Nield escribe desde la desconfianza, que en este tema es la actitud correcta. Recorre álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estadística y las dos regresiones básicas, y dedica un espacio inusual a cómo se maltratan los resultados estadísticos cuando alguien necesita que digan algo.
Qué me llevé
La pregunta que hago frente a una correlación en un tablero: de cuántos casos. Es corta, es incómoda y ahorra proyectos enteros. Con datos escasos, cualquier gráfico encuentra una tendencia, y quien la presenta rara vez la buscó con mala intención: simplemente miró hasta que apareció algo.
La advertencia sobre los datos encontrados. Los registros que ya existen en una empresa no son una muestra de nada: nadie los recolectó pensando en la pregunta que uno les va a hacer diez años después. Ese matiz decide si un proyecto de análisis va a poder contestar lo que promete.
Y la regresión logística explicada como lo que es, una manera de estimar la probabilidad de que algo pertenezca a una categoría. Buena parte de lo que llega pedido como inteligencia artificial es exactamente eso, con menos datos de los que hace falta. Saber nombrarlo así, delante del cliente, convierte un proyecto vago en uno que se puede acotar y medir.
Qué dejé fuera
El álgebra lineal y el cálculo, que van demasiado rápido para servir de primer contacto y son demasiado básicos para consultarlos después. Es el problema de los libros que prometen lo esencial: quedan en tierra de nadie. Este funciona para quien ya programa y no sabe estadística; al revés, no.