4 libros para empezar en Data Science

Autor: | Última modificación: 20 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Siempre que quieres dar tus primeros pinitos en algo nuevo, es vital encontrar los libros correctos. Lo recuerdo perfectamente, cuando hace eras geológicas, intentaba aprender a programar de forma autodidacta. Un buen libro te puede ahorrar meses de trabajo, mientras que uno malo te puede ahorrar muchísimo más, haciendo que tires la toalla.

Por suerte, tenemos a Amazon, pero por desgracia, si haces una búsqueda de “Data Science”, ¡salen más de 20 mil resultados!

Bueno, pues hoy es tu día de suerte, porque te voy a ahorrar el trabajo de investigación. Aquí tienes cuatro excelentes libros para dar tus primeros pasos y si acaso, ver si esto es lo tuyo.

Conceptos Básicos de Data Science

El terreno que tenemos que cubrir es el siguiente: 

Big Picture

¿Qué es, para qué sirve y para qué NO sirve el data science?. Empieza por aquí, o ni empieces.

Estadística

Si no tienes conceptos básicos (o más) de estadística, jamás sabrás lo que estás haciendo. Si no estás dispuesto a pagar este peaje, no sigas.

Programación Enfocada a Data Science

No nos equivoquemos, data science no es más que un nombre chachi para “estadística computacional aplicada”. El primer adjetivo lo dice todo, y un lenguaje de programación es la herramienta indispensable para moverse por este campo. Aquí lo más habitual es Python, R o Julia si eres hip. 

¿Y si la programación no es lo tuyo? Bueno, en ese caso puedes hacer “cositas” con un lenguaje de programación que todos conocemos, amamos y odiamos: las hojas de cálculo. Te voy a recomendar un libro para ese caso “no code”, pero que sepas que con esas pintas nunca jugarás en la “premier league”.

El top 4 de libros para empezar en data science

Inflection Point de Scott Stawski

4 libros para empezar en Data Science 1El autor, que ha dedicado muchos años a esta industria cuenta cómo distintos componentes han confluido para que el Data Science se convirtiese en uno de los pilares de varias industrias. Es una visión desde el punto de vista de negocio y la experiencia del autor, y es una buena introducción a las aplicaciones del Data Science.

Empieza aquí, pero no pares a no ser que sólo quieras fardar.

Practical Statistics for Data Scientists de Peter Bruce et al

4 libros para empezar en Data Science 2Proporciona una visión general de los principales conceptos de estadística que tendrás que manejar. Por suerte, lo ofrece con un enfoque muy práctico y computacional, con ejemplos tanto en Python como en R.

Puede que no necesites más, a no ser que vayas a hacer cosas más avanzadas.

Data Science from Scratch de Joel Grus

4 libros para empezar en Data Science 3Pocas personas explican tan bien Dat Science como Joel Grus y este libro es el que recomiendo siempre a todos. Aquí verás, de forma amena pero correcta, todas las herramientas, librerías, frameworks, toolkits y lo que sea que un Data Scientist realmente necesita en su día a día.

Mi copia, además toda sobada, está autografiada. Tuve el placer de conocer a Joel en NYC durante un JupyterCon: una de las conferencias más interesantes a las que acudí (cuando se podía acudir a algún lado). 

Si de todos estos libros de data science, sólo te vas a comprar uno, que sea éste, maifrén.

Thinking Spreadsheet, de Joel Grus

4 libros para empezar en Data Science 4

Aquí puede parecer que hay tongo y que el bueno de Joel me paga comisión. Lamento decir que no es así y desgraciadamente nadie me paga nada. El libro realmente es la opción ideal si no sabes programar, no quieres aprender y te cae mal la gente que sí sabe.  Está escrito por un Data Scientist de primera liga, que además resulta ser un forofo de las hojas de cálculo. Si alguien te puede enseñar a sacar todo el provecho de dicha herramienta es él. 

Ahora bien, ¿qué es máximo provecho? Pues te aseguro que se puede hacer más de lo que crees, pero  hay un límite y cuando te des contra él, será un pared. De todas formas, a todos nos viene bien manejar mejor una herramienta tan omnipresente.

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