Datos hermosos

Opiniones de los lectores

Beautiful Data, de Toby Segaran y Jeff Hammerbacher, es una colección de ensayos que ofrecen diversas perspectivas sobre la recopilación, el tratamiento y la visualización de datos. Aunque contiene relatos perspicaces y estudios de casos inspiradores, el libro adolece de una mala calidad de impresión, con imágenes en escala de grises que desvirtúan su promesa estética. En general, los lectores encuentran valor en sus ideas, pero expresan su decepción por la calidad de su producción.

⬤ Contenido interesante e informativo que incluye ensayos perspicaces y estudios de casos sobre datos
⬤ ofrece diversas perspectivas y anima a reflexionar sobre la representación y el uso de los datos
⬤ algunos capítulos son especialmente atractivos e invitan a la reflexión.

⬤ Mala calidad de impresión, con imágenes en blanco y negro que reducen la apreciación del contenido
⬤ calidad de redacción desigual en los distintos ensayos, lo que da lugar a una experiencia de lectura variada
⬤ precio elevado para un libro que, en opinión de muchos, no satisface las expectativas estéticas.

(basado en 22 opiniones de lectores)

Título original:

Beautiful Data

Contenido del libro:

En este perspicaz libro, aprenderá de los mejores profesionales del sector lo amplio -y bello- que puede ser trabajar con datos. Únase a 39 colaboradores que le explicarán cómo han desarrollado soluciones sencillas y elegantes en proyectos que van desde el módulo de aterrizaje en Marte hasta un vídeo de Radiohead.

Con Beautiful Data:

⬤ Explorar las oportunidades y los retos que supone trabajar con la gran cantidad de conjuntos de datos que ofrece la Web.

⬤ Aprenderás a visualizar las tendencias de la delincuencia urbana utilizando mapas y mezclas de datos.

⬤ Descubrir los retos de diseñar un sistema de procesamiento de datos que funcione dentro de las limitaciones de los viajes espaciales.

⬤ Descubrir cómo el crowdsourcing y la transparencia se han combinado para avanzar en la investigación sobre drogas.

⬤ Entender cómo los nuevos datos pueden activar automáticamente alertas cuando coinciden o se solapan con datos preexistentes.

⬤ Conozca la enorme infraestructura necesaria para crear, capturar y procesar datos de ADN.

Esto es sólo una pequeña muestra de lo que encontrará en Beautiful Data. Para cualquiera que maneje datos, éste es un libro realmente fascinante. Entre los colaboradores se incluyen:

⬤ Nathan Yau

⬤ Jonathan Follett y Matt Holm.

⬤ J. M. Hughes.

⬤ Raghu Ramakrishnan, Brian Cooper y Utkarsh Srivastava.

⬤ Jeff Hammerbacher.

⬤ Jason Dykes y Jo Wood.

⬤ Jeff Jonas y Lisa Sokol.

⬤ Jud Valeski.

⬤ Alon Halevy y Jayant Madhavan.

⬤ Aaron Koblin con Valdean Klump.

⬤ Michal Migurski.

⬤ Jeff Heer.

⬤ Coco Krumme.

⬤ Peter Norvig.

⬤ Matt Wood y Ben Blackburne.

⬤ Jean-Claude Bradley, Rajarshi Guha, Andrew Lang, Pierre Lindenbaum, Cameron Neylon, Antony Williams y Egon Willighagen.

⬤ Lukas Biewald y Brendan O'Connor.

⬤ Hadley Wickham, Deborah Swayne y David Poole.

⬤ Andrew Gelman, Jonathan P. Kastellec y Yair Ghitza.

⬤ Toby Segaran.