Python para Ciencia de Datos: Los Mejores Libros
El autor de este artículo es el experto en tecnología Pieter Murphy.
Python ha estado presente desde su lanzamiento en 1991. Recientemente ha ganado popularidad y ha crecido significativamente en los últimos 5 años para convertirse en el lenguaje más popular según el Índice de Popularidad de Lenguajes de Programación (PYPL INDEX).
El índice se determina analizando con qué frecuencia las personas buscan tutoriales para un lenguaje particular en Google. Con el tiempo, se han escrito muchos libros sobre el lenguaje, y en este artículo, veremos los mejores libros sobre Python para ciencia de datos.
Pero primero, ¿cómo ha capturado Python los corazones y las mentes de los científicos de datos y los profesionales de análisis de datos? Dos razones:
Python es simple y fácil de aprender. Utiliza una sintaxis altamente legible, intuitiva y sencilla. Esto es especialmente útil porque el ecosistema de ciencia y análisis de datos también está compuesto por individuos de antecedentes técnicos y no técnicos, y por lo tanto, Python, un lenguaje fácil de aprender, suele ser su primera opción.
Python tiene numerosas bibliotecas beneficiosas. Las bibliotecas aceleran y simplifican una buena fracción de las tareas en ciencia de la información, desde la limpieza de datos hasta el diseño y la construcción de modelos de aprendizaje automático.
En este artículo, compilamos una lista para ayudarte a recopilar materiales de ciencia de datos para el autoaprendizaje. Deberían ayudarte a responder la pregunta, '¿Qué es la ciencia de datos?' de una manera más profunda, completa y ventajosa.
Libros de Python para Ciencia de Datos
Una forma efectiva de aprender cualquier herramienta de software, lenguaje de programación o Python en particular, es mediante un curso interactivo en línea que te permite practicar mientras pasas por los diversos conceptos y temas.
Esta combinación es fundamental para adquirir habilidades cuando se aprende cómo convertirse en un científico de datos.
Sin embargo, también puedes usar libros para aprender Python para ciencia de datos como materiales complementarios a tus cursos en línea. En este artículo, revisaremos algunos de los mejores libros sobre Python para ciencia de datos.
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7 Mejores Libros de Python para Ciencia de Datos
Los siguientes libros de Python para ciencia de datos son altamente recomendados por científicos de datos activos en la comunidad de análisis de datos. Deberían ayudarte significativamente cuando comiences a programar con Python.
1. “Python for Data Science For Dummies” de John Paul Mueller y Luca Massaron
El libro de Mueller y Massaron te introduce a la ciencia impulsada por los datos en Python. Comienza explicando cómo se relaciona estrechamente con Python. También describe las numerosas ventajas de aprender ciencia de la información utilizando Python.
El libro Python for Data Science tiene un capítulo que cubre los conceptos básicos, que te resultará muy útil, especialmente si eres nuevo en Python o en la programación. Debería ser una lectura preparatoria, incluso si nunca has interactuado con Python.
Los capítulos restantes te llevarán a través de la limpieza, manipulación y limpieza de datos. También te permitirá aprender cómo visualizar datos con Matplotlib. También hay capítulos sobre aprendizaje automático y análisis de datos en el libro.
2. “Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data” de Jake VanderPlas
Jake VanderPlas es el Director de Software Abierto en el Instituto de eScience de la Universidad de Washington, quien utiliza ejemplos trabajados para explicar conceptos y temas claramente. Su libro cubre algunos de los conceptos de datos más comunes como el aprendizaje automático, la visualización de datos y la manipulación de datos.
El libro te permite estudiar la formación esencial de Python como bibliotecas (Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas y NumPy,) que son las más utilizadas en el campo de la ciencia de la información.
Si eres un principiante completo en el campo de los datos, deberías comenzar con otros libros de Python para ciencia de datos más amigables para principiantes que discutiremos en breve y hacer de este tu segundo o tercer libro.
Esto se debe a que Python Data Science Handbook se mueve rápidamente hacia tareas más complejas como la personalización de gráficos, operaciones vectorizadas, transmisión de matrices, etc.
Sin embargo, si ya te sientes cómodo con o después de entender los conceptos básicos de análisis de datos, no dudes en sumergirte en este libro de ciencia de datos en Python, ya que es un gran recurso para saber más sobre las funciones avanzadas de las diferentes bibliotecas de ciencia de datos impulsada por Python.
3. “Data Science from Scratch: First Principles with Python” de Joel Grus
Joel Grus es un científico de datos e ingeniero de software. Este libro es excelente para aprender los algoritmos fundamentales empleados en la ciencia de datos.
La mayoría de las personas a menudo usan algoritmos sin saber completamente cómo funcionan. Las bibliotecas de Python te permiten usar algoritmos comunes con solo unas pocas líneas de código, lo cual es ventajoso porque te ahorrará mucho tiempo que habrías gastado escribiendo muchas líneas de código. Este es un truco ingenioso, pero aún necesitarás entender su funcionamiento interno.
Este libro te mostrará formas de implementar tales algoritmos desde cero y, al hacerlo, te ayudará a entenderlos de manera integral. Del libro, también conocerás los pros y contras de los algoritmos.
El proceso de creación de modelos es iterativo, y requerirá que ajustes, sintonices y evalúes tu modelo más de unas pocas veces. Por lo tanto, es crucial tener una sólida comprensión de los algoritmos para realizar evaluaciones precisas y robustas.
Este libro tiene algoritmos que los científicos de datos utilizan para desarrollar modelos de aprendizaje automático, como árboles de decisión, regresión lineal y descenso de gradiente, entre otros. También contiene secciones que cubren probabilidad, estadísticas y álgebra, todas las cuales son importantes en la ciencia de la información.
4. “Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists” de Andreas C. Müller y Sarah Guido
El aprendizaje automático es un subconjunto esencial de la ciencia de datos. Su amplia gama de aplicaciones incluye clasificación de imágenes, marketing dirigido por segmentación de clientes, predicción de abandono de clientes, optimización de inventario en venta minorista, mantenimiento predictivo y pronóstico de demanda.
Los autores de este libro presentan las aplicaciones y conceptos fundamentales del aprendizaje automático. El libro también evalúa los algoritmos de aprendizaje automático comúnmente utilizados en términos de sus deficiencias y ventajas.
Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists se centra en el lado práctico de los conceptos en lugar de proporcionar solo un conocimiento teórico profundo. Usa este libro para aprender cómo usar las bibliotecas de Python para hacer aplicaciones de aprendizaje automático.
En él, también descubrirás información aplicable de ajuste de parámetros y evaluación. Las actividades necesarias para crear un modelo de aprendizaje automático requieren una cantidad significativa de esfuerzo, y es posible que necesites hacer varios ensayos y repeticiones antes de que el modelo pueda implementarse en producción.
5. “Deep Learning Book (Adaptive Computation and Machine Learning Series)” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Elon Musk afirma que este es el único libro que cubre efectivamente el tema y parece que a veces sabe de lo que está hablando. Aparte de la aprobación de un multimillonario, este libro es el recurso ideal para ti si planeas comprender y realizar un aprendizaje profundo o aprendizaje automático, una de las habilidades importantes para los científicos de datos que están desarrollando sus carreras.
Los autores del libro son algunos pioneros en la ciencia de datos como campo. Ian Goodfellow es el creador de la red generativa antagónica (GAN), un tipo de red neuronal utilizada principalmente para el modelado generativo.
Para sacar el máximo provecho de este libro, necesitarías un fondo técnico, por lo que podemos decir con seguridad que este libro no es amigable para principiantes. Los conceptos de este libro requieren una cantidad considerable de tiempo para entender y absorber. Los conceptos incluyen procesamiento del lenguaje natural, redes convencionales, algoritmos de optimización y teoría de la información y probabilidad.
Si planeas trabajar con aprendizaje profundo y aprendizaje automático, comprender completamente los conceptos presentados en este libro te llevará allí.
6. “Deep Learning with Python” de François Chollet
François Chollet actualmente es un investigador en Google. Creó un marco de aprendizaje profundo construido sobre TensorFlow llamado Keras. Los profesionales en aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizan ampliamente Keras.
Al tratar de responder a la pregunta '¿Qué implica una carrera en ciencia de datos?' la información teórica y conceptual con muchos ejemplos resultará útil durante tu proceso de aprendizaje. Deep Learning with Python está diseñado para personas con o sin experiencia como profesionales del aprendizaje automático.
Después de presentarte el aprendizaje automático, el libro cubre aplicaciones comunes de aprendizaje profundo, como generación y clasificación de texto, pronóstico de series de tiempo y generación y clasificación de imágenes.
Cuando comparas este libro con el Deep Learning Book (Adaptive Computation and Machine Learning Series), encontrarás que este libro es más práctico. Recomendamos leer ambos porque el conocimiento teórico es tan importante como la experiencia.
7. “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems”, de Geron Aurelien
Este libro te ayudará a aprender de manera práctica, lo cual es especialmente crucial cuando aprendes cómo convertirte en un científico de datos sin un título. La sección de Scikit-learn utiliza enfoques clásicos de aprendizaje automático que te proporcionan un enorme contexto y herramientas prácticas que puedes emplear para resolver una amplia gama de problemas.
El libro logra un equilibrio sobresaliente entre antecedentes/teoría y aplicación. Muestra cómo, incluso con poca o ninguna experiencia, puedes enseñarte a ti mismo cómo usar herramientas simples para desarrollar programas impulsados por datos.
Geron Aurelien utiliza una combinación de dos marcos de Python listos para producción: Scikit-Learn y TensorFlow, un poco de teoría y ejemplos concretos a lo largo del libro.
La primera parte del libro repasa los conceptos básicos de los algoritmos de aprendizaje automático. Se incluyen Bosques Aleatorios, Árboles de Decisión, Máquinas de Soporte Vectorial y muchos otros algoritmos. El libro proporciona ejemplos de cada algoritmo con Scikit-learn. La segunda parte usa la biblioteca TensorFlow para explicar ideas de proyectos de ciencia de datos de aprendizaje profundo.
Análisis de Datos con Libro de Python para Principiantes
Es un hecho que el aprendizaje automático está en auge actualmente. Sin embargo, otros aspectos de la ciencia de datos todavía se utilizan mucho, entre ellos el análisis de datos. Aquí hay algunos libros de Python para análisis de datos amigables para principiantes que actuarán como fuentes esenciales para pulir tu experiencia en Python.
1. “Essential Math for Data Science: Calculus, Statistics, Probability Theory, and Linear Algebra,” de Hadrien Jean
Aunque no necesitas un entendimiento completo de las matemáticas para unirse a la ciencia de la información, uno de los pasos esenciales para entrar en una carrera en ciencia de datos es poseer una sólida base en matemáticas.
Este libro se esfuerza por cubrir y explicar las matemáticas en el núcleo del aprendizaje profundo, aprendizaje automático y ciencia impulsada por datos. El libro te ayudará a adquirir fluidez matemática que ampliará tus habilidades de análisis de datos, ya sea que quieras agregar análisis de datos a tu arsenal de herramientas o si eres solo un científico de datos que carece de antecedentes matemáticos.
Hadrien Jean demuestra en el libro cómo puedes aprovechar Python para visualizar transformaciones espaciales y trazar datos. Además, el libro cubre bibliotecas de aprendizaje automático como Keras y TensorFlow.
2. “Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2nd Edition),” de Peter Bruce, Andrew Bruce, and Peter Gedeck
Este libro es útil tanto para los aspirantes como para los científicos de datos actuales que no tienen ninguna formación formal en estadística. Cuando termines el libro, dominarás los fundamentos de la estadística para la ciencia de la analítica.
Por mucho que el libro vuelva a los conceptos básicos, aún toma la perspectiva de la ciencia impulsada por datos, asegurando que aprenderás formas de aplicar el conocimiento y los métodos estadísticos en tus tareas diarias.
La publicación de la segunda edición mucho más reciente destaca los conceptos que son y no son necesarios para los científicos de datos y ejemplos de aplicaciones estadísticas en Python.
3. “Data Science for Beginners,” de Andrew Park
Data Science for Beginners de Andrew Park consta de los siguientes cuatro libros sobre ciencia de datos utilizando Python:
Python Data Science
Python Machine Learning
Python for Data Analysis
Python for Beginners
Este conjunto de cuatro libros está diseñado para principiantes. Por lo tanto, si eres completamente nuevo en ciencia de datos y análisis, este es para ti. Los cuatro libros de Python para ciencia de datos te darán una comprensión práctica del aprendizaje automático, el análisis de datos y Python.
Cada libro contiene tutoriales e instrucciones paso a paso para usar el popular lenguaje de programación Python para manipular datos, crear redes neuronales y dominar completamente los conceptos básicos. Para las personas que buscan cambiar de carrera a la ciencia de datos, esta serie es invaluable.
4. “Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, 2nd Edition,” by Wes McKinney
Este libro de análisis de datos en Python es ideal tanto para analistas de datos que son nuevos en Python como para programadores de Python que no están familiarizados con la computación científica y la ciencia impulsada por datos.
La primera parte enseña los fundamentos de la programación con Python, seguida del papel que juega Python en el análisis de datos y las estadísticas. Este libro sobre Python para ciencia de datos te dará una idea de lo que estarás haciendo una vez que comiences tu carrera como científico o analista de datos.
Es una guía completa para triturar, limpiar, procesar y manipular conjuntos de datos en Python. El libro te enseñará las últimas versiones de IPython, NumPy, pandas, etc, y también te permitirá trabajar con estudios de casos reales.
Es muy recomendable que adquieras la habilidad de resolver problemas de análisis de datos del mundo real. Como científico de datos, pasarás la mayor parte de tu tiempo manipulando datos. Sin embargo, es posible reducir tu tiempo sabiendo cómo aprovechar bien las herramientas y las bibliotecas.
Una forma efectiva de hacerlo es inscribirte en cursos de Anywhere Club, donde encontrarás los mejores materiales sobre Python para ciencia de datos.
Los Mejores Libros Avanzados de Python para Ciencia de Datos
Aquí están tres de los mejores libros avanzados sobre ciencia de datos en Python:
1. “Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning,” de Chris Albon
Este libro es un recurso valioso para los científicos de datos que necesitan una guía práctica para resolver problemas reales de aprendizaje automático. Está diseñado para profesionales que ya se sienten cómodos con Python y sus bibliotecas, como sci-kit y pandas.
Proporciona soluciones a una amplia gama de problemas, desde la preprocesamiento y carga de datos hasta la reducción de la dimensionalidad y la selección de modelos. El libro va más allá de las teorías y ofrece ejemplos de código prácticos que puedes adaptar para construir tu aplicación.
Con sus casi 200 recetas autocontenidas, el libro aborda de manera efectiva diversas tareas de aprendizaje automático.
2. “Advanced Data Science and Analytics with Python,” de Jesus Rogel-Salazar
Este libro está dirigido a profesionales con antecedentes en programación que desean aprender más sobre las herramientas utilizadas en la ciencia de la información y las estadísticas. Permite a los científicos de datos construir sobre sus habilidades de ciencia de datos y análisis y aplicarlas tanto en entornos académicos como empresariales.
Los temas tratados en el libro complementan y dan seguimiento a los temas en Data Science and Analytics with Python. El objetivo principal es cubrir sectores importantes de análisis de datos avanzados utilizando herramientas de Python como NetworkX, Beautiful Soup, Numpy, Pandas, SciKit-learn y otros.
Algo único acerca de este libro es que puedes usarlo solo cuando sea necesario en lugar de leerlo secuencialmente.
3. “Advanced Data Analytics Using Python: With Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples,” de Sayan Mukhopadhyay
Este libro de análisis de datos con Python te dará una amplia base de conceptos avanzados de análisis de datos. En él, descubrirás la reciente revolución en bases de datos como MongoDB, Elasticsearch y Neo4j.
Completar este libro te dará una experiencia de cada aspecto técnico de un proyecto de análisis industrial. Los conceptos que usan Python se explican muy a fondo.
Conclusión
Las listas cuidadosamente seleccionadas en este artículo te permiten seleccionar el libro más adecuado para aprender Python para ciencia de datos basado en tu nivel de habilidad actual y tus objetivos de aprendizaje. Cuando estés considerando tu perspectiva de carrera como científico de datos, recuerda que la práctica constante y la exploración son clave para desbloquear todo el potencial del análisis de datos con Python.
¡Buena suerte!
