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Libros recomendados
A continuación se recogen algunos libros recomendados para introducirse en inteligencia artificial, machine learning o analytics.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
Un libro técnico para introducirse en el campo de aprendizaje automático en Python con Scikit-Learn y TensorFlow.
Artificial Intelligence: A Modern Approach
Este libro se utiliza en más de 1200 universidades en cursos de Inteligencia Artificial, siendo la referencia en el campo.
Deep Learning
Este es el libro de referencia en el campo de Deep Learning o Aprendizaje Profundo. El libro cubre las bases matemáticas, fundamentos conceptuales y las principales técnicas utilizadas.
Reinforcement Learning
El aprendizaje por refuerzo es un área de la inteligencia artificial que cada día es más importante. Este libro es la referencia para aquel que desea introduces en el Aprendizaje por Refuerzo.
Python Machine Learning
Otro excelente libro para introducirse en el campo del aprendizaje automático en Python.
scikit-learn Cookbook
Un libro con 80 trucos para aprovechar al máximo el potencial de scikit-learn.
Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with RapidMiner
Para aquellos que trabajan con RapidMiner esta es una referencia básica para minería de datos y aprendizaje automático. Comprar en Amazon
Clean Code
Para un científico de datos, como cualquier profesional que trabaje con código, escribir buen código es clave. En este libro el autor trata de explicar por qué y cómo escribir código limpio.
Python Data Science Handbook
Libro de referencia para los científicos de datos que trabajan con Python y utiliza la librería Pandas.
Think Python
En este libro se repasan desde los conceptos básicos hasta los más avanzados del lenguaje de programación Python.
R for Data Science
Este libro está escrito por Hadley Wickham y Garret Grolemund, dos de los principales desarrolladores de la comunidad de R.
R Cookbook
Incluye múltiples trucos con los que se pueden aumentar la productividad en R de forma inmediata. Abordando un tema específico en cada una de las recetas e incluyendo además una discusión en la que se explica la solución.
