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    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?

    TeóricoPráctico

    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.

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