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Los 5 mejores libros electrónicos para principiantes

En estos tiempos únicos de disrupción económica, brinde oportunidades únicas para aprender nuevas habilidades y prepararse para el crecimiento de nuevos empleos cuando todo esté dicho y hecho.

El aprendizaje automático (ML) será especialmente útil ya que casi todas las empresas se convierten a flujos de trabajo digitales y productos basados ​​en servicios.

El flujo fluido de las operaciones de datos será vital para tener éxito en este nuevo mundo, y ML es la mejor manera de brindar el poder de automatizar la infraestructura y los procesos que mantienen a los usuarios comprometidos y felices con sus servicios digitales y dispositivos conectados.

Si bien se ha escrito mucho sobre cómo el aprendizaje automático y el campo más amplio de la inteligencia artificial (IA) harán obsoletos muchos de los trabajos actuales, esta visión pasa por alto el hecho más importante:

Cualquier trabajo que se pierda no se perderá para ML, sino para las personas que saben cómo usar el aprendizaje automático para ser más productivas.

Con ML, un solo profesional de TI puede automatizar todas sus tareas diarias, repetitivas y menos productivas para que puedan concentrarse en problemas estratégicos de orden superior.

Esto, a su vez, producirá beneficios medibles para el resultado final de la organización a través de un mayor rendimiento, menores costos, la apertura de nuevos mercados, el desarrollo de nuevos productos y muchas otras formas.

Estas ganancias se pueden medir, rastrear y entregar fácilmente al empleado responsable, la persona cuyas tareas diarias son realizadas por las máquinas.

El desafío, por supuesto, es adquirir las habilidades necesarias para usar ML de manera efectiva.

¿Se puede aprender esto con relativa facilidad ya bajo costo? ¿Y se puede hacer en casa, en tu tiempo libre?

La respuesta a ambas preguntas es un rotundo sí.

Todo lo que se necesita son los recursos adecuados para explicar esta tecnología de manera simple y efectiva.

Los siguientes libros electrónicos están disponibles, son asequibles y brindan una base sólida para comenzar una nueva carrera o mejorar una existente a través del aprendizaje automático.

Nota: ¿Quieres algo más avanzado? «Aprendizaje en línea: los 5 mejores libros electrónicos para expertos en aprendizaje automático».

Python es uno de los lenguajes ML más populares, por lo que es un buen lugar para comenzar. Este libro electrónico proporciona los conceptos básicos para escribir código limpio y conciso en Python 3.

Hace hincapié en la programación orientada a objetos (OOP) que se puede aplicar a la ciencia de datos de nivel de entrada, visualización, aplicaciones web y otros proyectos. También brinda orientación sobre cómo se puede usar Python para automatizar las tareas cotidianas mediante el aprendizaje automático predictivo.

La capacitación se presenta como un taller, con herramientas de aprendizaje paso a paso que enfatizan el lado práctico de la programación Python, no la teoría pesada y abstracta. También permite a los estudiantes aprender a su propio ritmo, completando un solo ejercicio por día o acumulando un curso completo en un fin de semana.

Mientras tanto, se agregan nuevas habilidades a medida que el estudiante desarrolla código del mundo real, e incluso hay un certificado de finalización que se puede compartir y verificar.

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Para trabajar con ML, es importante comprender cómo funciona y, lo que es más importante, en qué se diferencia del software tradicional.

Este libro toma los conceptos básicos de Python y los aplica al aprendizaje automático en relación con conceptos y problemas del mundo real. En el camino, aprenderá cómo aplicar técnicas de regresión y clasificación, así como análisis predictivos utilizando árboles de decisión y bosques aleatorios.

A medida que progrese, pasará de tareas simples a la creación de aplicaciones completamente inteligentes con herramientas avanzadas, como k-means y algoritmos de cambio de media, y avanzará al aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales (ANN).

Una vez completado, debería poder iniciar sus propias aplicaciones ML en escenarios del mundo real.

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pandas es la biblioteca más popular del universo de Python, utilizada por analistas de datos de todo el mundo para manipular y organizar información digital.

Este libro proporciona una mirada en profundidad a las muchas herramientas de pandas, como la indexación múltiple, la modificación de la estructura de datos y el muestreo. También permite a los profesionales intermedios y experimentados aplicar conocimientos de datos en múltiples áreas, incluidas las estadísticas bayesianas, el análisis predictivo y el análisis de series temporales.

Al finalizar, los lectores comprenderán cómo usar pandas en conjuntos de datos complejos para un análisis más eficiente y resultados más precisos.

También incluye instrucciones sobre cómo preparar informes comerciales interactivos utilizando el popular cuaderno Jupyter.

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Ahora que se comprenden los conceptos básicos de programación y manipulación de datos, es hora de adentrarse en el corazón del aprendizaje automático.

Este libro proporciona los medios para dominar los marcos, modelos y técnicas que permiten a las máquinas «aprender» de los datos de manera efectiva. Incluye instrucciones sobre cómo usar scikit-learn y TensorFlow 2.0 para ML y aprendizaje profundo, así como formas de aplicar estos conceptos a la clasificación de imágenes, aplicaciones inteligentes y otros proyectos.

Los lectores también aprenderán los últimos métodos para construir y entrenar redes neuronales artificiales, GAN y otros modelos, así como las mejores formas de evaluar sus operaciones y optimizar el rendimiento.

Las lecciones adicionales cubren cómo usar el análisis de regresión para predecir resultados objetivo continuos, así como el uso del análisis de sentimientos, un subcampo recientemente desarrollado del procesamiento del lenguaje natural (NLP), para evaluar texto y redes sociales.

El libro cubre tanto los principios del aprendizaje automático basado en Python como las aplicaciones prácticas utilizando explicaciones claras, visualización y ejemplos de trabajo, lo que permite a los estudiantes desarrollar modelos y aplicaciones del mundo real por su cuenta.

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Para aquellos que ahora dominan los conceptos básicos de ML, este libro proporciona los ajustes necesarios para crear modelos enriquecidos, procesos simplificados y código más elegante.

Con guías de usuario que cubren herramientas clave de Python como pandas, scikit-learn, Featuretools y Feature-engine, los lectores descubrirán los pormenores del trabajo con conjuntos de datos continuos y discretos, así como la transformación de características a partir de datos no estructurados.

Las «recetas» clave también ilustran cómo automatizar la ingeniería de características para simplificar procesos complejos utilizando una variedad de técnicas, como la transformación de box-cox, la transformación de potencia y la transformación de registro, y luego aplicar estos procesos al aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo y la PNL.

Los lectores también aprenderán técnicas clave, como imputar valores perdidos, codificar variables categóricas, extraer información del texto de forma rápida y sencilla y desarrollar nuevas funciones a partir de datos transaccionales y de series temporales.

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Pensamientos finales

Con cualquier esfuerzo de aprendizaje complejo, el mejor maestro es la experiencia. Sin embargo, todos tenemos que empezar en alguna parte.

Para aquellos que enfrentan un tiempo de inactividad grave en el hogar durante la crisis actual, hay dos formas de enfrentarlo: mirar las paredes mientras pasan las horas o tomar la iniciativa para estar en la mejor posición para sobresalir en la economía posterior al virus.

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