Ciencia de datos

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción exhaustiva pero accesible a la ciencia de datos, abarcando su historia, aplicaciones, herramientas y consideraciones éticas. Si bien constituye un excelente manual para los recién llegados, algunos comentaristas consideran que carece de profundidad para quienes tienen conocimientos previos en este campo.

⬤ Lenguaje claro y fácil de entender.
⬤ Buena cobertura de los conceptos básicos y del ecosistema de la ciencia de datos.
⬤ Aborda importantes cuestiones éticas en la ciencia de datos.
⬤ Adecuado para principiantes y como material para cursos.
⬤ Contenido bien organizado y estructurado.
⬤ Ofrece una visión completa de las aplicaciones y herramientas de la ciencia de datos.

⬤ Carece de profundidad y especificidad, lo que lo hace menos adecuado para quienes tienen algunos conocimientos previos.
⬤ Información genérica en muchas secciones, y sólo el último capítulo ofrece ideas originales.
⬤ Algunos lectores lo consideraron demasiado básico o de alto nivel.

(basado en 64 opiniones de lectores)

Título original:

Data Science

Contenido del libro:

Una introducción concisa al campo emergente de la ciencia de datos, explicando su evolución, relación con el aprendizaje automático, usos actuales, problemas de infraestructura de datos y retos éticos.

El objetivo de la ciencia de datos es mejorar la toma de decisiones mediante el análisis de datos. Hoy en día, la ciencia de datos determina los anuncios que vemos en Internet, los libros y películas que se nos recomiendan en la red, qué correos electrónicos se filtran en nuestras carpetas de spam e incluso cuánto pagamos por el seguro médico. Este volumen de la serie MIT Press Essential Knowledge ofrece una introducción concisa al campo emergente de la ciencia de datos, explicando su evolución, usos actuales, problemas de infraestructura de datos y retos éticos.

Nunca ha sido tan fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. El uso de la ciencia de datos está impulsado por el auge de los macrodatos y las redes sociales, el desarrollo de la informática de alto rendimiento y la aparición de métodos tan potentes para el análisis y el modelado de datos como el aprendizaje profundo. La ciencia de datos engloba un conjunto de principios, definiciones de problemas, algoritmos y procesos para extraer patrones útiles y no evidentes de grandes conjuntos de datos. Está estrechamente relacionada con los campos de la minería de datos y el aprendizaje automático, pero tiene un alcance más amplio. Este libro ofrece una breve historia del campo, introduce conceptos fundamentales de los datos y describe las etapas de un proyecto de ciencia de datos. Analiza la infraestructura de datos y los retos que plantea la integración de datos procedentes de múltiples fuentes, presenta los fundamentos del aprendizaje automático y explica cómo vincular la experiencia en este campo con los problemas del mundo real. El libro también repasa cuestiones éticas y jurídicas, avances en la regulación de datos y enfoques computacionales para preservar la privacidad. Por último, considera el impacto futuro de la ciencia de datos y ofrece principios para el éxito en proyectos de ciencia de datos.