Mikel Galar Idoate, profesor del Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) y miembro del ISC, junto con Isaac Triguero Velázquez, docente de la Universidad de Granada y la Universidad de Nottingham, es autor del libro “Large-Scale Data Analytics with Python and Spark”. La obra ha sido publicada por Cambridge University Press, editorial académica considerada como una de las más prestigiosas del mundo.
Tal y como explican sus autores, la obra se destaca por su enfoque claro sobre el aprendizaje automático y enseña cómo aplicar algoritmos de aprendizaje en presencia de grandes cantidades de datos. “A diferencia de otros libros, se centra en los principios fundamentales sin abrumar a los lectores con detalles técnicos innecesarios sobre las tecnologías sobre las que se soportan estos desarrollos”, indican.
Basado en la amplia experiencia docente de los autores, este libro de texto práctico enseña a realizar análisis de datos a gran escala y a diseñar soluciones de aprendizaje automático para “big data”. Con un enfoque en los fundamentos, este libro de texto ampliamente probado en clase guía a los estudiantes a través de los principios y paradigmas clave para trabajar con datos a gran escala, marcos para el análisis de datos a gran escala (Hadoop, Spark), y también explica cómo implementar el aprendizaje automático para explotar “big data”.
“Es único en cubrir los principios que las personas necesitan conocer para trabajar en ciencia de datos, sin detalles que puedan abrumar. Ejemplos del mundo real, ejercicios prácticos de codificación y laboratorios se combinan con explicaciones excepcionalmente claras para maximizar el compromiso del estudiante”, indican los autores. “Se trata -apuntan- de un recurso didáctico ideal para cursos sobre análisis de datos a gran escala con aprendizaje automático en departamentos de informática y ciencias de los datos”.
El libro está escrito completamente en Jupyter Notebooks de Python, que son cuadernos que mezclan código de programación con texto y explicaciones, facilitando la comprensión del contenido. “Como consecuencia, todo el libro es ejecutable, haciendo que el alumnado pueda poner a prueba todo lo escrito en él. Por esta misma razón, todo el código está disponible, junto con los ejercicios de laboratorio de dificultad creciente y el contenido adicional para profesores (diapositivas y las soluciones a los ejercicios y laboratorios)”, concluyen.
