Fundamentos de Ciencia de Datos para Python y MongoDB

Opiniones de los lectores

El libro ha sido bien recibido por sus explicaciones claras y ejemplos prácticos, que lo hacen accesible tanto para principiantes como para programadores experimentados interesados en la ciencia de datos. Cubre los conceptos fundamentales de una manera fácil de entender, lo que permite a los lectores aplicar lo que aprenden con eficacia. Sin embargo, algunos lectores encontraron errores en los ejemplos de código y criticaron la inclusión de MongoDB en el título, ya que consideraron que no estaba suficientemente cubierto.

⬤ Contenido fácil de entender y bien organizado que se adapta a todos los niveles.
⬤ Excelentes ejemplos, sobre todo en Python, que ayudan a aclarar conceptos.
⬤ Explicaciones claras y sencillas sin jerga pesada, adecuadas para principiantes.
⬤ Bueno para la aplicación práctica de conocimientos de ciencia de datos.
⬤ Cobertura exhaustiva de temas relevantes para diversos campos.

⬤ Presencia de múltiples errores de codificación y conceptuales, incluidos ejemplos de código obsoletos o incorrectos.
⬤ Algunos lectores se sintieron engañados por la inclusión de MongoDB en el título, esperando una cobertura más profunda.
⬤ Algunas críticas sobre la profundidad de la teoría en comparación con la aplicación.

(basado en 16 opiniones de lectores)

Título original:

Data Science Fundamentals for Python and MongoDB

Contenido del libro:

Desarrolle las habilidades básicas de la ciencia de datos necesarias para trabajar y comprender mejor los algoritmos complejos de la ciencia de datos. Este libro basado en ejemplos proporciona ejemplos completos de codificación en Python para complementar y aclarar los conceptos de la ciencia de datos y enriquecer la experiencia de aprendizaje. Los ejemplos de codificación incluyen visualizaciones siempre que resulta apropiado. El libro es un precursor necesario para aplicar e implementar algoritmos de aprendizaje automático.

El libro es autocontenido. Abarca todos los conocimientos matemáticos, estadísticos, estocásticos y de programación necesarios para dominar el contenido. No se requieren conocimientos profundos de programación orientada a objetos, ya que se proporcionan y explican ejemplos completos.

Data Science Fundamentals with Python and MongoDB es un excelente punto de partida para aquellos interesados en seguir una carrera en la ciencia de datos. Como en cualquier ciencia, los fundamentos de la ciencia de datos son un prerrequisito para la competencia. Si no se dominan las matemáticas, la estadística, la manipulación de datos y la codificación, el camino hacia el éxito es "pedregoso" en el mejor de los casos. Los ejemplos de codificación de este libro son concisos, precisos y completos, y complementan a la perfección los conceptos de ciencia de datos introducidos.

Lo que aprenderá

⬤ Prepararse para una carrera en la ciencia de datos.

⬤ Trabajar con estructuras de datos complejas en Python.

⬤ Simular con Monte Carlo y algoritmos estocásticos.

⬤ Aplicar álgebra lineal utilizando vectores y matrices.

⬤ Utilizar algoritmos complejos como descenso de gradiente y análisis de componentes principales.

⬤ Manejar, limpiar, visualizar y resolver problemas con datos.

⬤ Utilizar MongoDB y JSON para trabajar con datos.

Para quién es este libro

El principiante que anhela entrar en el mundo de la ciencia de datos, y el entusiasta que busca enriquecer, profundizar y desarrollar habilidades de ciencia de datos a través del dominio de los fundamentos subyacentes que a veces se omiten en la prisa por ser productivo. Algunos conocimientos de programación orientada a objetos facilitarán el aprendizaje.