Los libros que debes conocer para aprender sobre Data Science

Aprende Data Science. Extracción de información explotable a partir de datos brutos: la definición más breve que podrías leer de un área que en realidad resulta ser tan infinita como la data, y tan profunda como la ciencia.

Data Science, o ciencia de datos, además de ser el proceso en el que se busca extraer grandes cantidades de datos para determinar patrones repetitivos, contribuyendo así a organizar y controlar todos los aspectos de una organización como costos, mercado y competencia, estudia la génesis de la información, las formas que existen para usarla, lo que ello significa para cualquier proyecto y por eso, en la actualidad, se ha establecido como la mejor manera de encontrar soluciones a circunstancias con datos que pueden haber estado muy dispersos y variados. 

Ordenar data/información, es un valioso recurso para la gestión y la administración de negocios, cuya ventaja principal es que, ejecutándose de forma correcta, resolverá problemas de forma rápida y objetiva: datos desorganizados y desestructurados pueden resultar ser un dolor de cabeza para una empresa. Por ello es que el rol de Data Science tiene, como una de sus mayores virtudes, el ser valorada en muchos ámbitos, los que van desde un departamento de Recursos Humanos, hasta la gran variedad de herramientas y técnicas que engloba, como lo es la programación informática, las matemáticas, la inteligencia artificial, la estadística o el análisis predictivo, incluyendo además a los algoritmos de Machine Learning.

Hoy en día, el data science es tan importante, que se estima que todas las empresas han recurrido a ella de alguna u otra manera, lo que demuestra que, efectivamente, se trata de un campo en pleno apogeo, que vale la pena aprender y aprehender, además de tomarlo como una valiosa opción a través de la cual desempeñarse profesionalmente. 

Seas una persona llena de curiosidad, o ya entendida en la Data Science, te dejamos acá un listado de 5 libros que te ayudarán a ser todavía mejor conocedor de la gran y llamada ciencia de datos.

1) “Data Science For Dummies” de Lillian Pierson 

Su objetivo: aprender con facilidad los conceptos más sencillos relativos al Data Science, enfocándose en uno de los aspectos más provechosos del área como lo es el empresarial. Una perfecta guía si lo que buscas es abordar este campo en lo profesional, sobre todo si estás en una etapa inicial; aunque si ya sabes más de lo básico, siempre hay algo nuevo para descubrir aquí, sobre todo considerando que se refiere a las diferentes formas en las que el data science puede darse en la vida diaria. 

2) “Data Science For Business: What You Need to Know About Data Mining & Data-Analytic Thinking” de Foster Provost y Tom Fawcett 

Oriéntate en el gran mar del data science Nos referimos a que puede haber tal vez demasiada información sobre una ciencia que trata de informaciones, por lo que encausar tu brújula en la dirección en la que podrás sacar mayor provecho para crecer profesionalmente, es la más importante en estos minutos. 

Gracias a las lecciones de estos expertos, te será posible no solamente entender el cómo, si no las razones de todos los avances que se están produciendo en este ámbito. Un libro que te dará una visión muy completa del valor de los datos desde el punto de vista de los negocios y la empresa, para así recoger data de forma práctica, pasando por las posibilidades que existen en cuanto a análisis y explotación, parte del corazón de la Data Science.

3) “Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy” de Cathy O’Neill 

Después de trabajar como científica de datos, O’Neill, una antigua experta en el análisis y la gestión de datos cuantitativos de nada más y nada menos que Wall Street, escribió este libro excepcionalmente relevante. 

Su increíble trayectoria, incluye la construcción de modelos que predecían las compras y los clics de la gente, haciendo también puestp en marcha el Programa Lede de Periodismo de Datos en Columbia en 2014 y fundar ORCAA, una empresa de auditoría algorítmica; eso sin mencionar un extenso currículum, el cual se formó de tal modo que, en este libro, explica visiblemente sus fundamentos como profesional: «No hay excusa para que un algoritmo sea racista, sexista, discriminatorio por la edad o por cualquier otro motivo». Esto es parte de lo que podrás encontrar en este material para reflexionar, en donde la autora plantea cómo el Big Data podría llegar a aumentar la inequidad y amenazar la democracia: un punto de vista que siempre es preciso establecer como principio para un profesional de Data Science.

4) “Data Analytics Made Accessible” de Anil Maheshwari

Ejemplos explicativos y extraídos del mundo real con estructura académica para comprender cada uno de los capítulos de este libro es lo que encontrarás en este material que se establece como uno de los más indicados para quienes han partido dando sus primeros lineamientos en el área del análisis de datos.

Ideal para quienes desean explorar distintas temáticas como el Data Warehousing -​​repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa-, Data Visualization -campo de estudio interdisciplinario cuyo objeto es la representación de datos en formato gráfico- o Cluster Analysis -agrupación por similitud, en grupos o conjuntos de manera que los miembros del mismo grupo tengan características similares-. 

5) “The Art of Data Science” de Roger D. Peng y Elizabeth Matsui

Un libro de dos autores con gran experiencia en administración de proyectos de datos y su propio análisis y en el que se indaga en el análisis y práctica de grandes volúmenes de datos, cuya idea fundamental es aprovechar la experiencia de los autores para guiar al lector principiante en el análisis Data Science. 

A partir de experiencias en primera persona, tanto Peng como Matsui plasman experiencias con respecto a esa extensa área y de todos los obstáculos que han debido superar en su desarrollo a lo largo del tiempo.

6) “Artificial Intelligence: A Modern Approach” de Russell Stuart y Norvig Peter

¿Es esta obra la llamada “Biblia de la Inteligencia Artificial”? Con certeza podemos considerar que así ha sido llamado este libro que está incluido en los planes de estudio de más de 1.300 universidades en al menos 100 países del mundo.

¿Por qué se ha llevado este título? Se trata de un libro notoriamente extenso pero también nutrido, que se introduce en todos los componentes de la Inteligencia Artificial: desde el reconocimiento de voz, pasando por los vehículos autónomos, llegando hasta la traducción automática. 

Es importante el punto de vista de la AI ya que su estudio va incluido dentro del estudio de Data Science, pero hay más: con este libro te darás cuenta como la Inteligencia Artificial está incluida en la vida diaria. 

7) “Learning from data” de Yaser S. Abu-Mostafa, Malik Magdon-Ismail y Hsuan-Tien Lin  

Una completa introducción al Machine Learning, la tecnología que permite que los sistemas computacionales mejoren su rendimiento de forma adaptativa con la experiencia acumulada a partir de los datos observados, de tal forma que los autores plasman en este libro lo que son para ellos los temas centrales que todo estudiante de la materia debería saber. Además, tanto Abu-Mostafa, como Magdon-Ismail y Hsuan-Tien Lin, indican que han elegido el título de “aprendiendo de los datos” porque es un texto que describe fielmente de qué se trata el tema luego de que se propusiesen cubrir los temas de manera similar a una historia con la esperanza de que el lector pueda aprender todos los fundamentos en el área del aprendizaje de los datos a través de distintas vías teóricas y prácticas. 

Un título que te aportará muy buenos ejemplos de la aplicación del aprendizaje automático en sectores como finanzas, ingeniería, negocios y ciencias. 

8) “The Book of Why” de Judea Pearl 

En español “El libro del Por Qué”. Un científico informático y estadístico ganador del Premio Turing muestra cómo la comprensión de la causalidad ha revolucionado la ciencia y revolucionará la Inteligencia Artificial. 

Un libro en el que el mantra “Correlación no es causalidad”, establecido por los científicos durante más de un siglo, es un tabú que, para el autor, ya está muerto. La revolución causal, instigada por Judea Pearl y sus colegas, ha superado un siglo de confusión y ha establecido la causalidad, el estudio de causa y efecto, sobre una base científica firme. 

El trabajo de Pearl es clave para entender contextos de la ciencia de datos y nos permite saber no solo si una cosa causa otra: nos permite explorar el mundo que es y los mundos que podrían haber sido; muestra la esencia del pensamiento humano y clave de la inteligencia artificial. Cualquiera que quiera entender cualquiera de los dos, necesita “El Libro del Por Qué”.

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