¿Cuáles son los mejores libros sobre Data Science?

Tiempo de lectura: 6 minutos

La ciencia de datos (o Data Science) es cada vez más crucial y por ello, se está convirtiendo en un sector profesional con sueldos muy buenos. Cada día hay más opciones formativas, como este máster en Data Science. Pero aún si aprendes con los mejores, es muy importante que te mantengas al día y para ello, los libros sobre Data Science pueden ser una muy buena solución.

En este artículo encontrarás una selección con los mejores libros sobre data science, ideales para estudiantes o profesionales que quieren seguir aprendiendo y mejorando sus habilidades. Ten en cuenta que en este sector se utiliza mucho el inglés, por lo que la gran mayoría de recomendaciones son en este idioma.

1. Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data 

Autor: Charles Wheelan

Páginas: 304

Publicado: Enero de 2014

¿Quieres aprender con un tono relajado y humorístico sobre estadística básica y avanzada, además de otros temas tratados habitualmente en la ciencia de datos? Este es tu libro. Naked Statistics es un best seller del New York Times, el cual te ayudará a obtener una visión general del campo de la estadística.

Si quieres sumergirte en los conceptos del Data Science, sin sentirte sobrepasado por las matemáticas, este libro es un muy buen punto de partida. Serás capaz de entender las bases y los conceptos avanzados necesarios.

2. Data science from scratch: First Principles with Python

Autor: Joel Grus

Publicado: Abril de 2019

Este libro está pensado para principiantes en ciencia de datos que quieren aprender no sólo cómo aplicarla, sino también ser capaces de entender sus principios e ideas. Con una metodología paso a paso, serás capaz de implementar de cero diferentes algoritmos y adquirir las habilidades necesarias para la gestión de las herramientas de Data Science.

La información en este libro ayuda al lector a familiarizarse con las matemáticas, estadísticas, álgebra y probabilidad normalmente usada en la ciencia de datos. También ofrece un curso en Python y suficientes recursos para implementar diferentes modelos de regresión y redes neuronales.

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3. Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide

Autor: Dawn Griffiths

Publicado: Septiembre de 2008

Si estás buscando un libro fácil de digerir y con un formato conversacional con el que aprender estadística aplicada a la ciencia de datos, el libro de Head First es una gran oportunidad para ello. Está considerado como uno de los mejores libros de estadística para Data Science, no solo para principiantes sino también para aquellos expertos que buscan refrescar su conocimiento.

El formato de este libro de estadística es genial para retener el conocimiento, ya que cada ejemplo está acompañado de gráficos, material interactivos, puzzles y escenarios reales.

4. Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts

Autor: Peter y Andrew Bruce

Publicado: Junio de 2017

Este libro es una guía práctica para aprender estadística aplicada especialmente a la ciencia de datos. Algunos ejemplos de lo que puedes aprender en este libro es por ejemplo, lo esencial que es el análisis de datos en Data Science, por qué el muestreo aleatorio es importante y cómo usar regresiones para detectar anomalías.

Si estás buscando un libro para ayudarte a entender lo verdaderamente importante de la estadística en la ciencia de datos, esta es una muy buena opción.

5. Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud

Autor: Paul y Harvey Deitel

Publicado: Julio de 2021

Este es un libro excelente para aprender programación en Python. Es uno de los libros más recientemente publicados de la lista, pero se ha convertido en un imprescindible en nuestra colección de libros de Data Science.

Leer este libro te ayuda a entender cómo la inteligencia artificial y otras tecnologías generan grandes cambios en los negocios y la industria, además de otorgarte procesos prácticos para introducir al lector en la programación de Python y Data Science.

Reading this book helps understand how can artificial intelligence and other technologies make big changes in business and industry, and also provides hands-on processes for introducing the reader to Python programming and Data Science.

6. The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists

Autor: Carl Shan, Henry Wang, William Chen, y Max Song

Publicado: Junio de 2015

Si quieres aprender de la mano de los mejores expertos mundiales, no te pierdas esta guía. Con la colaboración de referentes y profesionales del mundo de la ciencia de datos, como DJ Patil y Kevin Novak, este libro está repleto de estrategias y recetas para construir tu carrera en Data Science.

Si aspiras a convertirte en Data Scientist, con este libro obtendrás una visión general y concisa de este campo. Desde el rol de la ciencia de datos en las organizaciones, hasta consejos sobre cómo tener una carrera de éxito, en este libro encontrarás esto y mucho más, así que no te lo pierdas.

7. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R

Autor: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie y Robert Tibshirani

Publicado: Junio de 2013

Este libro incluye algunos de los recursos más interesantes para profesionales del data science y el machine learning. Es una lectura algo más densa que las anteriores, por lo que sólo te la recomendamos en caso de que ya te hayas familiarizado con este campo. Aún así, sus gráficos a color y sus ejemplos de aplicación real, hacen de este un libro genial y fácil de seguir.

Pero sin duda, lo mejor de este libro es que cada capítulo va acompañado de tutoriales para implementar lo que aprendido en R.

8. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Autor: Wes McKinney

Publicado: Octubre en 2017

¿Buscas aprender Python? Esta es una guía introductoria moderna y práctica, donde aprenderás todo lo esencial sobre las herramientas de Data Science que utilizan este lenguaje de programación. Verás que este libro es adecuado si eres un novato en Python, pero también si eres un experto en programación con Python y quieres expandir tu conocimiento en el campo de la ciencia de datos.

9. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

Autor: Andreas C. Müller and Sarah Guido

Publicado: Mayo de 2016

Cualquier Data Scientist que busque aprender sobre machine learning, encontrará bastante útil esta guía, ya que se adapta tanto a principiantes como expertos.

Al leer este libro, aprenderás sobre lo esencial del machine learning, suficiente para entender cómo aplicarlo para resolver problemas de negocio. Además, obtendrás una visión general sobre los flujos de trabajo en machine learning.

10. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking

Autor: Foster Provost y Tom Fawcett

Publicado: Agosto de 2013

Los autores de este libro son dos reconocidos expertos en el mundo de la ciencia de datos. En el libro te guían a través de los principios fundamentales y te ayudan a desarrollar una mente analítica, con la cual puedes extraer conocimiento valioso de los datos para poder apoyar las decisiones de negocio.

11. Dating Science: haz match con la disciplina de datos

Autor: Nuclio Digital School

Publicado: Marzo de 2023

Si estás buscando una introducción al mundo de los datos, este libro digital es lo que necesitas. Cinco expertos te cuentan todo lo que necesitas saber sobre big data, data science, inteligencia artificial, machine learning y deep learning. Además, el ilustrador Ricardo Cavolo y la inteligencia artificial DALL·E 2 forman parte del equipo de diseño, por lo que este libro está repleto de colores y sorpresas.

Ricardo Cavolo

Si consigues leer toda la lista de libros, probablemente obtendrás el conocimiento suficiente para empezar tu carrera como data scientist, sin duda. Pero si prefieres emprender esta aventura acompañado de expertos, con apoyo y trabajando en casos y entornos reales, te recomendamos nuestro máster en Data Science.

Shirly Nowak
Shirly Nowak es una experimentada Project Manager y Copywriter, con más de 5 años de trayectoria, en los que ha podido trabajar en proyectos de diferentes sectores.