A continuación, se muestra una recopilación de cinco libros de Python para ciencia de datos. Cualquiera de ellos es una excelente referencia, dependiendo del área y el nivel del lector.
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Este es un excelente libro para introducirse en Aprendizaje Automático y Deep Learning con Scikit-Learn y TensorFlow. El libro de divide en dos partes, en la primera introduce los conceptos básicos de Aprendizaje Automático para lo que utiliza la biblioteca Scikit-Learn. Mientras que en la segunda se abordan los conceptos de Deep Learning a través de la biblioteca TensorFlow.
Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Este es un libro para aquellos que con un conocimiento básico o intermedio Python y desean utilizar este lenguaje para ciencia de datos. El libro se divide en 5 capítulos en los que repasa las principales herramientas disponible en Python para análisis de datos. Cubriendo los siguientes temas en cada uno de los capítulos: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib y Aprendizaje Automático.
Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Un libro es una excelente introducción a ciencia de datos con Python escrito por el creador del proyecto Pandas, Wes McKinney. No es un libro que pueda servir como introducción ya que asumen que el lector tiene conocimientos básicos de Python y programación orientada a objetos.
Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance
A diferencia de los libros anteriores este no es de propósito general, sino que utiliza Python para hacer una introducción a ciencia de datos financieros. Siendo un libro de referencia para aquellos que trabajan en esta área. El libro se divide en cinco partes. En la primera se hace una introducción a Python en finanzas, mientras que en la segunda se muestran las herramientas fundamentales de Python. La tres últimas partes cubren las técnicas de ciencia de datos financieros, trading algorítmico y análisis de derivadas.
scikit-learn Cookbook – Second Edition: Over 80 recipes for machine learning in Python with scikit-learn
Finalizamos con un libro que es de gran ayuda para realizar diferentes tareas con Scikit-Learn. En él se pueden encontrar 80 trucos que son de gran ayuda en el día a día de los científicos de datos que trabaja con Python.
Conclusiones
En esta entrada se recopila cinco libros Python para ciencia de datos. Siendo todos ellos una referencia. Además de estos libros podéis consultar la recopilación de cinco libros para Data Science y el listado que tenemos en la tienda.
Imágenes: Pixabay (Free-Photos)
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