar: The Business Case for Big Data, escrito por Phil Simon

Este es uno de los clásicos de los libros de análisis de Big Data. El autor ha curado el contenido con ejemplos de la vida real extraídos de aplicaciones de Big Data en el gobierno local y empresas privadas para explicar que Big Data es crucial. En el contenido, Phil Simon exploró el aumento del uso de Big Data en los últimos tiempos, simplificó el contenido y lo hizo comprensible mediante estudios de casos. Este libro está en esta lista debido a su fácil lectura y clara implementación de Big Data en la vida real.

Inteligencia artificial: una guía para pensar en humanos, escrito por Melanie Mitchell

El libro explora la turbulenta historia de la inteligencia artificial, su éxito e incluso los temores que rodean su surgimiento. Este libro es una lectura obligada para los analistas de datos porque Mitchell ha planteado muchas preguntas urgentes relacionadas con la IA en todo el contenido, lo que invita al lector a pensar si debería preocuparse por este descubrimiento. Otra razón para sumergirse en este libro es la clara diferenciación entre la exageración y los logros reales de la inteligencia artificial al tejer narrativas sobre la ciencia y las personas detrás de ella.

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Estadísticas desnudas: eliminando el pavor de los datos, escrito por Charles Wheelan

Si está buscando una nueva perspectiva sobre las estadísticas que ha aprendido hasta ahora, este es el libro que debe elegir. Sumérgete en este libro si los conceptos matemáticos son algo que evitas si se presentan como cadenas de símbolos y números. En este libro, el autor ha explicado los conceptos estadísticos centrales como regresión, correlación, etc., en un estilo entretenido y esclarecedor. El autor ha definido con humor por qué deberías aprender estadística no simplemente porque eres un profesional sino más bien un plebeyo.

Python para análisis de datos, escrito por Wes McKinney

Este es un libro ideal para aprender conceptos intrincados de Python si eres nuevo en Python. El libro ofrece una oportunidad de aprendizaje sobre cómo realizar operaciones en conjuntos de datos de Python, incluido el procesamiento, la manipulación de datos, el procesamiento y la limpieza. Este libro también proporciona conocimientos sobre la creación de visualizaciones estáticas e interactivas combinadas con un tesoro oculto de la biblioteca de Python.

Guía de inicio rápido de SQL: la guía simplificada para principiantes para administrar, analizar y manipular datos con SQL, escrita por Walter Shields

Este libro presenta el lenguaje de consulta estructurado o SQL, una de las herramientas más comunes para el análisis de datos. Este libro está en nuestra lista de los 10 mejores libros de análisis de datos porque:

• Brinda acceso a aplicaciones de navegador SQL y bases de datos de muestra, lo que ayuda a los alumnos a poner en práctica su teoría.
• Acceso de por vida a varias herramientas digitales, donde las guías de referencia y los libros de trabajo son solo algunos de ellos.
• Enseña el uso de SQL para la comunicación con bases de datos relacionales.
• Brinda asesoramiento a los alumnos sobre la forma correcta de presentar las habilidades de SQL recién adquiridas a sus empleadores.

Principales habilidades de ciencia de datos para aprender

Creación de valor con análisis de redes sociales: administración, alineación y extracción de texto, redes, acciones, ubicación, aplicaciones, hipervínculos, multimedia y datos de motores de búsqueda de redes sociales, escrito por Gohar F Khan

Esto es ideal si está buscando libros de análisis de datos que le enseñen sobre el uso óptimo de datos en las plataformas de redes sociales. El autor ha explicado las teorías, estrategias, conceptos y técnicas detrás de la generación de leads en las redes sociales. El libro también brinda una perspectiva sobre cómo las empresas pueden aumentar la lealtad de los clientes, aumentar el tráfico de su página web y qué tener en cuenta antes de tomar decisiones comerciales vitales. El libro ofrece tutoriales, herramientas y estudios de casos que son fructíferos para las marcas y son una lectura obligada para los principiantes porque los conceptos complejos de análisis de redes sociales se describen con sencillez.

Desarrollando talento analítico: convertirse en un científico de datos, escrito por Vincent Granville

Este libro es una lectura obligada para los analistas de datos en ciernes que buscan una perspectiva sobre el desarrollo de análisis detallados para cumplir con los objetivos comerciales. Granville ha explicado los aspectos básicos de la ciencia de datos y las habilidades que necesita para adquirirlos. Además, este libro ofrece las preguntas necesarias para descifrar su entrevista de trabajo, ejemplos de currículums, instancias de listados de trabajos y encuestas salariales.

Medicina profunda: cómo la inteligencia artificial puede hacer que la atención médica vuelva a ser humana, escrito por Eric Topol

El libro navega por el potencial de la inteligencia artificial para revolucionar el mundo médico. Describe cómo la IA puede empoderar a los médicos al transformar todo lo que hacen, desde escanear o diagnosticar enfermedades hasta sugerir tratamientos e incluso tomar notas. Este libro no solo explica cómo reducir los costos médicos, sino también cómo reducir significativamente las tasas de mortalidad. Los estudiantes de medicina inclinados hacia el análisis de datos deben elegir este libro.

Lea nuestros populares artículos de ciencia de datos

Armas de destrucción matemática: cómo los datos masivos aumentan la desigualdad y amenazan la democracia, escrito por Cathy O'Neil

El último libro de nuestra lista de los diez mejores libros de análisis de datos es un libro de O'Neil, que abre las puertas a los lados más oscuros de los datos. Explica la potencia y el potencial de los datos para funcionar como un instrumento para el uso irresponsable. Este libro advierte sobre el uso imprudente de datos que describen los resultados de las decisiones tomadas por máquinas y empuja la mente del lector sobre el poder de los algoritmos para reforzar la discriminación. Aunque es posible que no todos los lectores estén en la misma página que el autor, este libro es una lectura obligada para la conciencia, restringiendo su uso para garantizar los beneficios a través del uso responsable.

Comience su carrera en ciencia de datos con upGrad

La toma de decisiones es una habilidad importante del analista de datos que puede aprender de upGrad. El Programa de certificado profesional de upGrad en ciencia de datos y análisis empresarial se ofrece en asociación con la Universidad de Maryland, donde tiene la oportunidad de aprender habilidades como estadísticas, resolución de problemas, análisis predictivo y mucho más. Aquí hay algunos aspectos destacados del curso:

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