"El crecimiento en el uso de la ciencia de datos en nuestras sociedades está impulsado por la aparición del big data y las redes sociales, la aceleración de la potencia informática, la reducción masiva en el costo de la memoria de la computadora y el desarrollo de métodos más potentes para el análisis y modelado de datos, como el aprendizaje profundo. Todos estos factores juntos hacen que nunca haya sido tan fácil para las organizaciones recopilar, almacenar y procesar datos. Al mismo tiempo, estas innovaciones técnicas y la aplicación más amplia de la ciencia de datos hacen que los desafíos éticos relacionados con el uso de datos y la privacidad individual nunca han sido tan apremiantes."

2 manuscritos completos en 1 libro Ciencia de los 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 Ciencia de Datos para Empresas: Modelo Predictivo, Minería de Datos, Análisis de Datos, Análisis de Regresión, Consulta de Bases de Datos y Aprendizaje Automático para Principiantes 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. La primera parte de este libro incluye: 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! Al leer la segunda parte de este libro, usted: ¿Qué es la Ciencia de Datos? Cómo funcionan los Grandes volúmenes de datos y por qué es tan importante Cómo hacer un análisis exploratorio de datos Trabajar con minería de datos Cómo extraer texto para obtener los datos. Algunos algoritmos asombrosos de aprendizaje automático para ayudar con la Ciencia de Datos Cómo hacer modelado de datos Visualización de datos Cómo utilizar la Ciencia de Datos para ayudar a que su negocio crezca Consejos para ayudarle a comenzar con la Ciencia de Datos ¡Y mucho, mucho más! Obtenga este libro ahora para conocer más sobre la Ciencia de los datos y Ciencia de Datos para empresas!

Learn how to use R to turn raw data into insight, knowledge, and understanding. This book introduces you to R, RStudio, and the tidyverse, a collection of R packages designed to work together to make data science fast, fluent, and fun. Suitable for readers with no previous programming experience, R for Data Science is designed to get you doing data science as quickly as possible. Authors Hadley Wickham and Garrett Grolemund guide you through the steps of importing, wrangling, exploring, and modeling your data and communicating the results. You'll get a complete, big-picture understanding of the data science cycle, along with basic tools you need to manage the details. Each section of the book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way. You'll learn how to: Wrangle—transform your datasets into a form convenient for analysis Program—learn powerful R tools for solving data problems with greater clarity and ease Explore—examine your data, generate hypotheses, and quickly test them Model—provide a low-dimensional summary that captures true "signals" in your dataset Communicate—learn R Markdown for integrating prose, code, and results

¿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!

* 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.

Descubra qué es la ciencia de datos y cómo contribuye al cambio de paradigma de investigación La ciencia de datos es un campo académico multidisciplinar que utiliza métodos, procesos y sistemas científicos para extraer conocimientos a partir de los datos. Ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de diversas disciplinas científicas y tecnológicas tradicionales, junto a la transversalidad de otras de gran impacto como los servicios en la nube, el Internet de las cosas, el Blockchain o la ciberseguridad. La demanda de profesionales en el campo de la ciencia de datos ha aumentado y ha supuesto un cambio significativo en empresas, organizaciones y carreras académicas. Si desea adentrarse en el mundo de la ciencia de datos, ha llegado al libro indicado. Ciencias de datos recoge las tecnologías, herramientas y aplicaciones de los soportes fundamentales de la ciencia de datos: o Aborda la multidisciplinaria naturaleza de la ciencia de datos y su popularidad en campos como las matemáticas, la estadística, la programación, la IA y el aprendizaje automático. o Explora tecnologías como BigData, IoT, servicios en la nube, IA, Blockchain y ciberseguridad, así como la ética y la privacidad. o Describe los avances recientes en lenguaje artificial y tecnología Blockchain, incluyendo NFT. Asimismo, el libro proporciona contenido relevante para todos los niveles, desde principiantes hasta expertos, con amplia bibliografía y recursos online. En la parte inferior de la primera página, encontrará el código de acceso que le permitirá descargar de forma gratuita los contenidos adicionales en www.marcombo.info. Sin duda, con esta lectura adquirirá los conocimientos más requeridos en la formación del científico de datos y en los roles profesionales asociados, como analista de datos, ingeniero de datos o ingeniero de aprendizaje automático. Luis Joyanes Aguilar es presidente de la Fundación I+D del Software Libro. Dr. en Ingeniería Informática por la Universidad de Oviedo y Dr. en Sociología por la Universidad Pontificia de Salamanca. Dr. Honoris Causa por la Universidad Privada Antenor Orrego de Trujillo (Perú), por la Universidad Sant Martín de Porres (Perú) y por la Universidad Inca Garcilaso de la Vega (Perú). Líder Académico del TEX de Monterrey, México, campus Querétaro. En abril de 2018 recibió la Mención Honorífica del Doctorado en Ingeniería de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, de Bogotá (Colombia). Ha escrito más de 40 libros sobre TIC y más de 150 artículos científicos y profesionales.

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.