5 Libros Gratis para Dominar la Ciencia de Datos

5 libros gratuitos para dominar la ciencia de datos

 

Cuando te adentras en la ciencia de datos, tienes una amplia variedad de recursos a tu disposición, como cursos de Udemy, videos de YouTube y artículos. Pero necesitas darte una estructura clara de lo que debes estudiar para evitar sentirte abrumado y perder la motivación.

Este artículo explorará cinco libros que cubrirán los conceptos básicos que debes aprender en el viaje de la ciencia de datos. Cada uno de estos libros ayuda a aprender: 

• Python
• Estadísticas
• Álgebra lineal
• Aprendizaje automático (Machine Learning)
• Aprendizaje profundo (Deep Learning) 

 

• NVIDIA AI presenta SteerLM un nuevo método de inteligencia artificial que permite a los usuarios personalizar las respuestas de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) durante la inferencia.
• Regresión Softmax completamente explicada para etiqueta de multiclase con Python
• El algoritmo de búsqueda a gran escala de Facebook reutilizado para navegar eficientemente los datos proteómicos

Un Tour de Python

 

Enlace del libro: Un Tour de Python

Si estás interesado en comenzar a aprender Python sin invertir demasiado tiempo, este libro puede ser una buena opción para ti. Ofrece una visión muy breve de los conceptos básicos de Python. Junto con el libro de 100 páginas, también hay un repositorio de GitHub con ejercicios.

En particular, puedes aprender rápidamente los principales tipos de datos de Python: enteros, números de punto flotante, cadenas de texto, booleanos, listas, tuplas, diccionarios y conjuntos. Al final del libro, se ofrece una breve reseña de las bibliotecas de Python, NumPy, Pandas, Matplotlib y Scipy.

Aborda los siguientes contenidos:

• Sintaxis básica
• Variables
• Operadores
• Principales tipos de datos
• Loop for
• Loop while
• Funciones
• If-elif-else
• Resumen rápido de las bibliotecas de Python

 

Think Stats: Probabilidad y Estadística para Programadores

 

Enlace del libro: Think Stats: Probabilidad y Estadística

Puede ser difícil adquirir un buen conocimiento de probabilidad y estadística sin poner en práctica lo que estudias. Lo bueno de este libro es que se centra en algunos conceptos básicos y no solo muestra la teoría, sino que también contiene ejercicios prácticos escritos con Python.

El libro cubre:

• Estadísticas resumidas
• Distribución de datos
• Distribuciones de probabilidad
• Teorema de Bayes
• Teorema del límite central
• Pruebas de hipótesis
• Estimación

 

Introducción al Álgebra Lineal para el Aprendizaje Automático Aplicado con Python

 

Enlace del libro: Introducción al Álgebra Lineal para el Aprendizaje Automático Aplicado

Cuando estudias Álgebra Lineal en la universidad, la mayoría de las veces los profesores explican toda la teoría sin ninguna aplicación práctica. Por lo tanto, terminas presentando el examen y olvidando cada concepto una vez que lo terminas, porque en tu mente es demasiado abstracto.

Afortunadamente, he encontrado este increíble libro que te da una buena introducción a los fundamentos del álgebra lineal que encontrarás cuando estudies modelos de aprendizaje automático. Cada concepto teórico va seguido de un ejemplo práctico escrito con NumPy, una conocida biblioteca de Python para computación científica.

Estos son los principales temas que se cubren:

• Vectores
• Matrices
• Proyecciones
• Determinante
• Autovectores y autovalores
• Descomposición de valores singulares  

 

Introducción al Aprendizaje Automático con Python

 

Enlace del libro: Introducción al Aprendizaje Automático con Python

Después de estudiar Python, Estadísticas y Álgebra Lineal, finalmente es hora de aprender todo sobre los modelos de Aprendizaje Automático para resolver problemas del mundo real. El libro está recomendado para personas que están comenzando y utiliza scikit-learn para las aplicaciones de aprendizaje automático.

Estos son los principales modelos de aprendizaje automático explicados:

• Regresión lineal
• Naïve Bayes
• Árboles de decisión
• Conjuntos de árboles de decisión
• Máquinas de vectores de soporte
• Análisis de componentes principales
• t-SNE
• Clustering de K-Means
• DBSCAN

 

Aprendizaje profundo con Python

 

Enlace del libro: Aprendizaje profundo con Python

Este quinto y último libro fue concebido para personas que ya tienen conocimientos de programación en Python y no se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. El autor de este libro es Francois Chollet, un ingeniero de software e investigador de IA en Google, famoso por crear Keras, una biblioteca de aprendizaje profundo lanzada en 2015. Estas son las nociones más importantes:

• Redes neuronales
• Redes neuronales convolucionales
• Redes neuronales recurrentes
• LSTM
• Redes generativas adversarias

 

Reflexiones finales

 

Estas sugerencias son ideales para principiantes que desean ingresar al campo de la ciencia de datos. Además, pueden ser útiles para científicos de datos e investigadores que reconocen que carecen de conocimientos en algunos conceptos y necesitan fortalecer su comprensión. Espero que hayas apreciado esta lista de libros. ¿Conoces otros libros útiles sobre Ciencia de datos? Déjalos en los comentarios si tienes sugerencias interesantes. 

[Eugenia Anello](https://www.linkedin.com/in/eugenia-anello/) actualmente es investigadora en el Departamento de Ingeniería de la Información de la Universidad de Padua, Italia. Su proyecto de investigación se centra en el aprendizaje continuo combinado con la detección de anomalías.

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