Читать книгу Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python - Peter Bruce - Страница 6

Prefacio

Este libro está dirigido a científicos de datos familiarizados de algún modo con los lenguajes de programación R y/o Python, y con una formación básica (quizás irregular o efímera) a la estadística. Dos de los autores de este libro llegamos al mundo de la ciencia de datos desde el mundo de la estadística y apreciamos 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 de la estadística tradicional: la estadística como disciplina tiene un siglo y medio de vida, y la mayoría de los libros de texto y cursos de estadística están cargados con el impulso y la inercia de un transatlántico. Todos los métodos de este libro tienen alguna conexión, histórica o metodológica, con la disciplina de la estadística. No se incluyen los métodos que evolucionaron principalmente a partir de la informática, como es el caso de las redes neuronales.

El libro tiene dos objetivos:

• Presentar, en forma digerible, navegable y de fácil referencia, conceptos clave de estadística que son relevantes para la ciencia de datos.

• Explicar qué conceptos son importantes y útiles desde la perspectiva de la ciencia de datos, cuáles lo son menos y por qué.

Convenciones que se utilizan en el libro

Términos clave

La ciencia de datos es la fusión de varias disciplinas, entre las que se incluyen la estadística, la informática, las tecnologías de la información y campos específicos de este ámbito. Como consecuencia, se pueden utilizar varios términos diferentes para referirse a un concepto dado. Los términos clave y sus sinónimos se destacarán a lo largo del libro en un recuadro como este.

	Este elemento indica un consejo o una sugerencia.
	Este elemento indica una nota general.
	Este elemento indica una advertencia o precaución.

Uso de los ejemplos de código

En todos los casos, el libro proporciona ejemplos de código, en primer lugar en R y a continuación en Python. Para evitar repeticiones innecesarias, generalmente solo se muestran los resultados y gráficos que genera el código R. También omitimos el código necesario para cargar tanto los paquetes como los conjuntos de datos requeridos. Se puede acceder al código completo y los conjuntos de datos para su descarga en www.marcombo.info con el código DATOS22.

Este libro está aquí para ayudarte a hacer tu trabajo. En general, si en el libro se facilitan códigos de ejemplo, puedes usarlos en tus programas y documentación. No necesitas ponerte en contacto con nosotros para pedir permiso a menos que vayas a reproducir una parte importante del código. Por ejemplo, escribir un programa que use varios fragmentos de código del libro no requiere permiso. Vender o distribuir ejemplos de los libros de O’Reilly y de Marcombo requiere permiso. Responder a una pregunta proporcionando la referencia del libro y citar el código de un ejemplo no requiere permiso. La incorporación de una cantidad importante del código de los ejemplos del libro en la documentación de tu producto requiere permiso.

Generalmente no pedimos que se incluya una atribución, pero apreciamos que se haga. Una atribución contiene el título, autor, editor e ISBN. Por ejemplo: "Estadística práctica para ciencia de datos con R y Python de Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck (Marcombo y O’Reilly). Copyright 2022 Peter Bruce, Andrew Bruce y Peter Gedeck, 978-84-267-3443-3".

Si crees que el uso por tu parte de los ejemplos de código no está justificado o no respeta el permiso otorgado más arriba, no dudes en ponerte en contacto con nosotros en info@marcombo.com.

Agradecimientos

Los autores queremos expresar nuestro agradecimiento al numeroso grupo de personas que han contribuido a hacer realidad este libro.

Gerhard Pilcher, director ejecutivo de la empresa de minería de datos Elder Research, revisó los primeros borradores del libro y nos facilitó sus correcciones, así como detallados y útiles comentarios. Del mismo modo, Anya McGuirk y Wei Xiao, estadísticos de SAS, y Jay Hilfiger, autor de O'Reilly, proporcionaron comentarios útiles sobre los borradores iniciales del libro. Toshiaki Kurokawa, que tradujo la primera edición al japonés, realizó un completo trabajo de revisión y corrección durante la traducción. Aaron Schumacher y Walter Paczkowski revisaron minuciosamente la segunda edición del libro y aportaron numerosas sugerencias útiles y valiosas por las cuales les estamos muy agradecidos. No hace falta decir que cualquier error que exista es solo nuestro.

En O'Reilly, Shannon Cutt nos orientó con buen ánimo y la adecuada dosis de insistencia en el proceso de publicación. Por otra parte, Kristen Brown dirigió con éxito la fase de producción del libro. Rachel Monaghan y Eliahu Sussman, cuidadosa y pacientemente, corrigieron y mejoraron la redacción, mientras que Ellen Troutman-Zaig preparó el índice. Nicole Tache tomó las riendas de la segunda edición y dirigió el proceso de manera eficaz, proporcionando muchas y buenas sugerencias editoriales para mejorar la legibilidad del libro para una amplia audiencia. También agradecemos 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 los contenidos de este libro, también nos hemos beneficiado de las muchas conversaciones que Peter ha tenido a lo largo de los años con Galit Shmueli, coautor de otros proyectos editoriales.

Finalmente, nos gustaría agradecer especialmente a Elizabeth Bruce y Deborah Donnell su paciencia y apoyo para hacer posible este proyecto.