El Manual de Ciencia de Datos e IA: Genere valor a partir de los datos con Aprendizaje Automático y Análisis de Datos

Opiniones de los lectores

El libro recibe elogios por su exhaustiva cobertura de los temas de la ciencia de datos y las contribuciones de varios autores, lo que lo hace valioso tanto para principiantes como para personas con experiencia. Sin embargo, algunos críticos expresan su insatisfacción con el estado del libro recibido y señalan problemas de corrección y formato.

⬤ Cobertura exhaustiva de todos los aspectos de la ciencia de datos
⬤ adecuado tanto para principiantes como para expertos
⬤ diferentes autores aportan perspectivas diversas
⬤ los capítulos pueden leerse de forma independiente
⬤ explica conceptos detrás de ecuaciones en contextos prácticos.

⬤ Problemas con el estado físico del libro (anotaciones y códigos usados)
⬤ necesita revisión y corrección de errores
⬤ algunos capítulos pueden ser un reto para principiantes
⬤ inclusión innecesaria de código.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

The Handbook of Data Science and AI: Generate Value from Data with Machine Learning and Data Analytics

Contenido del libro:

La Ciencia de Datos, el Big Data y la Inteligencia Artificial son actualmente algunos de los conceptos de los que más se habla en la industria, el gobierno y la sociedad, y sin embargo también los más incomprendidos. Este libro aclarará estos conceptos y le proporcionará conocimientos prácticos para aplicarlos. Contiene:

- Una visión completa de los distintos campos de aplicación de la ciencia de datos.

- Casos prácticos para hacer tangibles los conceptos descritos.

- Ejemplos prácticos para ayudarle a llevar a cabo proyectos sencillos de análisis de datos.

El libro aborda el tema de la ciencia de datos desde varios puntos de vista. Fundamentalmente, le mostrará cómo construir plataformas de datos y aplicar herramientas y métodos de ciencia de datos. En el camino, le ayudará a entender -y explicar a diversas partes interesadas- cómo generar valor a partir de estas técnicas, como la aplicación de la ciencia de datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas, reducir costes y abrir nuevos mercados. Además, dará vida a conceptos fundamentales relacionados con la ciencia de datos, como la estadística, las matemáticas y las consideraciones jurídicas. Por último, el libro expone casos prácticos que ilustran cómo el conocimiento generado a partir de los datos está cambiando diversas industrias a largo plazo.

Contiene estos temas de actualidad:

- Conceptos básicos de matemáticas: Mathematics for Machine Learning para ayudarle a entender y utilizar varios algoritmos de ML.

- Aprendizaje automático: De estadístico a neuronal y de Transformers y GPT-3 a AutoML, presentamos marcos comunes para aplicar el ML en la práctica.

- Procesamiento del lenguaje natural: Herramientas y técnicas para obtener información a partir de datos de texto y desarrollar tecnologías lingüísticas.

- Visión por computador: ¿Cómo podemos obtener información a partir de imágenes y vídeos con la ciencia de datos?

- Modelado y simulación: Modelar el comportamiento de sistemas complejos, como la propagación de COVID-19, y realizar un análisis hipotético que abarque diferentes escenarios.

- ML e IA en producción: ¿Cómo convertir la experimentación en un producto de ciencia de datos que funcione?

- Presentación de resultados: Técnicas de presentación esenciales para los científicos de datos.