CIENCIA DE DATOS PARA TODOS: Las respuestas a cada una de las inquietudes sobre el mundo de los datos


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La Ciencia de Datos es un campo emocionante pero, a la vez, también desafiante. Para aquellos que están empezando puede resultar un poco abrumador: ¿Merece la pena estudiar Ciencia de Datos? ¿Por dónde debo empezar? ¿Cómo puedo aprender todo lo que necesito saber? ¿En cuánto tiempo? ¿Seré capaz de manejar los conocimientos técnicos necesarios? ¿Cómo puedo llevar a cabo un proyecto tan complejo? ¿Qué retos encontraré por el camino? ¿Qué necesito para encontrar trabajo de científico de datos? ¿Cuánto ganaré? En este libro pretendemos dar respuesta a estas y muchas otras inquietudes. Este libro te guiará por el universo de los datos. Veremos en qué consiste la Ciencia de Datos y por qué merece la pena dedicarse a ella. Hablaremos sobre las tres profesiones relacionadas con datos: Ingeniero, Analista y Científico de Datos, en qué se diferencian y qué tienen en común, así como la tasa de empleabilidad, los rangos salariales y qué tareas debe desempeñar cada uno en un proyecto de datos. También definiremos qué conocimientos son necesarios para tener éxito en este campo. Abordaremos los temas de Inteligencia Artificial, Redes neuronales, Machine Learning y Big Data. Con casos de estudio y ejemplos reales, descubrirás las innumerables aplicaciones de la Ciencia de Datos en redes sociales, medicina, salud, ciberseguridad, finanzas, industria y en la sociedad en general. Pero sin olvidar los potenciales riesgos y desafíos éticos y de privacidad que conlleva. También debatimos el tema del futuro de esta rama, así como las nuevas tendencias del presente. Incluimos un apartado de recomendaciones de la mano de expertos en Ciencia de Datos en diversos sectores: banca, empresa e investigación que compartirán sus experiencias personales y te darán consejos para avanzar por este camino. Por último, incluiremos una serie de recursos adicionales como hojas de ruta, esquemas para saber cuándo aplicar cada algoritmo de Machine Learning, entre otros recursos. Espero que pueda servir como una guía práctica para aquellos que buscan comprender la Ciencia de Datos. El principal objetivo de este libro es que sirva como guía y ayuda a aquellos que quieren transitar por el camino de la Ciencia de Datos o necesitan respuestas a ciertas inquietudes antes de empezar. ¡Que comience tu viaje por el universo de los datos descubriendo todas las respuestas que estabas buscando! ¡Buena suerte y disfruta del aprendizaje! Acerca de la autora: Elisa Cabana es doctora en Estadística, investigadora y científica de datos. Fundadora de la academia online Aprende con Eli, que cuenta con numerosos cursos sobre Estadística, Machine Learning, Análisis de datos y programación en R y Python, con más de 40 mil estudiantes. Ha participado en numerosos proyectos de ciencia de datos con aplicación social. Ahora comparte su experiencia a través de este libro, junto con todo el conocimiento y los pasos necesarios para tener éxito en Ciencia de Datos.




Ciencia de Los Datos


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Este libro apela al deseo del lector de explorar el mundo de la ciencia de datos de una manera que no sea demasiado técnica ni demasiado simple, sino en algún punto intermedio. Este libro se enfoca en este punto óptimo y proporciona explicaciones completas pero breves de conceptos que, de otro modo, el lector podría malinterpretar o ignorar fácilmente debido a su complejidad inherente.Este libro cubre los conceptos clave y fundamentales para comprender sistemáticamente la ciencia de datos al dibujar una hoja de ruta bien definida que aborde cada tema de tal manera que cada sección de cada capítulo refuerce los conceptos y la información presentada en los capítulos anteriores. El objetivo principal de este libro es brindar al lector una idea de los procesos involucrados en los proyectos de ciencia de datos y arrojar luz sobre algunos de los aspectos más comunes de la ciencia de datos, incluidos los macrodatos y cómo impactan al mundo. Este libro intenta construir una base sólida de los conceptos relacionados con la ciencia de datos.¿Estás interesado en aprender uno de los trabajos más sexys del siglo? Eso es lo que la Harvard Business School denomina ciencia de datos. Seamos sinceros; Los científicos de datos poseen habilidades y cualidades que están en mayor demanda ahora que nunca y eso no es sorprendente, dada la gran cantidad de datos que produce el mundo.Entonces, ¿qué es la ciencia de datos?Son todos datos y se trata de transformarlos en algo que las empresas puedan usar, y los científicos de datos hacen esto con una gran habilidad y conocimiento en matemáticas, estadísticas, algoritmos y más. A primera vista, puede descartar la ciencia de datos por ser demasiado difícil de aprender, pero es como cualquier otra cosa: divídala en partes más pequeñas y le resultará mucho más fácil de entender.Eso es lo que he hecho aquí dividir el tema en cada uno de sus dominios, para darte una mejor idea de lo que se trata.En este libro, aprenderá - Qué es la ciencia de datos- Cómo la ciencia de datos se relaciona y se diferencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático- Matemáticas y estadística- Análisis descriptivo e inferencial- Qué es la ingeniería de datos- ¿Qué es la visualización de datos?- Los diferentes tipos de visualización- Una introducción a Seaborn- Qué es el aprendizaje automático y cómo se relaciona con la ciencia de datos- Diferentes tipos de aprendizaje automático- Diferentes algoritmos de AA- Los pasos necesarios para un aprendizaje automático exitosoA lo largo del camino, encontrará muchos ejemplos prácticos y terminamos con una serie de preguntas que le pueden hacer en una entrevista de ciencia de datos, junto con respuestas detalladas y un glosario de términos.No pierda más tiempo; Empiece hoy mismo su viaje por la ciencia de datos haciendo clic en el botón Comprar ahora.




Ciencia de los datos


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¿Estás interesado en aprender uno de los trabajos más sexys del siglo? Eso es lo que la Harvard Business School denomina ciencia de datos. Seamos sinceros; Los científicos de datos poseen habilidades y cualidades que están en mayor demanda ahora que nunca y eso no es sorprendente, dada la gran cantidad de datos que produce el mundo.Entonces, ¿qué es la ciencia de datos?Son todos datos y se trata de transformarlos en algo que las empresas puedan usar, y los científicos de datos hacen esto con una gran habilidad y conocimiento en matemáticas, estadísticas, algoritmos y más. A primera vista, es posible que descarte la ciencia de datos por ser demasiado difícil de aprender, pero es como cualquier otra cosa: divídala en partes más pequeñas y le resultará mucho más fácil de entender.Eso es lo que he hecho aquí dividir el tema en cada uno de sus dominios, para darle una mejor idea de qué se trata.En este libro aprenderá - Qué es la ciencia de datos- Cómo la ciencia de datos se relaciona y se diferencia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático- Matemáticas y estadística- Análisis descriptivo e inferencial- Qué es la ingeniería de datos- Qué es la visualización de datos- Los diferentes tipos de visualización- Una introducción a Seaborn- Qué es el aprendizaje automático y cómo se relaciona con la ciencia de datos- Diferentes tipos de aprendizaje automático- Diferentes algoritmos de AA- Los pasos necesarios para un aprendizaje automático exitosoA lo largo del camino, encontrará muchos ejemplos prácticos y terminamos con una serie de preguntas que le podrían hacer en una entrevista de ciencia de datos, junto con respuestas detalladas y un glosario de términos.No pierda más tiempo; Empiece hoy mismo su viaje por la ciencia de datos haciendo clic en el botón Comprar ahora.




Big data


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Cada vez que deslizamos nuestros dedos por una pantalla e ingresamos a una página web para hacer una compra o buscar una dirección, cada vez que hacemos un posteo, damos un like o subimos una foto a las redes sociales, cada vez que usamos la tarjeta de crédito, el GPS, cada vez que... estamos generando datos, ¡cantidades espeluznantes de datos espontáneos! (de hecho, en los últimos dos años la humanidad produjo más datos que en toda su historia previa). ¿Adónde van a parar? ¿Quién los analiza, los procesa, los usa y para qué? ¿Acaso nos espían? ¿Cómo afectan nuestra vida? Ante este tsunami, el gran Walter Sosa Escudero nos inicia en el revolucionario mundo de big data, la explosión originada por la masividad de internet, que provee información instantánea acerca del comportamiento de miles de millones de usuarios. Pero tan importantes como los datos son los algoritmos, las técnicas estadísticas y computacionales que permiten procesarlos; por eso este libro nos presenta la nueva ciencia de datos, una disciplina que involucra la estadística, la matemática, la computación, el diseño y todas las áreas de la vida cotidiana que dependen de los datos: desde la política y la sociología hasta la medicina o la física, desde la empresa hasta el Estado. Además de presentar interesantes casos y métodos, y ante el optimismo a ultranza de algunos gurúes de big data, nuestro autor también se pregunta si esta catarata de información será capaz de cambiar radicalmente nuestra forma de ver y vivir en el mundo. En un tono coloquial pero con máximo rigor científico, este libro ofrece un paseo guiado por el aguacero de datos y algoritmos. No presupone ninguna formación técnica, tan solo la curiosidad de saber qué promete esta batalla, que unos ven como el comienzo de una nueva era y otros, como el mal que viene a destruir nuestra vida cotidiana.




Exploring Research


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Book's content and also references for related works of fiction, and other material of a more informal nature. For Psychologists, Management and Businesspersons or other social or behavioral science-related professionals who are looking to sharpen their understanding of research methods.




Ciencia De Datos


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Este libro apela al deseo del lector de explorar el mundo de la ciencia de datos de una manera que no es demasiado técnica y no demasiado clara, sino en algún lugar intermedio. Este libro se dirige a este punto dulce y proporciona explicaciones completas pero breves a conceptos que de otro modo podrían ser malinterpretados o fácilmente ignorados por el lector debido a su complejidad inherente.Este libro cubre los conceptos fundamentales para comprender sistemáticamente la ciencia de datos dibujando una hoja de ruta bien definida que aborde cada tema de tal manera que cada sección de cada capítulo refuerce los conceptos y la información establecidos en los capítulos anteriores. El enfoque principal de este libro es dar al lector una visión de los procesos involucrados en los proyectos de ciencia de datos y arrojar luz sobre algunos de los aspectos más comunes de la ciencia de datos, incluyendo el big data y cómo afecta al mundo. Este libro intenta construir una base sólida de los conceptos relacionados con la ciencia de datos. Será la infraestructura que le llevará a convertirse algún día en un experto en ciencia de datos. En resumen, este libro tiene toda la información necesaria que un científico de datos de nivel principiante tendría junto con la configuración para la mejora futura mediante el refuerzo de este conocimiento con los libros de nivel intermedio y experto de la serie de ciencia de datos.




Principles of Data Science


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This book provides readers with a thorough understanding of various research areas within the field of data science. The book introduces readers to various techniques for data acquisition, extraction, and cleaning, data summarizing and modeling, data analysis and communication techniques, data science tools, deep learning, and various data science applications. Researchers can extract and conclude various future ideas and topics that could result in potential publications or thesis. Furthermore, this book contributes to Data Scientists’ preparation and to enhancing their knowledge of the field. The book provides a rich collection of manuscripts in highly regarded data science topics, edited by professors with long experience in the field of data science. Introduces various techniques, methods, and algorithms adopted by Data Science experts Provides a detailed explanation of data science perceptions, reinforced by practical examples Presents a road map of future trends suitable for innovative data science research and practice




Ciencia de Los Datos: Lo Que Saben Los Mejores Científicos de Datos Sobre El Análisis de Datos, Minería de Datos, Estadísticas, Aprendizaje


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¿Sabía usted que el valor del uso de datos ha aumentado las oportunidades de empleo, pero que actualmente hay pocos especialistas? En estos días, todos son conscientes del papel que pueden desempeñar los datos, ya sea en una elección, en un negocio o en la educación. Pero, ¿cómo puede empezar a trabajar en este amplio campo interdisciplinario ocupado con tanta propaganda? Este libro, "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y big data - que usted desconoce), le presenta un enfoque paso a paso de la ciencia de datos, así como los secretos solo conocidos por los mejores científicos de datos. Combina la ingeniería analítica, aprendizaje automático, Big Data, minería de datos y estadísticas en un método fácil de leer y digerir. Los datos recopilados de mediciones científicas, clientes, sensores de IoT (Internet de las cosas), etc., son muy importantes solo cuando uno puede extraer un significado de ellos. Los científicos de datos son profesionales que ayudan a revelar desafíos interesantes y gratificantes de explorar, observar, analizar y a interpretar datos. Para hacerlo, aplican técnicas especiales que les ayudan a descubrir el significado de los datos. Convertirse en el mejor científico de datos es algo más que dominar las herramientas y técnicas analíticas. El verdadero problema radica en la forma de aplicar la capacidad creativa como expertos científicos de datos. Este libro le ayudará a descubrirlo y llevarlo hasta allí. El objetivo de "Data Science: What the Best Data Scientists Know About Data Analytics, Data Mining, Statistics, Machine Learning, and Big Data - That You Don't" (Ciencia de datos: lo que saben los mejores científicos de datos sobre el análisis de datos, minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático y Big Data - que usted desconoce) es ayudarle a expandir sus habilidades de ser un científico de datos básico a convertirse en un científico de datos experto listo para resolver problemas centrados en datos del mundo real. Al final de este libro, aprenderá cómo combinar Aprendizaje automático, Minería de datos, análisis y programación, y extraer conocimiento real de los datos. A medida que lo lea, descubrirá importantes técnicas estadísticas y algoritmos que son útiles para aprender la Ciencia de los Datos. Cuando haya terminado, tendrá una base sólida que lo ayudará a explorar muchos otros campos relacionados con la ciencia de datos. Este libro tratará sobre los siguientes temas: Lo que la ciencia de datos es Lo que se necesita para convertirse en un experto en Ciencias de Datos Las mejores técnicas de minería de datos para aplicar en datos Visualización de datos Regresión logística Ingeniería de datos Aprendizaje automático Analítica de Big Data ¡Y mucho más! ¡Obtenga este libro ahora para aprender más sobre la ciencia de datos!




50 principios de la ciencia de datos


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* La ciencia de datos es un ecosistema artificial emergente que configura una nueva era de la información, y que permite desde localizar delincuentes hasta predecir epidemias. * Pero ¿sabe qué hay detrás de esas ingentes cantidades de datos obtenidos por nuestros ordenadores, teléfonos inteligentes y tarjetas de crédito? * Este libro trata de los principios estadísticos elementales que rigen los algoritmos, del modo en que los datos nos afectan en todos los ámbitos (ciencia, sociedad, negocios, placer), así como de los dilemas éticos y su promesa futura de un mundo mejor. Cada entrada detalla en 30 segundos una faceta distinta de la ciencia de datos en solo 300 palabras y una imagen, y muestra cómo el concepto de reunir distintos tipos de datos y utilizar potentes programas informáticos para hallar patrones que ningún ojo humano es capaz de detectar transforma nuestro mundo. A través de las ideas clave y de las biografías de quienes están detrás de ellas, en esta obra descubrirá por qué los datos no son tan solo el eje que determinan los grandes temas, tales como el cambio climático y la asistencia sanitaria, sino también nuestra vida cotidiana.




Data Science in Practice


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This book approaches big data, artificial intelligence, machine learning, and business intelligence through the lens of Data Science. We have grown accustomed to seeing these terms mentioned time and time again in the mainstream media. However, our understanding of what they actually mean often remains limited. This book provides a general overview of the terms and approaches used broadly in data science, and provides detailed information on the underlying theories, models, and application scenarios. Divided into three main parts, it addresses what data science is; how and where it is used; and how it can be implemented using modern open source software. The book offers an essential guide to modern data science for all students, practitioners, developers and managers seeking a deeper understanding of how various aspects of data science work, and of how they can be employed to gain a competitive advantage.