Todo sobre el data science

Libros gratuitos online

En esta página publicaremos libros gratuitos online con una gran calidad

Libro sobre R: Un libro sobre R del ex presidente de R en España, el gran Carlos Gil Bellosta

Datamining Book: Libro gratuito sobre los principales conceptos de datamining. Disponible online

Procesamiento lenguaje natural: Excelente libro sobre NLTK en python

Think Python: Libro gratuito sobre programación Python. Interesante página con libros gratuitos, además de Python tiene Java, Perl,C,…

Tidy Modelling with R: Libro sobre modelacion con los paquetes del universo de Tidy (dplyr, ggplot2,…)

Caret: Libro sobre modelación con este famoso paquete de R. Optimiza tus

Series temporales basicas: Libro básico de series temporales con introducción a los ARIMA

Graph representation learning: Libro gratuito sobre cómo aprender la información que contiene el grafo

Deep Learning on graph:Técnicas de Deep Learning aplicadas a grafos

Bookdown: Pagina donde se publican libros sobre R con markdown. Libros sobre muchos temas relacionados con R, por ejemplo analitica geoespacial, gráficos, forecasting,…

Libros de stack overflow:Libros de programación de los contribuidores de stack overflow. Una de las páginas de referencia de todo programador

Libros gratuitos springer: 65 libros gratuitos publicados por springer

DataScience Central: Lista de libros gratuitos publicados por data science central

Deep learning book:Libro del MIT sobre Deep learning explicando los principales modelos con deep learning como CNN, autoencoders, RNN,…

Profundiza en Deep Learning: Libro de casi 1.000 páginas sobre Deep Learning y sus principales aplicaciones

Tensorflow: Libro y ejemplos con Python sobre Tensorflow

Reinforcement learning: Introducción al reinforcement learning cortesia de Sutton y Barto

Explicatividad de algoritmos: Un gran libro sobre cómo explicar los algoritmos, con los métodos de shap y lime

Limitaciones de explicatividad: Un libro sobre las limitaciones de la explicatividad de los algoritmos

Libro series temporales: Libro sobre las series temporales desde un punto de vista clásico, dónde se ven los modelos ARIMA

Matemáticas para Machine Learning: Interesante libro sobre conceptos de álgebra, cálculo y probabilidad básicos para machine learning

Más matematicas: otro libro sobre las matemáticas básicas para entender el Machine Learning

Introduction to statistical learning: Los métodos estadísticos más clásicos explicados, cómo regresiones, árboles,…

Fundamentos de data science: Para los más atrevidos, las matemáticas detrás del machine learning. Es un libro con matemáticas avanzadas

Elements of statistical learning: De la universidad de Stanford, libro sobre los algoritmos más clásicos de estadística.

Álgebra lineal aplicada

Spark con R: Libro sobre cómo usar spark con R. Amplio temario incluyendo temas como yarn o kubernetes. Ejemplos de codigo.

Data engineering cookbok: Libro sobre lo esencial de data engineering, mapreduce, spark, Kafka,…

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