Los 10 mejores libros de ciencia de datos para leer en 2022

La rápida digitalización y la dependencia de Internet son los agentes causantes de muchos profesionales de datos que luchan por administrar y usar. El campo en evolución de la ciencia de datos está bien equipado para mantenerse al día con la enorme producción de datos y obtener valor de ellos.

La ciencia de datos se refiere al estudio de la gestión de montones de datos producidos a través de análisis, estructuración e integración en profundidad en información valiosa a través de herramientas de aprendizaje automático y métodos de visualización. Utiliza algoritmos para construir modelos predictivos e implementarlos en datos no estructurados para redimir información.

Tras la innovación y la importancia de la ciencia de datos, la ciencia de datos se convertirá en el sector laboral con mayor demanda. También se espera que amplíe el tamaño de su mercado a USD 322,900 millones para 2026 . Entonces, ¿por qué no comenzar su carrera en ciencia de datos ahora?

¡Nuestras recomendaciones para los diez mejores libros de ciencia de datos para principiantes son esenciales en su viaje para conseguir un trabajo de ciencia de datos!

Los mejores libros de ciencia de datos

1. Ciencia de datos para tontos por Lillian Pierson

A medida que crece la demanda de profesionales de la ciencia de datos, cada vez más personas eligen cursos de ciencia de datos para buscar una posición en el sector con un crecimiento futuro masivo. Este libro es uno de los recursos fundamentales utilizados por las personas para nutrir sus conceptos básicos de ciencia de datos.

La ciencia de datos para principiantes es un comienzo rápido para las personas que ingresan al curso y buscan una combinación de conceptos básicos y avanzados. El libro cubre la asimilación de la ciencia de datos, big data e ingeniería de datos para reconocer la tecnología implementada para una gestión de datos efectiva. Los principiantes pueden elegir este como una ventaja inicial en la ciencia de datos.

2. Head First Estadísticas por Dawn Griffiths

Head First Statistics es una excelente introducción a la ciencia de datos y sus aspectos estadísticos que incluyen lecciones de probabilidad, regresión, correlación y estadística inferencial. Al igual que otras series de Head First, el libro prioriza mantener el libro conversacional y fácil de leer. Por lo tanto, muchas personas lo prefieren como su primera visión de la ciencia de datos.

Para mantener el libro completo, se incluye el uso de gráficos y diversos ejemplos de la vida real para una mayor claridad e implementación de los temas. Head First Statistics es todo lo que un principiante puede desear en su recurso para principiantes de ciencia de datos para un comienzo fácil e informativo.

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3. Ciencia de datos desde cero: primeros principios con Python por Joel Gurus

La ciencia de datos desde cero se enfoca en las estructuras centrales de la ciencia de datos y la hace integral para los lectores: Estadística y Matemáticas. Funciona junto con las herramientas de ciencia de datos más básicas y narra su implementación desde cero con una explicación de los principios detrás de estas herramientas.

Joel Gurus también enfatiza las habilidades de piratería esenciales para los científicos de datos a través de este libro, al tiempo que amplía la oportunidad de aprender más sobre el procesamiento natural y el análisis de redes para ampliar su conocimiento de la ciencia de datos. En resumen, contiene todos los aspectos de la ciencia de datos en fragmentos pequeños para una narración rápida de lo que se espera del curso de ciencia de datos.

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4. Estadísticas prácticas para científicos de datos por Peter Bruce y Andrew Bruce

Estadísticas prácticas para científicos de datos es un excelente comienzo para los aspirantes a científicos de datos que esperan encontrar una descripción general de la ciencia de datos que abarque el muestreo, la aleatorización, la distribución y otros conceptos de alto nivel.

El libro contiene encuestas de modelos de ML, conceptos avanzados y explicaciones detalladas de por qué estos conceptos son relevantes para la ciencia de datos. Si bien las explicaciones y los ejemplos no son muy detallados, el libro puede funcionar como una referencia fácil para una revisión rápida del concepto.

5. Manual de ciencia de datos de Python por Jake VanderPlas

El libro enfatiza los conceptos de ciencia de datos a través de Python, que a menudo ayuda como una herramienta poderosa para trabajar con muchos algoritmos de procesamiento de lenguaje natural. El manual narra los conceptos de NumPy, IPython y Jupyter para implementar un entorno computacional adecuado para Python utilizando científicos de datos.

El manual de Python podría no ser adecuado para un novato en ciencia de datos. Pero los programadores profesionales que deseen ingresar al aprendizaje automático a través de Python pueden optar por este libro.

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6. Narración con datos por Cole Nussbaumer Knaflic

La obtención de datos valiosos no es el único aspecto de la ciencia de datos, y este libro destaca uno de los aspectos esenciales de la ciencia de datos: la visualización de datos. El libro sigue un patrón narrativo y gráficos extensos para explicar diversos conceptos.

El autor ha tratado de mantener el libro lo más completo posible para permitir a los usuarios sumergirse en los puntos esenciales en lugar de andarse por las ramas. Sin embargo, leer el libro prepara a los candidatos para asumir conceptos críticos como la observación, el análisis de información importante, las herramientas de visualización, etc.

7. Introducción al aprendizaje estadístico por Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira y Daniela Witten

El libro contiene una comprensión profunda de las herramientas necesarias para lidiar con estructuras complejas de ciencia de datos escrito por un grupo de expertos. Cada capítulo proporciona una técnica útil de modelado y predicción para las aplicaciones relevantes.

Presenta ejemplos del mundo real para mantener la relación mientras extiende diversos métodos de implementación de análisis para simplificar el proceso para los lectores con una aplicación fácil.

8. R para ciencia de datos por Hardley Wickham

El libro es una excelente combinación de conceptos fundamentales y avanzados de ciencia de datos. Las etapas iniciales presentarán a los lectores los conceptos básicos y, a medida que se continúa avanzando en el capítulo, los conceptos se vuelven complejos.

R for Data Science compila conceptos y la razón detrás de su implementación para una comprensión completa. También cubre los aspectos comerciales prácticos de la ciencia de datos, que es bastante relevante en el sector actual de la ciencia de datos.

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9. Hacer ciencia de datos por Cathy O'Neil

Este libro es una excelente introducción a la ciencia de datos con la presencia de métodos, modelos y algoritmos confiables que amplían su correcta implementación. Explora temas como la regresión logística, los algoritmos, la inferencia estadística, la ingeniería de datos y la visualización de datos para un dominio significativo de los conceptos básicos de la ciencia de datos.

Los estudiantes pueden incluir esto en sus recursos de estudio de ciencia de datos para comprender mejor los conceptos de ciencia de datos.

10. Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático por Christopher Bishop

Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático es un libro imprescindible para los aspirantes a la ciencia de datos de todos los niveles. El libro proporciona una visión profunda de los conceptos de ciencia de datos a través del uso extensivo de imágenes y gráficos en color para atraer a los lectores.

Explica a fondo los conceptos de aprendizaje automático y sus características analíticas a través de un análisis detallado. Es un comienzo excepcional para su carrera en ciencia de datos.

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Amplíe sus horizontes de ciencia de datos con certificación profesional

Además de los recursos de estudio confiables para el autoaprendizaje, un curso de certificación profesional en ciencia de datos puede brindarle innumerables oportunidades. ¡El programa de certificación de análisis de datos de upGrad puede cambiar las reglas del juego para los aspirantes a la ciencia de datos!

El programa cubre requisitos previos esenciales, fundamentos y conceptos avanzados de ciencia de datos, concluidos por proyectos Capstone en tiempo real para una compilación teórica y práctica equilibrada de habilidades de ciencia de datos. El apoyo extendido de upGrad a través de la tutoría de expertos, la orientación profesional y el apoyo al estudiante son algunas otras características que hacen que este programa sea superior a cualquier otro disponible.

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Conclusión

La estructura extensa del curso de ciencia de datos puede sobrecargar a los estudiantes a través de horarios de cursos elaborados y agitados. Optar por el material de aprendizaje adecuado puede simplificar su viaje de aprendizaje de ciencia de datos. Estos son algunos de los mejores libros de ciencia de datos disponibles para principiantes, que contienen conceptos fundamentales de ciencia de datos. Si bien los alumnos se animan a elegir las ediciones avanzadas para adquirir competencia más rápido, es vital comprender su nivel de habilidad y aprovechar los recursos de aprendizaje.