Estadística Práctica para Científicos de Datos, 2ª Edición

Prefacio

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Este libro está dirigido al científico de datos con cierta familiaridad con los lenguajes de programación R y/o Python, y con alguna exposición previa (quizás puntual o efímera) a la estadística. Dos de los autores llegaron al mundo de la ciencia de datos desde el mundo de la estadística, y aprecian en cierta medida la contribución que la estadística puede hacer al arte de la ciencia de datos. Al mismo tiempo, somos muy conscientes de las limitaciones de la enseñanza tradicional de la estadística: la estadística como disciplina tiene siglo y medio de antigüedad, y la mayoría de los libros de texto y cursos de estadística están cargados del ímpetu y la inercia de un transatlántico. Todos los métodos de este libro tienen alguna conexión -histórica o metodológica- con la disciplina estadística. No se incluyen métodos que evolucionaron principalmente a partir de la informática, como las redes neuronales.

En este libro subyacen dos objetivos:

• Exponer, de forma digerible, navegable y fácilmente referenciable, los conceptos clave de la estadística que son relevantes para la ciencia de datos.

• Explicar qué conceptos son importantes y útiles desde el punto de vista de la ciencia de datos, cuáles no lo son tanto y por qué.

Convenciones utilizadas en este libro

En este libro se utilizan las siguientes convenciones tipográficas:

Cursiva

Indica nuevos términos, URL, direcciones de correo electrónico, nombres de archivo y extensiones de archivo.

Constant width

Se utiliza en los listados de programas, así como dentro de los párrafos para referirse a elementos del programa como nombres de variables o funciones, bases de datos, tipos de datos, variables de entorno, sentencias y palabras clave.

Constant width bold

Muestra comandos u otros textos que deben ser tecleados literalmente por el usuario.

Términos clave

La ciencia de los datos es una fusión de múltiples disciplinas, como la estadística, la informática, la tecnología de la información y campos específicos de dominio. Como resultado, podrían utilizarse varios términos diferentes para referirse a un concepto determinado. Los términos clave y sus sinónimos se destacarán a lo largo del libro en una barra lateral como ésta.

Consejo

Este elemento significa un consejo o sugerencia.

Nota

Este elemento significa una nota general.

Advertencia

Este elemento indica una advertencia o precaución.

Utilizar ejemplos de código

En todos los casos, este libro ofrece ejemplos de código primero en R y luego en Python. Para evitar repeticiones innecesarias, generalmente sólo mostramos la salida y los gráficos creados por el código R. También omitimos el código necesario para cargar los paquetes y conjuntos de datos requeridos. Puedes descargar el código completo y los conjuntos de datos en https://github.com/gedeck/practical-statistics-for-data-scientists.

Este libro está aquí para ayudarte a hacer tu trabajo. En general, si se ofrece código de ejemplo con este libro, puedes utilizarlo en tus programas y documentación. No es necesario que te pongas en contacto con nosotros para pedirnos permiso, a menos que estés reproduciendo una parte importante del código. Por ejemplo, escribir un programa que utilice varios trozos de código de este libro no requiere permiso. Vender o distribuir ejemplos de los libros de O'Reilly sí requiere permiso. Responder a una pregunta citando este libro y el código de ejemplo no requiere permiso. Incorporar una cantidad significativa de código de ejemplo de este libro en la documentación de tu producto sí requiere permiso.

Agradecemos, pero no exigimos, la atribución. Una atribución suele incluir el título, el autor, la editorial y el ISBN. Por ejemplo "Estadística práctica para científicos de datos ", de Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck (O'Reilly). Copyright 2020 Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck, 978-1-492-07294-2".

Si crees que el uso que haces de los ejemplos de código no se ajusta al uso legítimo o al permiso concedido anteriormente, no dudes en ponerte en contacto con nosotros en [e-mail].

Aprendizaje en línea O'Reilly

Nota

Durante más de 40 años, O'Reilly Media ha proporcionado formación tecnológica y empresarial, conocimientos y perspectivas para ayudar a las empresas a alcanzar el éxito.

Nuestra red única de expertos e innovadores comparten sus conocimientos y experiencia a través de libros, artículos y nuestra plataforma de aprendizaje online. La plataforma de aprendizaje en línea de O'Reilly te ofrece acceso bajo demanda a cursos de formación en directo, rutas de aprendizaje en profundidad, entornos de codificación interactivos y una amplia colección de textos y vídeos de O'Reilly y de más de 200 editoriales. Para más información, visita http://oreilly.com.

Cómo contactar con nosotros

Dirige tus comentarios y preguntas sobre este libro a la editorial:

• O'Reilly Media, Inc.
• 1005 Gravenstein Highway Norte
• Sebastopol, CA 95472
• 800-998-9938 (en Estados Unidos o Canadá)
• 707-829-0515 (internacional o local)
• 707-829-0104 (fax)

Tenemos una página web para este libro, donde se enumeran erratas, ejemplos y cualquier información adicional. Puedes acceder a esta página en https://oreil.ly/practicalStats_dataSci_2e.

Envía un correo electrónico a [e-mail] para comentar o hacer preguntas técnicas sobre este libro.

Para obtener noticias y más información sobre nuestros libros y cursos, consulta nuestro sitio web en http://oreilly.com.

Encuéntranos en Facebook: http://facebook.com/oreilly

Síguenos en Twitter: http://twitter.com/oreillymedia

Míranos en YouTube: http://www.youtube.com/oreillymedia

Agradecimientos

Los autores dan las gracias a las muchas personas que han contribuido a hacer realidad este libro.

Gerhard Pilcher, director general de la empresa de minería de datos Elder Research, vio los primeros borradores del libro y nos proporcionó correcciones y comentarios detallados y útiles. Asimismo, Anya McGuirk y Wei Xiao, estadísticos de SAS, y Jay Hilfiger, colega autor de O'Reilly, nos proporcionaron útiles comentarios sobre los borradores iniciales del libro. Toshiaki Kurokawa, que tradujo la primera edición al japonés, realizó un exhaustivo trabajo de revisión y corrección durante el proceso. Aaron Schumacher y Walter Paczkowski revisaron minuciosamente la segunda edición del libro y aportaron numerosas sugerencias útiles y valiosas por las que estamos sumamente agradecidos. Huelga decir que cualquier error que subsista es exclusivamente nuestro.

En O'Reilly, Shannon Cutt nos ha guiado a lo largo del proceso de publicación con buen ánimo y la cantidad justa de insistencia, mientras que Kristen Brown llevó sin problemas nuestro libro a través de la fase de producción. Rachel Monaghan y Eliahu Sussman corrigieron y mejoraron nuestra redacción con esmero y paciencia, mientras que Ellen Troutman-Zaig preparó el índice. Nicole Tache tomó las riendas de la segunda edición y ha guiado el proceso con eficacia y ha aportado muchas buenas sugerencias editoriales para mejorar la legibilidad del libro para un público amplio. También damos las gracias a Marie Beaugureau, que inició nuestro proyecto en O'Reilly, así como a Ben Bengfort, autor de O'Reilly e instructor de Statistics.com, que nos presentó a O'Reilly.

Nosotros, y este libro, también nos hemos beneficiado de las muchas conversaciones que Peter ha mantenido a lo largo de los años con Galit Shmueli, coautora de otros proyectos de libros.

Por último, nos gustaría dar las gracias especialmente a Elizabeth Bruce y Deborah Donnell, cuya paciencia y apoyo han hecho posible este esfuerzo.