La ciencia de datos combina conocimientos de estadística, matemáticas, programación y dominio de negocios para extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos.
Su objetivo principal es descubrir patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos para tomar decisiones informadas y resolver problemas complejos en diversos sectores, como el comercio, la salud, la industria y el gobierno.
Aprender ciencia de datos requiere desarrollar habilidades en varias áreas clave. Las empresas y organizaciones de todos los sectores reconocen el valor de los datos como un activo estratégico para mejorar la toma de decisiones, optimizar procesos, personalizar productos y servicios, y obtener ventajas competitivas.
50 libros gratuitos de ciencia de datos
Estos libros gratuitos te proporcionarán una base sólida en ciencia de datos, cubriendo una amplia gama de temas que te permitirán dominar esta disciplina en constante evolución.
Los libros cubren una variedad de temas esenciales para la ciencia de datos, incluyendo:
- Estadística y Matemáticas: Fundamentos teóricos necesarios para el análisis de datos.
- Programación: Uso de Python y R para la manipulación y modelado de datos.
- Minería de Datos: Técnicas y herramientas para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos.
- Aprendizaje Automático: Métodos y algoritmos para desarrollar modelos predictivos.
- Optimización: Estrategias para mejorar la eficiencia de los algoritmos y modelos.
Cursos relacionados
Puedes descargar los libros desde los siguientes enlaces:
- 1. El elemento del estilo analítico de datos
- 2. Fundamentos de la ciencia de datos
- 3. Minería de conjuntos de datos masivos
- 4. Manual de ciencia de datos de Python
- 5. Aprendizaje automático práctico y Big Data
- 6. Piensa en las estadísticas
- 7. Piensa en Bayes
- 8. Introducción a los Sistemas Dinámicos Lineales
- 9. Optimización Convexa
- 10. Fundamentos de las metaheurísticas
- 11. Aprendizaje automático en Python: principales desarrollos y tendencias tecnológicas en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial
- 12. Ciencia de datos aplicada
- 13. Libro de bandidos
- 14. Algoritmos anotados
- 15. Inferencia estadística de la era de las computadoras
- 16. Libro de inferencia causal
- 17. Transporte óptimo computacional
- 18. Álgebra, Topología, Cálculo Diferencial y Teoría de Optimización para Ciencias de la Computación y Aprendizaje Automático
- 19. Minería y análisis de datos
- 20. Pensamiento computacional e inferencial
- 21. Fundamentos matemáticos de la ciencia de datos
- 22. Teoría de la información para personas inteligentes
- 23. Introducción al álgebra lineal aplicada: el libro VMLS
- 24. Álgebra lineal – Hefferon
- 25. Álgebra lineal: como introducción a las matemáticas abstractas
- 26. Fundamentos de Álgebra Lineal y Optimizaciones
- 27. Notas de clase de álgebra lineal – Lerner
- 28. Apuntes de clase sobre álgebra lineal aleatoria
- 29. Álgebra lineal a través de productos exteriores
- 30. Álgebra lineal – Cherney et al.
- 31. Cálculo matricial que necesita para el aprendizaje profundo
- 32. Optimización: una introducción
- 33. Notas de clase de Scipy
- 34. Mega tutorial de los pandas
- 35. Kalman y filtros bayesianos en Python
- 36. Inferencia estadística para ciencia de datos
- 37. Matemáticas para el aprendizaje automático
- 38. Ver la teoría
- 39. Conceptos básicos de estadística
- 40. Estadísticas abiertas
- 41. Análisis avanzado de datos desde un punto de vista elemental
- 42. Datos rápidos, inteligentes y a escala
- 43. Introducción a los bandidos con múltiples brazos
- 44. Conferencias de economía cuántica
- 45. Estadísticas con Julia
- 46. Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje
- 47. Mejora científica de la toma de decisiones y la gestión de riesgos
- 48. Treinta y tres miniaturas: aplicaciones matemáticas y algorítmicas del álgebra lineal
- 49. Tutorial de un algoritmo genético
- 50. Computación en Investigación Operativa usando Julia
