Te recomendamos una serie de libros que te ayudarán a ser un mejor científico de datos al estimular otras capacidades de tu cerebro, pues, aunque parezca difícil entenderlo, no todo en la vida se trata de números y algoritmos. El trabajo diario de alguien especializado en el análisis de datos puede ser en ocasiones ajeno a ciertos aspectos de la vida social. Por eso, es recomendable que los artículos técnicos se alternen con lecturas relajantes. 

Con los libros que se enlistan a continuación, todo especialista en Ciencia de Datos tiene la oportunidad de esbozar nuevas soluciones para la vida real basadas en situaciones y características prominentes de su contexto social. 

  1. La primera lectura es The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don’t, del estadista Nate Silver (que se especaliza en análisis deportivo de beisbol). Un libro que profundiza en el uso de la probabilidad y la estadística en situaciones del día a día, como las elecciones o el cambio climático. El enfoque de este título radica en la exposición de distintos casos de análisis para demostrar que no existe una regla mágica para hacer predicciones sobre el futuro.
  2. Escrito por la autora Sharon Bertsch Mcgrayne, The Theory That Would Not Die, explora la conexión entre los conflictos sociales y el progreso científico. Asimismo, menciona la labor de prominentes pensadores  como Pierre Laplace y R.A. Fischer, quienes, en conjunto con filósofos, desarrollaron los primeros acercamientos al análisis de datos.
  3. Esta libro es resulta especialmente entretenido, pues aplica tanto informática como estadística para resolver situaciones completamente impensables; por ejemplo: cómo encontrar la pareja ideal, cómo contratar personal, qué restaurante elegir para cenar. (Tie) Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions, de Brian Christian y Tom Griffiths tiene un cúmulo incontable de consejos para optimizar tu cotidianidad, ¡con ciencia!

 

Nosotros te aportamos algunas opciones para darte un respiro sin dejar de aprender, pero cuéntanos en los comentarios qué lecturas te gusta hacer en tus ratos libres y cómo se han relacionado con tu pasión por el análisis de datos.

FUENTES: