Personalmente, no he aprendido tanto de videos y tutoriales en línea tanto como he aprendido de los libros. Hasta este mismo momento, mi pequeño estante de madera tiene suficientes libros para mantenerme ocupado este invierno.
Comprender el aprendizaje automático y la ciencia de datos es fácil. Existen numerosos cursos abiertos que puede tomar ahora mismo y comenzar. Pero, adquirir un conocimiento profundo de un tema requiere un esfuerzo extra. Por ejemplo: es posible que comprenda rápidamente cómo funciona un bosque aleatorio, pero comprender la lógica detrás de su funcionamiento requeriría esfuerzos adicionales.
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La confianza de cuestionar la lógica proviene de leer libros. Algunas personas aceptan fácilmente el statu quo. Por otro lado, algunos curiosos desafían y dicen: ¿Por qué no se puede hacer de otra manera? Ahí es donde esas personas descubren nuevas formas de ejecutar una tarea. Casi todos los científicos de datos que he conocido en persona, en AMA, en entrevistas publicadas, cada uno de ellos ha enfatizado el papel inevitable de los libros en sus vidas.
Aquí hay una lista de libros sobre aprendizaje automático / ciencia de datos en R y Python que he encontrado en el último año. Dado que leer es un buen hábito, con esta publicación, quiero pasarle este hábito. Para cada libro, he escrito un resumen para ayudarlo a juzgar su relevancia. ¡Feliz lectura! ¡18 nuevos libros para científicos de datos, aprendizaje automático, sobre R y Python deben leer!
