¡Hola a todos! Este post servirá como un repositorio de libros gratuitos sobre Machine Learning y Data Science. Si conocéis libros gratuitos que no estén en la lista nos los podéis hacer llegar a través de [nuestra comunidad de Slack][1], [nuestro Twitter][2] y [nuestro Instagram][3]. Iremos actualizándolo de manera recurrente así que no dudéis en marcar esta página en favoritos o de seguirnos por nuestros medios sociales. Ahí va el listado:
1. [Mathematics for Machine Learning][4] *(Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, y Cheng Soon Ong)*
2. [The Hundred-Page Machine Learning Book][5] *(Andriy Burkov)*
3. [Dive into Deep Learning][6] *(Aston Zhang, Zack C. Lipton, Mu Li, y Alex J. Smola)*
4. [Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models][7] *(Max Kuhn y Kjell Johnson)*
5. [Interpretable Machine Learning][8] *(Christoph Molnar)*
6. [A Byte of Python][9] *(Swaroop C. H.)*
7. [BBC Visual and Data Journalism cookbook for R graphics][10] *(BBC)*
8. [Data Visualization: A practical introduction][11] *(Kieran Healy)*
9. [Algorithms for Reinforcement Learning][12] *(Csaba Szepesvári)*
10. [Reinforcement Learning and Optimal Control][13] *(Dimitri P. Bertsekas)*
[1]: http://bit.ly/JoinSpainML
[2]: https://twitter.com/SpainML_
[3]: https://www.instagram.com/spain_ml/
[4]: https://mml-book.com/
[5]: http://themlbook.com/wiki/doku.php
[6]: http://d2l.ai/
[7]: https://bookdown.org/max/FES/
[8]: https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
[9]: https://python.swaroopch.com/
[10]: https://bbc.github.io/rcookbook/
[11]: https://socviz.co/index.html
[12]: https://sites.ualberta.ca/~szepesva/RLBook.html
[13]: http://web.mit.edu/dimitrib/www/RLbook.html