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by Ethan Williams (Author)
Seg n un informe publicado por LinkedIn, la ciencia de datos es uno de los campos tecnol gicos de m s r pido crecimiento en los ltimos 7 a os. La necesidad de que las empresas tengan una mejor comprensi n de los datos generados a trav s de su negocio ha motivado mucho inter s en el campo. Como fuese, hay una brecha que se debe inferir, ya que la oferta de cient ficos dedatos competentes es mucho menor que la demanda. Esto hace que la ciencia de datos sea una habilidad muy demandada, con una generosa compensaci n por los pocos que poseen la cartera relevante. En promedio, un cient fico de datos gana alrededor de $109,000/a o (seg n glassdoor.com); esto puso a los cient ficos de datos en los rangos mejor pagados de la industria tecnol gica. Esto tiende a plantear ciertas preguntas: En una escala de la "ciencia de cohetes" a la "f sica cu ntica", qu tan complicada es la ciencia de datos? Bueno, si usted - como muchas otras personas (yo incluido), se ha preguntado qu es la ciencia de datos, y por qu los cient ficos de datos est n tan en demanda, entonces esa pregunta no es tan descabellada. Por el contrario, sin embargo, la ciencia de datos no es tan complicada. Para arriesgarse a la simplificaci n excesiva, la ciencia de datos es s lo la aplicaci n de diversas t cnicas, por lo general empleando la organizaci n de datos r pida y eficiente, visualizaci n e interpretaci n de programas inform ticos o software para transformar datos sin procesar en informaci n para toma de decisiones. Este tipo de informaci n es til para los gerentes de las instituciones corporativas para evaluaciones de riesgos informadas, optimizaci n de beneficios, detecci n de fraudes, etc. Imagine las grandes perspectivas que la ciencia de datos ofrece a estas empresas para estar constantemente por delante de la competencia (suponiendo que la competencia no est igualmente aprovechando la ciencia de datos). Los anuncios est n mejor dirigidos a los consumidores, las empresas son m s conscientes de su rendimiento econ mico y las posibles tendencias u opciones en la producci n, etc. Estos prospectos disponibles sirven como excelentes motivaciones para considerar una carrera en ciencia de datos. Sin embargo, sin las herramientas, la orientaci n y la dedicaci n adecuadas, dominar las habilidades necesarias para la ciencia de datos ser a una tarea muy tediosa y larga. Esta es la raz n para escribir este libro; para ponerle al d a sobre las habilidades y herramientas para comenzar un viaje en el emocionante y gratificante mundo de la ciencia de datos. Se espera que, siguiendo cada secci n de este libro y practicando todas las lecciones presentadas, as como las preguntas de pr ctica incluidas, no s lo habr a aprendido las t cnicas b sicas necesarias para usar Python para la ciencia de datos, pero tambi n tendr a la confianza para construir sus propios sistemas y proyectos pr cticos utilizando Python.El esquema de este libro se detalla a continuaci n, y es una gu a para maximizar su uso de este libro dependiendo de su nivel en la programaci n. En esta nota, le deseo Godspeed a medida que viaja a trav s de este libro para convertirse en un cient fico de datos con Python.
