Los 17 mejores libros sobre ciencia de datos (actualización de 2025)

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La ciencia de datos es el área de estudio que implica la extracción de conocimientos a partir de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar. La ciencia de datos ha surgido gracias a la evolución de la estadística matemática, el análisis de datos y el big data.

¿Está interesado en aprender ciencia de datos y busca algún libro excelente que lo ayude a mejorar su experiencia en ciencia de datos? Entonces has venido al lugar correcto.

Aquí hay una lista seleccionada de los mejores libros para aprender ciencia de datos para principiantes. Estos libros son altamente recomendados por expertos en ciencia de datos y son útiles para que los estudiantes comprendan los fundamentos de la programación. Estos recursos lo guiarán para desarrollar su carrera en este campo prometedor y lo convertirán en un mejor analista de datos. Leer más ...

Los mejores libros de ciencia de datos para principiantes

Titulo del libro	Nombre del autor	Ultima edicion	Publisher	calificaciones	Enlace
Ciencia de datos desde cero	joel grus	2nd edición	‎O'Reilly		Conozca Más
Ciencia de datos para principiantes	Lilian Pierson	Edición 1st	‎John Wiley e hijos		Conozca Más
Diseño de aplicaciones intensivas en datos	Martín Kleppmann	Edición 1st	O'Reilly Media		Conozca Más
Big Data	Viktor Mayer-Schönberger	Edición de reimpresión	negocio de harper		Conozca Más
Cuentacuentos con datos	Cole Nussbaumer Knaflic	Edición 1st	Wiley		Conozca Más

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Ciencia de datos desde cero es un libro escrito por Joel Gurus. Es uno de los mejores libros sobre ciencia de datos que le ayuda a aprender matemáticas y estadísticas que son el núcleo de la ciencia de datos. tu tambien aprenderas la piratería Habilidades que necesita para comenzar como científico de datos.

Los libros incluyen temas como la implementación de k vecinos más cercanos, Naïve Bayes, regresión lineal y logística, árboles de decisión y modelos de agrupamiento. También podrá explorar el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de redes, etc.

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2) Ciencia de datos para principiantes

Ciencia de datos para principiantes es un libro escrito por Lillian Pierson. Este libro es ideal para profesionales de TI y estudiantes que desean una introducción rápida que cubra todas las áreas del amplio espacio de la ciencia de datos.

El libro cubre temas como big data, ciencia de datos e ingeniería de datos, y cómo se combinan todas estas áreas para ofrecer un gran valor. También aprenderá sobre tecnologías, lenguajes de programación y métodos matemáticos.

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3) Diseño de aplicaciones intensivas en datos

Designing Data-Intensive Applications es un libro escrito por Martin Kleppmann. Es uno de los mejores libros sobre ciencia de datos, ya que ayuda a conocer los beneficios y desventajas de varias tecnologías para procesar y almacenar datos. Este libro también ayuda a los ingenieros y arquitectos de software a aprender a aprovechar al máximo los datos en las aplicaciones modernas.

El libro le ayuda a tomar decisiones informadas al identificar las fortalezas y debilidades de diferentes herramientas y a navegar por las compensaciones en torno a la consistencia, la escalabilidad, la tolerancia a fallas y la complejidad.

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4) Grandes datos: un RevSolución que transformará nuestra forma de vivir, trabajar y pensar

Big Data es un libro escrito por Viktor Mayer-Schonberger y Kenneth Cukier. El libro habla de la mirada optimista y práctica a la revolución del Big Data. Los autores de este libro también hablan de cómo Gran tecnología de datos podemos cambiar nuestras vidas y qué podemos hacer para protegernos de sus peligros.

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5) Narración de historias con datos: una guía de visualización de datos para profesionales de negocios

Contar historias con datos es un libro escrito por Cole Nussbaumer Knaflic. En este libro, aprenderá los fundamentos de la visualización de datos y cómo comunicarse eficazmente con los datos. Las lecciones de este libro son principalmente teóricas y ofrecen muchos ejemplos del mundo real listos para su aplicación inmediata en su próximo gráfico o presentación.

Este libro también enseña al lector cómo puede ir más allá de las herramientas predecibles para llegar a la raíz de sus datos. También incluye un tema sobre cómo utilizar sus datos para crear una historia atractiva e informativa.

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6) Estadísticas prácticas para científicos de datos: 50 esenciales Concepts

Estadísticas prácticas para científicos de datos es un libro escrito por Peter Bruce (autor), Andrew Bruce. Este libro explica cómo aplicar varios métodos estadísticos a la ciencia de datos y le brinda consejos sobre lo que es importante y lo que no.

Este libro es un libro de referencia sobre ciencia de datos fácil de usar si está familiarizado con la programación R y tiene algunos conocimientos de estadística.

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7) Ciencia de datos y análisis de Big Data: descubrir, analizar, visualizar y presentar datos

Data Science and Big Data Analytics es un libro publicado por el servicio educativo de EMC. Es uno de los mejores libros de ciencia de datos de Amazon que cubre la variedad de actividades, métodos y herramientas que utilizan los científicos de datos. El libro se centra en conceptos, principios y aplicaciones prácticas.

Se aplica a cualquier industria y entorno tecnológico, y al aprendizaje. Está respaldado y explicado con ejemplos que puede replicar utilizando software de código abierto.

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8) Data Science for Business: lo que necesita saber sobre minería de datos y pensamiento analítico de datos

Ciencia de datos para empresas es un libro escrito por conocidos expertos en ciencia de datos Foster Provost y Tom Fawcett. Este libro de estudio sobre ciencia de datos presenta los principios fundamentales de la ciencia de datos. Este libro de estudio para proyectos de ciencia de datos le ayuda a comprender muchos técnicas de minería de datos en uso hoy.

También aprenderá cómo mejorar la comunicación entre las partes interesadas del negocio y los científicos de datos. También le ayuda a comprender el proceso de análisis de datos y cómo los métodos de ciencia de datos pueden respaldar la toma de decisiones comerciales.

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9) Head First Statistics: una guía amigable para el cerebro

Head First Statistics es un libro escrito por Dawn Griffiths. El escritor da vida a este tema típicamente aburrido y le enseña todo lo que desea y necesita saber sobre estadística a través de un material lleno de acertijos, historias, cuestionarios y ejemplos del mundo real. Este libro le ayuda a aprender estadística para que pueda comprender los puntos clave y utilizarlos. El libro también cubre cómo presentar datos visualmente con gráficos y diagramas. Por último, el libro también enseña cómo calcular la probabilidad y la expectativa, etc.

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10). R para ciencia de datos: importar, ordenar, transformar, visualizar y modelar datos

R para ciencia de datos es un libro escrito por Hadley Wickham. Está diseñado para que pueda hacer ciencia de datos lo más rápido posible.

El libro lo guía a través de los pasos para importar, explorar y modelar sus datos y comunicar los resultados.

En este libro, obtendrá una comprensión completa y general del ciclo de la ciencia de datos. Además de las herramientas básicas, debe administrar los detalles. Cada sección de este libro está acompañada de ejercicios para ayudarlo a practicar lo que ha aprendido a lo largo del camino.

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11). Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning es un libro de ciencia de datos escrito por Aurélien Géron. El libro te ayuda a aprender los conceptos y herramientas para construir sistemas inteligentes. También aprenderás varias técnicas, como la regresión lineal simple y el progreso hacia las redes neuronales profundas. Cada capítulo de este libro te ayuda a aplicar lo que has aprendido; todo lo que necesitas es experiencia en programación.

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12). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Python for Data Analysis es un libro escrito por Wes McKinney. Este libro de referencia está lleno de estudios de casos que muestran cómo resolver muchos problemas de análisis de datos que se enfrentan comúnmente. Python Libro de ciencia de datos, aprenderá las últimas versiones de pandas, NumPy, hePython y Jupyter.

Este libro de referencia es una introducción práctica y moderna a las herramientas de ciencia de datos en Python. Es un libro ideal para analistas nuevos en Python y Python programadores

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13). Introducción al aprendizaje automático con Python: Una guía para científicos de datos

Aprendizaje automático con Python es un libro escrito por Andreas C. Müller (Autor), Sarah Guido (Autor). En este libro, aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación exitosa de aprendizaje automático con Python y la biblioteca sci-kit-learn.

En este libro, aprenderá los pasos necesarios para crear una aplicación exitosa de aprendizaje automático con Python y la biblioteca scikit-learn. Este material de estudio también le presenta las bibliotecas NumPy y matplotlib.

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14). Ciencia de datos práctica con R

Practical Data Science with R es un libro escrito por Nina Zumel (autora), John Mount (autor) y Jim Porzak. El libro explica los principios básicos sin entrar en detalles teóricos extensos. Proporcionará los casos de uso reales a los que se enfrentará a medida que recopile, seleccione y analice los datos.

Podrás aplicar el lenguaje de programación R y técnicas de análisis estadístico. El libro explica detalladamente ejemplos basados ​​en marketing, BI y sistemas de apoyo a las decisiones. Este libro de texto de ciencia de datos también cubre temas como cómo diseñar experimentos basados ​​en modelos predictivos.

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15). Pensando con datos

Pensar con datos es un libro escrito por Max Sharon. Le ayuda a aprender técnicas para convertir datos en conocimiento que pueda utilizar. En este libro, descubrirá un marco para definir su proyecto. También incluye los datos que desea recopilar y cómo pretende abordar y analizar sus resultados.

Este libro sobre ciencia de datos también le ayuda a explorar patrones de razonamiento específicos de datos y a aprender cómo elaborar argumentos más útiles.

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16). El manual de ciencia de datos

El Manual de ciencia de datos está escrito por Field Cady. Es un libro de referencia ideal para metodología de análisis de datos y herramientas de software de big data. El libro es ideal para personas que desean practicar la ciencia de datos pero carecen de las habilidades necesarias.

Este libro sobre ciencia de datos también es un material de estudio ideal para investigadores y estudiantes de posgrado de nivel inicial. Necesitan aprender análisis del mundo real y ampliar su conjunto de habilidades.

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17). Una introducción al aprendizaje estadístico

Una introducción al aprendizaje estadístico es un libro escrito por un grupo de autores como Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Este libro de ciencia de datos presenta técnicas útiles de modelado y predicción, junto con aplicaciones relevantes.

Es uno de los mejores libros sobre ciencia de datos que ofrece gráficos en color y ejemplos del mundo real utilizados para ilustrar los métodos presentados. Cada capítulo de este libro contiene un tutorial sobre cómo implementar los análisis y métodos presentados en el lenguaje R.

Preguntas más frecuentes:

❓ ¿Qué es la ciencia de datos?

⚡ ¿Cuáles son los mejores libros sobre ciencia de datos?

A continuación se presentan algunos de los mejores cursos de ciencia de datos para principiantes y científicos de datos avanzados.

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Ciencia de datos para principiantes
• Diseño de aplicaciones intensivas en datos
• Grandes datos: un RevSolución que transformará nuestra forma de vivir, trabajar y pensar
• Narración de historias con datos: una guía de visualización de datos para profesionales de negocios

✅ ¿Cómo puedo aprender Ciencia de Datos?