
Introducing Data Science
Arno Meysman, Davy Cielen, Mohamed Ali
- Editorial
- Manning
- Año
- 2016
- Páginas
- ~320
- Nivel
- Básico
De qué trata
Introducción accesible y panorámica de Davy Cielen, Arno D. B. Meysman y Mohamed Ali que cubre el ciclo de vida completo de la ciencia de datos y el tratamiento de macrodatos utilizando el ecosistema de Python. El libro está concebido para un nivel básico: pensado para programadores noveles, analistas de negocio y profesionales del software que poseen nociones de programación (en Python o en cualquier lenguaje orientado a objetos o scripting) pero no cuentan con experiencia previa en estadística ni en arquitecturas de datos masivos.
El contenido recorre el proceso integral de la disciplina: desde la definición de objetivos de investigación y preparación del dato, hasta el modelado y la entrega. Explica cómo manipular conjuntos de datos que superan la memoria RAM en un solo ordenador mediante iteradores y procesamiento por fragmentos (chunking), y presenta los fundamentos de Big Data distribuido con Hadoop y MapReduce. En el terreno analítico, aborda algoritmos elementales de machine learning con scikit-learn y statsmodels, el uso de almacenes NoSQL como Elasticsearch, la gestión de datos altamente conectados con la base de datos de grafos Neo4j (y consultas en Cypher), la minería de texto y análisis de sentimientos sobre tweets con Python, y la creación de cuadros de mando web interactivos con dc.js y Crossfilter.
La parte práctica guía al lector en pequeños proyectos aplicados, como la construcción de un motor de recomendaciones sobre grafos, un clasificador de opiniones en redes sociales y un dashboard visual interactivo para usuarios de negocio. Su mayor mérito reside en ofrecer un mapa conceptual claro y sin tecnicismos matemáticos abrumadores de las distintas áreas de la ciencia de datos moderna; no obstante, al ser una obra introductoria publicada en 2016, no profundiza en matemáticas avanzadas ni en frameworks actuales como PyTorch o Apache Spark, y algunas versiones de librerías requieren adaptación. Es una puerta de entrada idónea para comprender el panorama general antes de especializarse.
- Python
- Ciencia de datos
- scikit-learn
- Hadoop
- MapReduce
- NoSQL
- Elasticsearch
- Neo4j
- Minería de texto
- Análisis de sentimientos
- dc.js
- Visualización de datos
¿Cómo enseña?
Teoría + práctica
- ✗ Sin ejercicios
- ✓ Incluye proyectos
Proyectos
Motor de recomendación en base de datos de grafos
Modelado de relaciones complejas entre entidades e implementación de un algoritmo de recomendación utilizando la base de datos Neo4j y consultas en lenguaje Cypher.
Clasificador de sentimientos en redes sociales
Flujo de minería de texto y procesamiento de lenguaje natural en Python para limpiar mensajes de Twitter y clasificar automáticamente su polaridad emocional.
Cuadro de mando analítico interactivo
Dashboard web para explorar datos multidimensionales mediante visualizaciones dinámicas y gráficos coordinados en el navegador utilizando dc.js y Crossfilter.

