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Experiencias de Applying

Bibliografía de Big Data y Data Science

Vladimir Vivar
Vladimir Vivar
julio 4, 2019

La importancia de los datos en la economía actual está creciendo. Las herramientas que utilizamos y las acciones que tomamos consumen y generan una versión digital de nuestro mundo, todo capturado a la espera de ser utilizado. Los datos se han convertido en un recurso real en la mayoría de las actividades humanas y se consideran, con razón la puerta de entrada a la ventaja competitiva y la estrategia disruptiva.

Junto con el aumento de los datos, se han realizado dos esfuerzos distintos relacionados con el aprovechamiento de su potencial. Uno se llama Data Science y el otro se llama Big Data. Estos términos a menudo se usan indistintamente, aunque tienen roles fundamentalmente diferentes para llevar el potencial de los datos a una empresa.

Si bien algunos argumentan que todavía hay confusión sobre los términos de Data Science y Big Data, esto tiene más que ver con intereses de marketing que con proyectos del mundo real. Los datos científicos son la creación de modelos que capturan los patrones de sistemas complejos y codifican estos modelos en aplicaciones de datos. Big Data es la recopilación y gestión de grandes cantidades de datos variados para servir aplicaciones a gran escala. Eso es básicamente eso.

Para ayudarlo a navegar esta inmensidad de información y filtrar lo que es relevante, enumeren los principales libros relacionados con Data Science y Big Data, así como Machine Learning, Learn R y Python y la profesión de Data Scientist. El resultado es esta lista a continuación. Si tiene algo que agregar a la lista, deje su comentario y nos complacerá incluir su nominación.

¡Buena lectura!

 

Fuente: Data Science Academy.

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