Manual de diseño de ciencia de datos

Opiniones de los lectores

Las reseñas destacan «The Data Science Design Manual» como un libro introductorio atractivo y perspicaz para los interesados en la ciencia de datos. Está bien organizado y ofrece explicaciones intuitivas sin pruebas matemáticas abrumadoras, lo que lo hace accesible para los principiantes. Sin embargo, la versión Kindle tiene problemas de formato importantes, y algunos lectores señalaron que ciertos temas, como el aprendizaje profundo, se tratan de forma menos exhaustiva. Además, se mencionó la preocupación por la calidad de la entrega de algunos vendedores.

Explicaciones atractivas e intuitivas, bien organizado, numerosos ejemplos, adecuado para principiantes, cubre una amplia gama de temas de ciencia de datos, buena narración, las analogías del autor ayudan a la comprensión, excelente texto introductorio.

La versión para Kindle tiene graves problemas de formato, algunos temas están anticuados o no se tratan en profundidad (por ejemplo, el aprendizaje profundo), problemas ocasionales de entrega con el estado del libro.

(basado en 15 opiniones de lectores)

Título original:

The Data Science Design Manual

Contenido del libro:

Este libro de texto/referencia, atractivo y escrito con claridad, ofrece una introducción imprescindible al campo interdisciplinar de la ciencia de datos, que está emergiendo rápidamente. Se centra en los principios fundamentales para convertirse en un buen científico de datos y en las habilidades clave necesarias para construir sistemas de recopilación, análisis e interpretación de datos.

El Manual de diseño de la ciencia de datos es una fuente de conocimientos prácticos que pone de relieve lo que realmente importa a la hora de analizar datos y proporciona una comprensión intuitiva de cómo pueden utilizarse estos conceptos básicos. El libro no hace hincapié en ningún lenguaje de programación o conjunto de herramientas de análisis de datos en particular, sino que se centra en un debate de alto nivel sobre importantes principios de diseño.

Este texto de fácil lectura es ideal para los estudiantes universitarios y de postgrado que se embarcan en un curso de "Introducción a la ciencia de datos". Revela cómo esta disciplina se sitúa en la intersección de la estadística, la informática y el aprendizaje automático, con un peso y un carácter propios. Los profesionales de estos campos y otros relacionados también encontrarán este libro perfecto para el autoaprendizaje.

Herramientas de aprendizaje adicionales

⬤ Contiene "Historias de guerra", que ofrecen perspectivas sobre cómo se aplica la ciencia de datos en el mundo real.

⬤ Incluye "Problemas de deberes", con una amplia gama de ejercicios y proyectos de autoaprendizaje.

⬤ Proporciona un conjunto completo de diapositivas de conferencias y conferencias de vídeo en línea en www.data-manual.com.

⬤ Proporciona "Lecciones para llevar a casa", haciendo hincapié en los conceptos generales para aprender de cada capítulo.

⬤ Recomienda emocionantes "Desafíos Kaggle" de la plataforma en línea Kaggle.

⬤ Destaca los "Falsos comienzos", que revelan las sutiles razones por las que fracasan ciertos enfoques.

⬤ Ofrece ejemplos tomados del programa de televisión de ciencia de datos "The Quant Shop" (www.quant-shop.com).