Reseña

"Ciencia de Datos para Todos: Fundamentos y Aplicaciones" es un libro introductorio que busca democratizar el acceso al campo de la ciencia de datos. Su principal fortaleza radica en la amplitud de su cobertura, abarcando desde la historia y los fundamentos matemáticos y estadísticos, hasta la programación en Python con bibliotecas clave como NumPy, Pandas y Matplotlib. Se complementa con capítulos dedicados a la ingeniería de datos, la implementación de modelos, consideraciones éticas y aplicaciones en diversas industrias como la salud, finanzas y comercio electrónico.

El libro se destaca por su enfoque práctico, que se materializa en la inclusión de ejemplos de código, explicaciones detalladas de técnicas de visualización y limpieza de datos con Pandas (como el uso de funciones como head(), tail(), info(), etc.), y la presentación de algoritmos de inteligencia artificial, como KNN, con ejemplos numéricos detallados y código Python. El ejemplo detallado del uso de KNN para la detección de intrusiones en redes, proporciona una aplicación concreta y relevante.

Sin embargo, la amplitud de la cobertura podría llevar a una profundidad variable en los temas, con algunos tratados de manera más superficial. La inclusión de fundamentos matemáticos, aunque importante, podría intimidar a lectores sin experiencia previa. Además, la organización general del libro no queda clara a partir del extracto, lo que podría afectar la fluidez de la lectura. Aunque la abundancia de ejemplos es una fortaleza, algunos podrían resultar excesivamente extensos, dificultando la comprensión para el principiante. Finalmente, la perfección poco realista de los resultados de algunos ejemplos, como el KNN, podría generar confusión sobre el rendimiento real de los modelos en situaciones prácticas.

Este libro es un buen punto de partida para estudiantes y profesionales que buscan una visión general de la ciencia de datos y sus aplicaciones. Su valor reside en la combinación de teoría y práctica, aunque los autores deben asegurar que la profundidad de los temas, la claridad de los ejemplos y la honestidad en los resultados se ajusten a un público principiante.