• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Libros para iniciarse en Machine Learning disponibles en castellano

octubre 8, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Existen decenas de buenos libros para iniciarse en Machine Learning, pero la mayoría de ellos están solamente disponibles en inglés. Por eso mucha gente que se inicia en el tema me consulta por opciones en castellano para evitar que el idioma sea una barrera de entrada. Afortunadamente cada vez hay más libros, tanto traducidos como originalmente, con los que aprender más sobre esta apasionante área.

* En este artículo, nuestras recomendaciones son el resultado una evaluación rigurosa e independiente. Algunos enlaces incluidos en el texto son enlaces de afiliados, lo que significa que podemos recibir una comisión si decides realizar una compra a través de ellos. Esta comisión no afecta de ninguna manera a nuestra selección de productos ni influye en nuestra opinión sobre los mismos.

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn

Aprende Machine Learning con Scikit-Learn, Keras y Tensor Flow

El libro de Aurélien Géron es mi favorito para comenzar a estudiar Machine Learning. Un libro en el que se cubren los fundamentos de todos los tipos de aprendizaje usados en la actualidad: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Además de ser también una buena introducción a las técnicas de Deep Learning (Aprendizaje Profundo) con Keras.

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
En Analytics Lane
Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

El libro se divide en dos partes. En la primera se cubren conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado con un repaso de las familias de modelos más utilizados. Incluyendo múltiples ejemplos de modelos implementados con la librería Scikit-Learn de Python. La segunda parte se dedica a presentar los conceptos de Deep Learning, para lo que utiliza Keras y Tensor Flow. Finalizando esta parte con una introducción a aprendizaje por refuerzo.

La edición española del libro quizás tenga el problema de no estar impreso en color, lo que dificulta un poco la comprensión de algunos gráficos en papel. Algo que se puede solucionar al replicar el código del libro en nuestro ordenador.

Comprar en Amazon
Python Machine Learning

Publicidad


Python Machine Learning

La traducción del libro de Sebastian Raschka es otra excelente opción para iniciarse en Machine Learning. Un libro con el que se pueden estudiar los principales conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Conteniendo además unos capítulos donde se presentan los conceptos principales conceptos de Deep Learning.

En esta edición no se encuentra ningún capítulo sobre aprendizaje por refuerzo, ya que es una traducción de la segunda edición inglesa. Tema que se introdujo en la tercera edición en inglés. Aun así, si no estamos interesados en aprendizaje por refuerzo este es una excelente introducción al tema.

Comprar en Amazon

Aprende Machine Learning en Español

Si conocéis el excelente blog de Juan Ignacio Bagnato sobre aprendizaje automático posiblemente poco más tenga que decir acerca de este libro. Es un libro en el que se recopilan y estructuran muchas de las entradas que ha publicado el autor durante los últimos años en su blog. Siendo cada uno de los capítulos una excelente introducción a los temas tratados en el mismo.

Algo que no es habitual encontrar en los libros de introducción a Machine Learning es la publicación de modelos en la nube. Un tema que se explica en este texto.

Comprar en Amazon
Python Deep Learning

Publicidad


Python Deep Learning: Introducción práctica con Keras y TensorFlow 2

En el caso de estar interesados solamente en aprender Deep Learning, esta es una excelente opción. Además de ser un texto originalmente escrito en castellano por Jordi Torres. La gran ventaja de este libro es que el autor consigue explicar los conceptos básicos de Deep Learning de una forma clara y sencilla, algo que no es fácil de conseguir.

Para los que estén interesados en el Aprendizaje por Refuerzo Profundo (Deep Reinforcement Learning) el autor acaba de publicar hace unos meses el “Introducción al aprendizaje por refuerzo profundo”. Un texto que puede ser interesante para comenzar en esta área tan apasionante.

Comprar en Amazon

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows
  • Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte
  • Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

Publicado en: Ciencia de datos, Reseñas Etiquetado como: Libros, Machine learning

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

octubre 23, 2025 Por Daniel Rodríguez

Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)

octubre 21, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte

octubre 16, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cómo calcular el tamaño de la muestra para encuestas publicado el septiembre 9, 2025 | en Ciencia de datos
  • Aplicación web interactiva que muestra un mapa de Madrid con puntos de interés destacados, creado utilizando la biblioteca Folium. Tutorial: Creando un mapa interactivo con Folium en Python publicado el diciembre 13, 2024 | en Python
  • Número óptimo de clústeres con Silhouette e implementación en Python publicado el junio 23, 2023 | en Ciencia de datos
  • Introducción a igraph en R (Parte 9): Centralidad de Prestigio y Autoridad (modelo HITS, Hyperlink-Induced Topic Search) publicado el mayo 14, 2025 | en R
  • Copiar y pegar Activar copiar y pegar en VirtualBox publicado el mayo 1, 2019 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto