Descripción
Ciencia de Datos desde Cero. Segunda Edición
Resumen del libro
Este libro ofrece una aproximación fundamental y práctica a la ciencia de datos, alejándose del simple uso de librerías para centrarse en la comprensión de los principios subyacentes. El autor, Joel Grus, guía al lector en la implementación desde cero de los algoritmos y herramientas más importantes, utilizando Python 3.6. El valor principal de la obra reside en que, en lugar de tratar la ciencia de datos como una caja negra, desmonta sus mecanismos internos, proporcionando una base sólida para cualquier persona que desee entender realmente cómo funcionan los modelos y técnicas que definen esta disciplina.
¿De qué trata?
La obra se estructura como un viaje de aprendizaje que parte de los fundamentos matemáticos y estadísticos necesarios para abordar la ciencia de datos. No se limita a enseñar a usar librerías como scikit-learn, sino que muestra cómo construir los algoritmos paso a paso, desde la regresión lineal hasta las redes neuronales. En esta segunda edición, se ha actualizado el contenido para incluir capítulos ampliados sobre deep learning (aprendizaje profundo), estadística avanzada y procesamiento del lenguaje natural (PLN). El lector aprenderá a manipular datos, visualizarlos, aplicar técnicas de machine learning y evaluar modelos, todo ello con el objetivo de extraer conocimiento y valor de conjuntos de datos complejos.
Temas principales
- Fundamentos de Python para ciencia de datos.
- Álgebra lineal, estadística y probabilidad aplicadas.
- Algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado.
- Implementación de redes neuronales y deep learning.
- Técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Metodología para la obtención, limpieza y visualización de datos.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a programadores, analistas y estudiantes con conocimientos básicos de programación y matemáticas que deseen dar el salto al mundo de la ciencia de datos. Es especialmente útil para aquellos que ya han utilizado herramientas de análisis de datos pero quieren comprender el funcionamiento interno de los algoritmos que emplean, buscando un conocimiento profundo y no meramente instrumental.
Qué aporta este libro
- Una comprensión sólida de los principios matemáticos y algorítmicos que rigen la ciencia de datos.
- La capacidad de implementar algoritmos desde cero, lo que permite personalizarlos y adaptarlos a problemas específicos.
- Un enfoque práctico que combina teoría con ejercicios de programación en Python.
- Conocimientos actualizados sobre deep learning y procesamiento del lenguaje natural.
- Las habilidades necesarias para evaluar críticamente modelos y resultados, evitando el uso de técnicas como cajas negras.
Ficha técnica
- Autor: GRUS, JOEL
- Editorial: ANAYA MULTIMEDIA
- Idioma: Español
- Tema: ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS, BASES DE DATOS, CAPTURA Y ANALISIS DE DATOS, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Colección: TITULOS ESPECIALES
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: febrero de 2023
- Número de páginas: 416
- Peso: 665 g
Valoración editorial
Esta obra se distingue en el panorama de la literatura técnica por su enfoque pedagógico y su profundidad conceptual. Al priorizar la comprensión sobre la aplicación mecánica, Joel Grus consigue que el lector desarrolle un criterio propio para seleccionar y aplicar técnicas de ciencia de datos. La actualización de contenidos, especialmente en deep learning y PLN, la convierte en una referencia vigente para quienes buscan un aprendizaje riguroso y no una simple guía de herramientas. Es, sin duda, un título de referencia para el profesional que aspira a dominar los fundamentos de la disciplina.