Mejores Libros de Data Science [Actualizado]

Última actualización: 23/02/2023

¿Estás interesado en aprender Data Science? Esta es una de las profesiones con más oportunidades laborales en la actualidad. Detrás de estos profesionales hay una formación constante, por lo que deberás buscar recursos con los que actualizar tu conocimiento.

Listado de los 9 mejores libros de Data Science

En esta entrada te presento los mejores libros de Data Science en inglés que podrás encontrar en Amazon para cualquier nivel. Si te estás preguntando cómo estudiar Data Science o Ciencia de Datos y qué recursos utilizar, sigue leyendo.

Data Science desde cero: principios con Python

Este libro es perfecto para principiantes en ciencia de datos. Joel Grus presenta los conceptos básicos y fundamentales usando el lenguaje de programación Python para que te sientas cómodo obteniendo el conocimiento que necesitarás para empezar.

Aunque para obtener todos los resultados que deseas de este libro no deberás saber usar Python previamente, tener algún conocimiento de este lenguaje te facilitará el aprendizaje. Esta versión revisada está actualizada con Python 3. La mejor manera de sacar partido a su lectura es aplicar los conceptos que explica sobre un problema real.

Manual de Python Data Science: herramientas y técnicas para desarrolladores: herramientas esenciales para trabajar con datos

Este es sin duda uno de los mejores libros que puedes obtener sobre Python para Data Science.

Incluye guías actualizadas paso a paso para usar Jupyter, iPython, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib y otras librerías y explicaciones detalladas de los algoritmos más usados. El aprendizaje se realizará a través de ejemplos que puedes reproducir fácilmente.

R para ciencia de datos: importar, ordenar, transformar, visualizar y modelar datos

En este libro Garrett Grolemund te enseñará que es el Data Science con un enfoque en el lenguaje de programación R y RStudio. No te enseñará conceptos de estadística desde cero, sino que se centrará en cómo usar el lenguaje para que te sientas cómodo usando utilidades como ggplot2 o R Markdown.

Cubre tareas muy útiles para principiantes de manipulación y uso de bases de datos, visualización y exploración de datos, fases previas a la modelización.

Introducción al aprendizaje automático con Python: una guía para científicos de datos

Si prefieres un enfoque directo a Machine Learning para principiantes con Python, este es el libro que necesitas.

Al igual que otros que he mencionado, no es necesario que conozcas Python previamente para entender los conceptos. Aprenderás los algoritmos más importantes de machine learning y cómo y dónde aplicarlos. Forma parte del workflow típico al trabajar con datos: preprocesamiento, evaluación e implementación de algoritmos.

Python para análisis de datos

Este libro es un poco más avanzado que los anteriores pero lo podemos considerar un clásico. Es perfecto si ya tienes una cierta experiencia trabajando con datos y de programación con Python.

Aprenderás a usar librerías y recursos como NumPy y Pandas de forma extensa y práctica actualizado con Python 3. Un gran libro para tener de referencia como demostración de todos los conceptos que explica.

Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow: conceptos, herramientas y técnicas para construir sistemas inteligentes

En este libro, Aurelien Geron explica las técnicas básicas de Machine learning apoyándose en herramientas y frameworks como Scikit-learn, Keras y Tensorflow. Todo lo hace de una manera práctica y sin abrumar con teoría.

También explica conceptos más avanzados como deep learning y redes neuronales. Incluye ejercicios en cada capítulo para que puedas implementar los ejemplos y aprenderlos fácilmente.

Aprendizaje automático con Python: aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit-learn y TensorFlow 2

Con este libro continuarás aprendiendo todas las fases involucradas en procesos de Machine Learning. Para ello, seguirás usando Python y sus herramientas para implementar estas soluciones y algoritmos.

Es necesario tener una base teórica para comprender este libro, en el que se profundiza más en la materia. A veces, deberás realizar ajustes menores en los códigos que se muestran para adaptarlos a las versiones de código más actualizadas.

Deep Learning con Python

Como último escalón en tu aprendizaje, deberás familiarizarte con conceptos como Deep Learning.

Este libro consigue enseñarte en 400 páginas estos conceptos con Python y la librería Keras de una forma práctica y aplicada a problemas reales para que los puedas implementar en tus proyectos.

Aprendizaje profundo (serie Computación adaptativa y aprendizaje automático)

Otra alternativa para aprender sobre Deep Learning es este libro de referencia. Contiene numerosos ejemplos de algoritmos y técnicas que usarás para decidir cómo resolver estos problemas de la mejor manera posible.

No es un libro de iniciación pero es una lectura imprescindible para profesionales que quieran conocer las redes neuronales profundas.

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