Die 10 besten Bücher zur Datenanalyse, die Sie lesen sollten, um Ihre Reise zu beginnen

Wussten Sie, dass wir weltweit ungefähr 18,1 Millionen Nachrichten pro Minute senden und empfangen und 4,5 Millionen YouTube-Videos in einer Minute ansehen? Um es einfach auszudrücken, wir generieren etwa 2,5 Trillionen Bytes an Daten pro Tag !

Mit der sekündlichen Zunahme der Datenberge entsteht natürlich eine Nachfrage nach einem Fachmann, der sie analysieren und verständlich machen kann. Ein solcher Profi ist ein Datenanalyst, der Zahlen, Statistiken, Zahlen etc. in eine verständliche Form übersetzt.

Für angehende Datenanalysten ist es entscheidend, die Grundlagen der Datenanalyse zu verstehen, und wie könnte man dies besser tun als etwas Lektüre? Machen Sie mit diesen Datenanalysebüchern eine digitale Entgiftung , bevor Sie Ihre Reise beginnen. Diese Liste umfasst zehn Bücher zur Datenanalyse, die man unbedingt lesen muss, darunter KI, Python, Big Data, maschinelles Lernen usw.

Die 10 besten Bücher zur Datenanalyse

Data Analytics Made Accessible, geschrieben von Dr. Anil Maheshwari

Das bereits 2014 erschienene Buch behandelt mehrere wichtige Themen wie künstliche Intelligenz, Datenschutz usw. und bietet Karriereberatung in der Datenwissenschaft. Was dieses Buch noch interessanter macht, ist seine Gliederung. Das Buch hat eine organische Struktur, genau wie ein Einführungskurs in Ihrer Hochschule. Abgesehen von der allgemeinen Zusammenfassung der wichtigen Konzepte behandelt dieses Buch außerdem:

• Fallstudien, die in Ihrem Portfolio durchgeführt werden können
• Beispiele aus der Praxis durch Anwendung der Datenanalyse
• Python- und R-Tutorials für Anfänger
• Eine Reihe von Wiederholungsfragen, die den Lernenden helfen sollen, ihr Wachstum zu überprüfen

Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, geschrieben von Phil Simon

Dies ist einer der Klassiker unter den Big -Data-Analysebüchern. Der Autor hat den Inhalt mit realen Beispielen aus Big-Data-Anwendungen in der Kommunalverwaltung und privaten Unternehmen kuratiert, um zu erklären, dass Big Data von entscheidender Bedeutung ist. Inhaltlich hat Phil Simon den Anstieg der Big-Data-Nutzung in letzter Zeit untersucht, den Inhalt vereinfacht und anhand von Fallstudien verständlich gemacht. Dieses Buch steht auf dieser Liste wegen seiner einfachen Lesbarkeit und kristallklaren Umsetzung von Big Data in der Praxis.

Künstliche Intelligenz: Ein Leitfaden für denkende Menschen, geschrieben von Melanie Mitchell

Das Buch untersucht die turbulente Geschichte der künstlichen Intelligenz, ihren Erfolg und sogar die Ängste vor ihrer Entstehung. Dieses Buch ist ein Muss für Datenanalysten, da Mitchell im gesamten Inhalt viele dringende Fragen im Zusammenhang mit KI aufgeworfen hat, die den Leser dazu bringen, darüber nachzudenken, ob er sich über diese Entdeckung Sorgen machen sollte. Ein weiterer Grund, in dieses Buch einzutauchen, ist die klare Unterscheidung zwischen dem Hype und den tatsächlichen Errungenschaften der künstlichen Intelligenz, während Narrative über die Wissenschaft und die Menschen dahinter verwoben werden.

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Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data, geschrieben von Charles Wheelan

Wenn Sie nach einer neuen Perspektive auf die bisher gelernten Statistiken suchen, ist dies das richtige Buch für Sie. Tauchen Sie in dieses Buch ein, wenn Sie mathematische Konzepte meiden, wenn sie als Zeichenfolgen aus Symbolen und Zahlen dargestellt werden. In diesem Buch hat der Autor die wichtigsten statistischen Konzepte wie Regression, Korrelation usw. auf unterhaltsame und aufschlussreiche Weise erklärt. Der Autor hat humorvoll erklärt, warum man Statistik lernen sollte, nicht nur weil man ein Profi ist, sondern eher ein Bürgerlicher.

Python für die Datenanalyse, geschrieben von Wes McKinney

Dies ist ein ideales Buch, um komplizierte Python-Konzepte zu lernen, wenn Sie Python noch nicht kennen. Das Buch bietet eine Lernmöglichkeit zum Ausführen von Operationen an Python-Datensätzen, einschließlich Crunching, Datenmanipulation, Verarbeitung und Bereinigung. Dieses Buch bietet auch Wissen zum Erstellen interaktiver, statischer Visualisierungen, gepaart mit einer Fundgrube an Python-Bibliotheken.

SQL QuickStart Guide: Der vereinfachte Anfängerleitfaden zum Verwalten, Analysieren und Manipulieren von Daten mit SQL, geschrieben von Walter Shields

Dieses Buch stellt die Structured Query Language oder SQL vor, eines der gängigsten Tools für die Datenanalyse. Dieses Buch ist in unserer Liste der 10 besten Bücher über Datenanalysten, weil:

• Es bietet Zugriff auf SQL-Browseranwendungen und Beispieldatenbanken und hilft den Lernenden, ihre Theorie in die Tat umzusetzen.
• Lebenslanger Zugriff auf verschiedene digitale Tools, wobei Nachschlagewerke und Arbeitsbücher nur einige davon sind.
• Lehrt die Verwendung von SQL für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken.
• Gibt den Lernenden Ratschläge, wie sie die neu erworbenen SQL-Kenntnisse ihren Arbeitgebern richtig vermitteln können.

Top Data Science-Fähigkeiten zum Erlernen

Wertschöpfung mit Social Media Analytics: Verwalten, Ausrichten und Mining von Social Media Text, Netzwerken, Aktionen, Standort, Apps, Hyperlinks, Multimedia und Suchmaschinendaten, geschrieben von Gohar F. Khan

Dies ist ideal, wenn Sie nach Büchern über Datenanalysten suchen, die Sie über die optimale Datennutzung auf Social-Media-Plattformen informieren. Der Autor hat die Theorien, Strategien, Konzepte und Techniken der Lead-Generierung in sozialen Medien erläutert. Das Buch gibt auch einen Überblick darüber, wie Unternehmen die Kundenbindung erhöhen und den Traffic auf ihren Webseiten steigern können, und was sie beachten sollten, bevor sie wichtige Geschäftsentscheidungen treffen. Das Buch bietet Tutorials, Tools und Fallstudien, die für Marken fruchtbar sind und für Anfänger eine Pflichtlektüre sind, da komplexe Konzepte der Social Media Analytics einfach dargestellt werden.

Developing Analytic Talent: Becoming a Data Scientist, geschrieben von Vincent Granville

Dieses Buch ist ein Muss für angehende Datenanalysten, die eine Perspektive für die Entwicklung detaillierter Analysen suchen, um Geschäftsziele zu erreichen. Granville hat die Kernaspekte der Data Science und die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sie zu erwerben, erläutert. Darüber hinaus bietet dieses Buch die dringend benötigten Fragen, um Ihr Vorstellungsgespräch zu knacken, Muster von Lebensläufen, Instanzen von Stellenangeboten und Gehaltsumfragen.

Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again, geschrieben von Eric Topol

Das Buch surft durch das Potenzial der künstlichen Intelligenz, die medizinische Welt zu revolutionieren. Es beschreibt, wie KI Ärzte und Ärztinnen stärken kann, indem sie alles, was sie tun, transformiert – vom Scannen oder Diagnostizieren von Krankheiten bis hin zu Behandlungsvorschlägen und sogar Notizen. Dieses Buch erklärt nicht nur, wie man medizinische Kosten senkt, sondern auch, wie man die Sterblichkeitsraten deutlich senken kann. Medizinstudierende, die der Datenanalyse zugeneigt sind, müssen dieses Buch auswählen.

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Waffen der mathematischen Zerstörung: Wie Big Data die Ungleichheit erhöht und die Demokratie bedroht, geschrieben von Cathy O'Neil

Das letzte Buch auf unserer Liste der Top-Ten -Bücher zur Datenanalyse ist ein Buch von O'Neil, das Türen zu den dunkleren Seiten von Daten öffnet. Es erklärt die Kraft und das Potenzial von Daten, als Instrument für unverantwortliche Nutzung zu fungieren. Dieses Buch warnt vor der rücksichtslosen Verwendung von Daten, die die Ergebnisse maschinell getroffener Entscheidungen beschreiben, und stößt den Leser auf die Macht von Algorithmen zur Verstärkung von Diskriminierung. Obwohl nicht jeder Leser auf der gleichen Seite wie der Autor steht, ist dieses Buch ein Muss, um das Bewusstsein zu schärfen und seine Verwendung einzuschränken, um Vorteile durch verantwortungsvollen Gebrauch zu gewährleisten.

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Entscheidungsfindung ist eine wichtige Datenanalysefähigkeit, die Sie von upGrad lernen können. Das Professional Certificate Program von upGrad in Data Science und Business Analytics wird in Partnerschaft mit der University of Maryland angeboten, wo Sie die Möglichkeit haben, Fähigkeiten wie Statistik, Problemlösung, Predictive Analytics und vieles mehr zu erlernen. Hier ein paar Kurs-Highlights:

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