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If you have ever wanted to dive into the fascinating field of data science, now you have the opportunity to do so without spending a penny.

Data science is based on scientific methods, algorithms, and computer tools to extract valuable information from large datasets.

Through the analysis of structured and unstructured data, data scientists uncover patterns, trends, and relationships that can influence decision-making and problem-solving in various fields.

The importance of data science lies in its ability to assist organizations and professionals in making informed decisions and improving operational efficiency.

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Get ready to explore the hidden secrets in data and become an expert in data science!

These books cover a wide range of topics and will provide you with the necessary knowledge to master this rapidly growing discipline.

• 1. El elemento del estilo analítico de datos
• 2. Fundamentos de la ciencia de datos
• 3. Minería de conjuntos de datos masivos
• 4. Manual de ciencia de datos de Python
• 5. Aprendizaje automático práctico y Big Data
• 6. Piensa en las estadísticas
• 7. Piensa en Bayes
• 8. Introducción a los Sistemas Dinámicos Lineales
• 9. Optimización Convexa
• 10. Fundamentos de las metaheurísticas
• 11. Aprendizaje automático en Python: principales desarrollos y tendencias tecnológicas en ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial
• 12. Ciencia de datos aplicada
• 13. Libro de bandidos
• 14. Algoritmos anotados
• 15. Inferencia estadística de la era de las computadoras
• 16. Libro de inferencia causal
• 17. Transporte óptimo computacional
• 18. Álgebra, Topología, Cálculo Diferencial y Teoría de Optimización para Ciencias de la Computación y Aprendizaje Automático
• 19. Minería y análisis de datos
• 20. Pensamiento computacional e inferencial
• 21. Fundamentos matemáticos de la ciencia de datos
• 22. Teoría de la información para personas inteligentes
• 23. Introducción al álgebra lineal aplicada: el libro VMLS
• 24. Álgebra lineal – Hefferon
• 25. Álgebra lineal: como introducción a las matemáticas abstractas
• 26. Fundamentos de Álgebra Lineal y Optimizaciones
• 27. Notas de clase de álgebra lineal – Lerner
• 28. Apuntes de clase sobre álgebra lineal aleatoria
• 29. Álgebra lineal a través de productos exteriores
• 30. Álgebra lineal – Cherney et al.
• 31. Cálculo matricial que necesita para el aprendizaje profundo
• 32. Optimización: una introducción
• 33. Notas de clase de Scipy

• 34. Mega tutorial de los pandas
• 35. Kalman y filtros bayesianos en Python
• 36. Inferencia estadística para ciencia de datos
• 37. Matemáticas para el aprendizaje automático
• 38. Ver la teoría
• 39. Conceptos básicos de estadística
• 40. Estadísticas abiertas
• 41. Análisis avanzado de datos desde un punto de vista elemental
• 42. Datos rápidos, inteligentes y a escala
• 43. Introducción a los bandidos con múltiples brazos
• 44. Conferencias de economía cuántica
• 45. Estadísticas con Julia

• 46. Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje
• 47. Mejora científica de la toma de decisiones y la gestión de riesgos
• 48. Treinta y tres miniaturas: aplicaciones matemáticas y algorítmicas del álgebra lineal
• 49. Tutorial de un algoritmo genético
• 50. Computación en Investigación Operativa usando Julia