Las 9 trampas de la ciencia de datos

Opiniones de los lectores

El libro aporta valiosas ideas sobre la ciencia de datos, haciendo hincapié en el pensamiento crítico frente a la aceptación ingenua de las conclusiones de los datos. Es accesible a un público amplio, incluidos quienes no tienen formación en ciencia de datos, y anima a los lectores a ser conscientes de las prácticas falaces en el manejo de datos.

Lectura atractiva para un público amplio, ofrece valiosas perspectivas sobre la interpretación de los datos, destaca la necesidad del pensamiento crítico, realiza críticas informativas sobre las prácticas de la IA y sensibiliza sobre las trampas del tratamiento de datos.

Algo repetitivo en ocasiones, puede resultar lento al principio para quienes ya estén familiarizados con los conceptos.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

The 9 Pitfalls of Data Science

Contenido del libro:

La ciencia de datos nunca ha tenido tanta influencia en el mundo. Las grandes empresas están viendo ahora las ventajas de emplear a científicos de datos para interpretar las enormes cantidades de datos que existen en la actualidad. Sin embargo, este campo es tan nuevo y evoluciona tan rápidamente que los análisis que se producen pueden ser, en el mejor de los casos, imprecisos.

The 9 Pitfalls of Data Science nos muestra ejemplos reales de lo que puede salir mal. Esta guía de valor incalculable, escrita para ser leída de forma entretenida, investiga los errores más comunes de los científicos de datos -que pueden estar plagados de pensamientos perezosos, caprichos, corazonadas y prejuicios- e indica cómo han sido la raíz de muchos desastres, incluida la Gran Recesión.

Gary Smith y Jay Cordes hacen hincapié en cómo el rigor científico y las habilidades de pensamiento crítico son indispensables en esta era de Big Data, ya que las máquinas a menudo encuentran patrones sin sentido que pueden llevar a conclusiones falsas y peligrosas. Las 9 trampas de la ciencia de datos está repleto de entretenidas historias de enfoques tanto acertados como erróneos a la hora de interpretar los datos, tanto de grandes éxitos como de fracasos épicos. Estos cuentos con moraleja no sólo ayudarán a los científicos de datos a ser más eficaces, sino que también ayudarán al público a distinguir entre la ciencia de datos buena y la mala.