¿Cuáles son algunos materiales de lectura de calidad para la ciencia de datos?

18 nuevos libros de lectura obligatoria para científicos de datos sobre R y Python

Libros populares de ciencia de datos que todo científico de datos debe leer

  • OpenIntro to Statistics por David Diez, Christopher Barr y Mine Çetinkaya-Rundel
  • Una introducción al aprendizaje estadístico con aplicación en R por Daniela Witten, Gareth James, Robert Tibshirani y Trevor Hastie
  • Think Stats por Allen B Downey
  • Doing Data Science- Straight Talk from the Frontline por Cathy O’Neil y Rachel Schutt
  • Ciencia práctica de datos con R por John Mount y Nina Zumel
  • ¿Qué hace que Practical Data Science with R sea una lectura obligada?
  • R para Data Science por Garrett Grolemund y Hadley Wickham
  • Aprendizaje automático con R de Breet Lantz
  • R Cookbook, O’Reilly Media
  • Python Machine Learning por Sebastian Raschka
  • Python para el análisis de datos: lucha de datos con pandas, NumPy e IPython por Wes McKinney

Recomendaría libros sobre temas como la recopilación de datos y las aplicaciones de ciencia de datos en los negocios.

Además, puede leer los informes de investigación, casos de uso de la industria publicados por firmas consultoras como McKinsey, BCG, PWC, Delloite en la aplicación sobre análisis en la industria.

Estos son algunos de los enlaces de descarga / compra de algunos casos de uso e informes de investigación.

Libros electrónicos de datos gratuitos – O’Reilly Media

Ciencia de datos para empresas

http://www.mckinsey.com/~/media/

http://www.mckinsey.com/~/media/

https://www2.deloitte.com/conten

Espero que este material sea suficiente para su información actual. Pero siempre puede buscar en Google palabras clave relevantes en análisis, inteligencia artificial, aprendizaje automático, informes de ciencia de datos y libros. ¡Salud!

Si está interesado en el aspecto matemático de la ciencia de datos, es decir, si realmente desea saber qué está haciendo mientras realiza algún método de clasificación u otro, le recomendaría estos dos libros:

https://statweb.stanford.edu/~ti

Aprendizaje profundo (observación: en realidad se trata de muchas más cosas que solo el aprendizaje profundo).

Por supuesto, hay muchos libros buenos sobre ciencia de datos y no los conozco todos, pero estoy bastante seguro de que Element of Statistical Learning es bueno.