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1: # Recursos para aprender Ciencia de Datos
2:
3: ## Hola
4:
5: ¡Te doy la bienvendida a este repositorio de recursos para aprender Ciencia de Datos!
Aquí encontrarás una colección de enlaces a libros, videos y otros materiales que te
ayudarán a adquirir habilidades en este apasionante campo, ya sea que estés dando tus
primeros pasos o que tengas experiencia previa. Estos enlaces están clasificados
según el lenguaje que trabajan. Por ahora, hay una sección para R y una para Python.
6:
7: ## Enlaces para R
8:
9: | Tema | Formato | Dificultad | Año de publicación | Recurso | Resumen | Costo |
10: | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
11: | Introducción | Libro en línea |
| 2017 | [R for Data
⚪ ⚪
Science](https://r4ds.had.co.nz) de Hadley
Wickham y Garett Grolemund | Introducció
a la programación en R para ciencia de
datos. Este es un gran punto de partida si
nunca has programado en este lenguaje . | Gratis |
12: | Storytelling | Libro en línea |
| 2023 | [Telling Stories with
⚪ ⚪
Data](https://tellingstorieswithdata.com ) de Rohan Alexander | Se enfoca en explica
el flujo de trabajo para comunicar los
hallazgos de ciencia de datos. No aplica
únicamente para R, pero el desarrollo de los ejercicios son en este lenguaje. |
Gratis |
13: | Visualización de datos | Libro en línea |
| 2023 | [ggplot2: Elegant
⚪
graphics for Data Analysis](https://ggplot2-book.org ) de Hadley Wickham | Explicació
del _Grammar of Graphics_ que está detrás del paquete ggplot2, junto con ejemplos
prácticos para que puedas construir tus gráficos. | Gratis |
14: | Dashboards | Libro en línea |
| 2020 | [Mastering Shiny](https://mastering
⚪ ⚪
shiny.org) de Hadley Wickham | Explica
cómo funciona la construcción de tableros de
visualización usando Shiny, desde lo
más básico hasta el concepto de reactrividad y
mejores prácticas. | Gratis |
15: | Dashboards | Libro en línea |
| 2020 | [Engineering Production-Grade Shiny
⚪
Apps](https://engineering-shiny.org/index.html ) de Colin Fay, Sébastien Rochette,
Vincent Guyader y Cervan Girard. | Este libro aborda buenas prácticas para el diseño
de apps con shiny, relacionadas con UX , prototipos, seguridad y despliegue. | Gratis
16: | Econometría | Libro en línea |
| 2016 | [Principles of Econometrics with
⚪
R](https://bookdown.org/ccolonescu/RPoE4/ ) de Constantin Colonescu | Contiene
explicaciones para el modelo lineal, series de tiempo, modelos VEC, VAR, entre otros
| Gratis |
17: | Datos espaciales | Libro en línea |
| 2023 | [Geocomputation with
⚪ ⚪
R](https://r.geocompx.org/index.html) de Robin Lovelace, Jakub Nowosad y Jannes
Muenchow | Una introducción a los datos georreferenciados en R, con un buen resume
de los conceptos necesarios para trabajar con ellos en cualquier lenguaje. | Gratis
18: | Datos espaciales | Libro en línea |
| 2023 | [Intro to GIS and Spatial
⚪
Analysis](https://mgimond.github.io/Spatial/index.html ) de Manuel Gimond | Explica
con ejemplos prácticos cómo trabajar con informaci ón georreferenciada usando paquete
como sp, sf, raster, tmap y ggplot2 | Gratis |
19: | Datos espaciales | Libro en línea |
| 2019 | [Using Spatial Data with
⚪
R](https://cengel.github.io/R-spatial/) de Claudia A. Engel | Un libro corto sobre e
trabajo con datos georreferenciados en R. Especialmente útil si quieres comparar cóm
se hacen los mismos procedimientos en sf y sp. | Gratis |
20: | Datos espaciales | Libro en línea |
| 2021 | [Visualising WRC Rally Stages
⚪
With rayshader and R](
stages/index.html) de Tony Hirst | Una exploraci ón de los paquetes raster y rayshade
basada en datos del World Rally Championship . | Gratis |
21: | Machine Learning | Libro en línea |
| 2017 | [An Introduction to Machine
⚪
Learning](https://bioinformatics-training.github.io/intro-machine-learning-2017/ ) de
Sudhakaran Prabakaran, Matt Wayland y Chris Penfold | Ofrece un recorrido por
algunos de los algoritmos de machine learning más comunes como _Nearest Neighbors_,
_Random Forests_, _Support Vector Machines_ , entre otros. | Gratis |
PSPad editor 5.0.7 (775) www.pspad.com
08/01/2024 12:08:29 p. m.
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22: | Análisis de redes | Libro en línea |
| 2022 | [Handbook of Graphs and
⚪
Networks in People Analytics](https://ona-book.org/index.html ) de Keith McNulty |
Explica los conceptos básicos de teroría de grafos y análisis de redes de la mano de
ejemplos prácticos y el paquete igraph. | Gratis |
23: | Otros | Libro en Línea |
| 2019 | [Advanced R](https://advr.hadley.nz/index.html) de Hadley Wickham | Entra en detalle sobre temas avanzados de
programación en R, incluyendo temas puntuales de asignación de variables,
programación funcional y programación orientada a objetos de la manos de objetos tipo
S3 y S4. | Gratis |
24: | Otros | Libro en Línea |
| 2022 | [R Packages](https://r-pkgs.org) de Hadlye
Wickham | Explica ael flujo de trabajo para escribir, probar, documentar y distribuir
paquetes ene este lenguaje de programación. | Gratis |
25:
26:
27: ## Enlaces para Python
28:
29: | Tema | Formato | Dificultad | Año de publicación | Recurso | Resumen | Costo |
30: | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
31: | Introducción | Libro |
| 2023 | [Python Data Science
⚪ ⚪
Handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/ ) de Jake VanderPlas
Libro de introducción a la ciencia
de datos con Python. Cubre una introducción a lo
cuadernos de Jupyter y el uso
de librerías como NumPy, Pandas, Matplotlib y Scikitlearn. | Gratis |
32: | Introducción | Libro |
| 2019 | [Intro to Python for Computer Science and
⚪ ⚪
Data Science: Learning to Program
with AI, Big Data, and The
Cloud](https://www.amazon.com/-/es/Paul-Deitel/dp/0135404673/ ) de Paul Deitel y
Harvey Deitel | Introducción a la programación en Python para ciencia de datos. Est
es un gran punto de partida si nunca has programado en este lenguaje. | Pago |
33: | Introducción | Libro |
| 2022 | [Python Programming for Economics and
⚪ ⚪
Finance](https://python-programming.quantecon.org/intro.html ) de Thomas J. Sargent
John Stachurski | Texto de introducci ón a la programación con Python, con ejemplos
orientados a economía y finanzas . | Gratis |
34: | Machine Learning | Libro |
| 2022 | [Hands-On Machine Learning with Scikit
⚪ ⚪
Learn, Keras, and Tensorflow](
Géron/dp/1098125975/) de Aurelié n Géron | Explicación de conceptos relacionados con
Machine Learning para principiantes , acompañados de la implenentación del código en
scikit-learn y Tensorflow. | Pago
|
35: | Big data, Machine learning | Libro |
| 2023 | [Big data, machine learning
⚪ ⚪
data science en python](
science-en-python_145747/) de José Manuel Ortega | El libro está dirigido aquellos
lectores que estén trabajando en proyecto relacionados con big data y busquen
identificar las características de una soluci ón de Big Data, los datos asociados a
estas soluciones, la infraestructura requerida , y las técnicas de procesamiento de
esos datos. | Pago |
36: | Deep Learning | Libro en línea |
| 2021 | [Zero to Mastery TensorFlow for
⚪
Deep Learning book](https://dev.mrdbourke.com/tensorflow-deep-learning/ ) de Daniel
Bourke | Enseña los fundamentales de Tensorflow de la mano de ejercicios prácticos,
con el objetivo de pasar el examen de certificaci ón de Tensorflow Developer. | Grati
|
37: | Deep Learning | Libro en línea |
| 2021 | [Learn PyTorch for Deep Learning:
⚪
Zero to Mastery book](https://dev.mrdbourke.com/tensorflow-deep-learning/ ) de Daniel
Bourke | Enseña los fundamentales de PyTorch de la mano de ejercicios prácticos. |
Gratis |
38: | Deep Learning | Curso en línea |
| 2021 | [NLP
⚪
Course](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1 ) de Huggingface | Explora
algunos flujos de trabajo de Procesamiento de Lenguaje Natural de la mano del
ecosistema de librerías de Huggingface, incluyendo
Transformers,
Datasets,
Tokenizers, y
Accelerate | Gratis |
39: | Deep Learning | Materiales de clase |
| 2023 | [CS231n Convolutional Neural
Networks for Visual Recognition](https://cs231n.github.io) de Stanford | Matierales
de la clase de Stanford en las que se aborda la teoría de las redes neuronales y
aplicaciones
en código para tareas 08/01/2024
de visión
artificial. | Gratis |
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40: | Deep Learning | Curso en línea |
| 2022 | [Deep RL
Course](https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction) de
Huggingface | Explica conceptos basicos del aprendizaje reforzado, para implementar
aprendizaje reforzado profundo en librerías como Pytorch, Optuna y Unity ML-Agents. |
Gratis |
41: | Econometría | Libro en línea |
| 2023 | [Quantitaive Economics with
⚪
Python](https://python.quantecon.org/intro.html ) de Thomas J. Sargent y John
Stachurski | Libro con materiales enfocados en la modelación económica, que cubre
temas como la programación lineal y din ámica, además de modelos de crecimiento,
búsqueda de empleo y valoración de activos . | Gratis |
42: | Econometría | Libro en línea |
| 2023 | [Advanced Quantitative Economics
⚪
with Python](https://python-advanced.quantecon.org/intro.html ) de Thomas J. Sargent
John Stachurski | Libro con materiales enfocados en la modelación económica, que
cubre temas como modelos de múltiples agentes, tributación óptima, reisgo fiscal,
entre otros. | Gratis |
43:
44:
45: ## Contribuye
46:
47: Tu participación es vital para enriquecer aún más este repositorio. Si conoces algún
recurso que consideras que debería estar incluido en esta lista, o si tienes alguna
sugerencia para mejorar la estructura del repositorio, no dudes en contribuir. Puedes
abrir un [issue](https://github.com/camartinezbu/recursos_ciencia_datos/issues) o
crear un [pull request](https://github.com/camartinezbu/recursos_ciencia_datos/pulls)
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