📘 10 Libros gratuitos de Data Science (con lo que vas a aprender 👇) 🚀
Una colección gratuita de libros para aprender ciencia de datos desde teoría hasta práctica. Incluye conceptos, programación (Python y R), estadísticas y herramientas útiles.
📚 Libros, descargas y qué contiene cada uno#
🌟 Veridical Data Science — https://vdsbook.com/
Contenido: Introducción al ciclo de vida de un proyecto de data science, exploración de datos y predicción.📊 Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics — https://srdas.github.io/MLBook/index.html Contenido: Conceptos básicos, visualización, manejo de datos, estadísticas, machine learning y aplicaciones avanzadas.
🐍 Think Python (3E) — https://allendowney.github.io/ThinkPython/
Contenido: Fundamentos de programación en Python, control de flujo, estructuras de datos y programación orientada a objetos.🐍 Python Data Science Handbook — https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook Contenido: Herramientas clave en Python para ciencia de datos: NumPy, Pandas, visualización con Matplotlib y machine learning básico.
📈 R for Data Science — https://r4ds.hadley.nz/
Contenido: Uso de R para análisis, visualización, manipulación y transformación de datos.📉 Think Stats (3E) — https://allendowney.github.io/ThinkStats/ Contenido: Estadística práctica para ciencia de datos: análisis exploratorio, probabilidades, regresión y modelos estadísticos.
📊 Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies — https://rafalab.dfci.harvard.edu/dsbook-part-2/
Contenido: Estadística aplicada y algoritmos predictivos con ejemplos (incluso si no usas R).📡 Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers — https://dataorigami.net/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/
Contenido: Métodos bayesianos y programación probabilística con PyMC y ejemplos prácticos.🔢 Think Bayes (2E) — https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/
Contenido: Enfoque práctico de estadísticas bayesianas con código Python y aplicaciones reales.💻 Data Science at the Command Line — https://jeroenjanssens.com/dsatcl/
Contenido: Cómo usar la línea de comandos (shell/UNIX) para manipular, limpiar, explorar y automatizar tareas de datos.
💡 Explicación en pocas palabras#
Si estás empezando en ciencia de datos:
- 🧠 Conceptos y teoría: los primeros libros te explican qué es la ciencia de datos y cómo funcionan los modelos.
- 🐍 Programación en Python: aprenderás a escribir código para analizar datos, desde lo básico hasta usar bibliotecas populares.
- 📊 Estadística: entender números, probabilidades y modelos predictores es clave para tomar decisiones con datos.
- 📈 R y visualización: algunas guías están enfocadas en R, otro lenguaje muy usado en análisis.
- 💻 Comandos y flujo de trabajo: aprenderás a usar herramientas que agilizan el trabajo diario de un científico de datos.
👉 Todos estos recursos son gratuitos y accesibles online.
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