Reseña

La Ciencia de Datos es multidisciplinar y ha adquirido gran popularidad en los últimos años debido al soporte de disciplinas como las matemáticas, estadística, programación de computadoras, inteligencia artificial, aprendizaje automático, investigación tradicional, … junto a la transversalidad de otras de gran impacto en la década actual como la computación en la nube, el internet de las cosas, las cadenas de bloques (blockchain) o la ciberseguridad.
Por estas circunstancias, el uso de la ciencia de datos ha crecido de modo significativo en organizaciones y empresas, así como en los campos académicos y de investigación. El porcentaje de penetración de la ciencia de datos en las empresas ha crecido considerablemente y continúa creciendo, lo que está motivando la continua demanda de los científicos de datos y roles profesionales asociados como analista de datos, ingeniero de datos, ingeniero de aprendizaje automático, …
Así pues, la ciencia de datos se ha convertido en asignatura obligatoria en numerosas carreras de ingeniería (informática, sistemas, telecomunicaciones, industrial…), de ciencias (matemáticas, estadística y probabilidad, físicas..) o ciencias económicas, empresariales, marketing o mercadotecnia, comunicaciones o ciencias de la información, y crece en carreras como sociología por la importancia del uso de la ética, la privacidad, etc.
De igual forma han crecido de modo espectacular tanto en Europa, España, Estados Unidos o Latino América, la implantación de carreras de grado específicas de ciencia de datos, así como másteres y cursos de especialización y profesionales, así como en estudios de Formación Profesional. Y, naturalmente, las líneas de investigación en ciencia de datos también han aumentado junto con el crecimiento de la inteligencia de negocios, la inteligencia artificial o el aprendizaje automático.
Por todas estas razones, los objetivos fundamentales del contenido del libro son cumplir con la gran parte de todas estas demandas, y tratar de llegar al mayor número posible de niveles, desde iniciación y medio hasta niveles avanzados y de especialización. Para ello se incluyen los contenidos más requeridos en la formación del científico de datos, junto con una amplia bibliografía, recursos web, y un portal web con contenidos generalistas y de especialización para poder ampliar los conocimientos descritos en todos aquellos lectores que deseen profundizar en la ciencia de datos.