17 mayo 2025

Lecturas Imprescindibles en Ciencia de Datos: Acceso Legal y Gratuito para la Comunidad Académica

En nuestra labor académica, investigativa y profesional, es fundamental contar con fuentes confiables y accesibles que respalden el desarrollo de proyectos, artículos y trabajos científicos. Por ello, comparto con ustedes una selección curada de referencias bibliográficas esenciales para todo investigador, docente o estudiante interesado en Minería de Datos, Estadística, Machine Learning y Álgebra Lineal, acompañadas de sus enlaces oficiales y versiones abiertas cuando están disponibles.

A continuación, detallo cada obra, su relevancia y cómo acceder a ellas, tanto en sus plataformas oficiales como en repositorios públicos.

1. Pattern Recognition and Machine Learning - Christopher M. Bishop (2006)

Una obra fundamental que explica los principios estadísticos del aprendizaje automático desde una perspectiva probabilística y matemática. Es ampliamente utilizada en maestrías y doctorados.

2. Probability and Statistics: The Science of Uncertainty - Michael Evans & Jeffrey Rosenthal (2011)

Un excelente texto introductorio para comprender la incertidumbre y la probabilidad aplicada a fenómenos reales. Ideal para quienes inician en estadística.

3. Data Mining: Concepts and Techniques - Jiawei Han, Micheline Kamber & Jian Pei (2011)

Libro de referencia para entender los fundamentos y aplicaciones prácticas de la minería de datos. Ampliamente citado en investigaciones internacionales.

4. Principles of Data Mining - David Hand, Heikki Mannila & Padhraic Smyth (2001)

Presenta las bases teóricas y prácticas del proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos, con ejemplos claros y aplicables.

  • Enlace oficial (MIT Press):
    https://mitpress.mit.edu/9780262082907/principles-of-data-mining/
  • Versión pública (Internet Archive):
    https://archive.org/details/principlesofdata0000hand

5. The Elements of Statistical Learning - Hastie, Tibshirani & Friedman (2009)

Obra clave para profundizar en métodos estadísticos avanzados, como regresión, clasificación y reducción de dimensionalidad.

6. Linear Algebra: A Modern Introduction - David Poole (2010)

Una de las mejores introducciones al álgebra lineal, con un enfoque moderno y aplicado a problemas reales de ingeniería y ciencia de datos.

7. Linear Algebra and Its Applications - Gilbert Strang (2006)

Obra clásica y referencial que explora las aplicaciones del álgebra lineal en diversos campos, desde la ingeniería hasta el aprendizaje automático.

8. Introduction to Data Mining - Tan, Steinbach & Kumar (2018)

Libro práctico que introduce métodos y algoritmos esenciales de minería de datos, ampliamente utilizado en cursos de ingeniería y ciencia de datos.

9. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques - Witten, Frank & Hall (2011)

Texto orientado a la aplicación práctica del aprendizaje automático, incluyendo el uso de herramientas como WEKA.

 


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