5 libros gratuitos para aprender Python
Libros para aprender Python
Python sigue siendo el lenguaje de programación más popular para los científicos de datos. Esto se debe en gran parte a la naturaleza relativamente simple y fácil de aprender de la sintaxis y al hecho de que existe una comunidad muy activa de desarrolladores que mantiene una amplia gama de bibliotecas para el análisis, la manipulación y la orquestación de datos, además de las para el aprendizaje automático.
Hay muchos cursos gratuitos o de bajo costo para aprender Python, pero si prefiere aprender de los libros o desea complementar estos cursos, aquí hay 5 libros completamente gratuitos que lo ayudarán a comenzar a usar Python para la ciencia de datos.
La guía del autoestopista sobre Python
Este es un libro excelente para todos los desarrolladores de Python, tanto para principiantes como para usuarios más experimentados. No es específico de la ciencia de datos. Sin embargo, le proporcionará una base fantástica en el idioma y, en particular, incluye las mejores prácticas y marcos recomendados.
Incluye todo, desde instalación, entornos de desarrollo, estructura de código recomendada, programación orientada a objetos y algunos capítulos realmente excelentes sobre estilo de código. Una de las partes más destacadas de este libro son las descripciones de las mejores prácticas para estructurar directorios que contienen su código Python.
Es bastante obstinado en su estilo, pero creo que en muchos sentidos esto es algo muy bueno. Como es habitual en la programación, como principiante, tienes que navegar por un mar de muchas formas diferentes de hacer las cosas y, a menudo, no estás seguro de qué método elegir.
Automatice las cosas aburridas con Python
Otro libro que no es específico de la ciencia de datos. Sin embargo, si desea algo que lo entusiasme con los casos de uso prácticos simples de Python, definitivamente vale la pena leer este libro.
El enfoque principal es la automatización de tareas repetitivas simples y no asume ningún conocimiento previo de programación, por lo que es excelente para el principiante. Personalmente, encuentro que aprendo mejor cuando tengo una implementación práctica en mente y este libro le brinda algunas tareas muy simples que un principiante puede realizar rápidamente en Python.
Python para todos
Este libro es un complemento de la especialización Python for Everybody en Coursera y adopta un enfoque informático para aprender Python en lugar de un enfoque basado en la informática. Por lo tanto, se centra en gran medida en cómo usar Python para tareas de análisis de datos, lo cual es bueno si está aprendiendo ciencia de datos.
Cubre todos los conceptos básicos de Python, pero además tiene excelentes secciones específicas de datos, como el uso de Python para interactuar con bases de datos, visualizaciones de datos y modelado de datos.
Manual de ciencia de datos de Python
Esta es una muy buena introducción a las bibliotecas centrales de Python que componen el kit de herramientas de Data Scientists. Incluye excelentes explicaciones y ejemplos de código para usar Numpy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn. También hay un buen capítulo sobre IPython , el entorno de desarrollo de Python más popular para los científicos de datos, y cubre muy bien las razones por las que es tan popular.
Introducción al aprendizaje automático con Python
Este libro es una de las mejores introducciones a Python para el aprendizaje automático que he encontrado. Se centra principalmente en aplicaciones con la biblioteca Scikit-learn, pero cubre los conceptos básicos de la programación de Python para el aprendizaje automático que son aplicables a cualquier otra biblioteca.
Hay explicaciones muy claras, mejores prácticas para los flujos de trabajo de aprendizaje automático y mucho código de ejemplo. Introduce muy suavemente cada nuevo concepto, cada uno de los cuales se basa en los conceptos anteriores, volviéndose más complejos a lo largo del libro. Por lo tanto, es una excelente introducción si es completamente nuevo en el aprendizaje automático.
