Die Top 10 Data Science-Bücher zum Lesen im Jahr 2022

Die schnelle Digitalisierung und die Abhängigkeit vom Internet sind die Ursachen dafür, dass viele Datenprofis Schwierigkeiten haben, sie zu verwalten und zu nutzen. Das sich entwickelnde Feld der Datenwissenschaft ist gut gerüstet, um mit der enormen Datenproduktion Schritt zu halten und daraus Nutzen zu ziehen.

Data Science bezieht sich auf das Studium der Verwaltung von Stapeln produzierter Daten durch eingehende Analyse, Strukturierung und Integration in wertvolle Erkenntnisse durch maschinelle Lernwerkzeuge und Visualisierungsmethoden. Es verwendet Algorithmen, um Vorhersagemodelle zu erstellen und sie auf unstrukturierten Daten zu implementieren, um Informationen einzulösen.

Nach der Innovation und Bedeutung von Data Science wird Data Science der gefragteste Berufssektor sein. Es wird auch erwartet, dass das Marktvolumen bis 2026 auf 322,9 Milliarden USD steigen wird . Also, warum starten Sie nicht jetzt Ihre Data-Science-Karriere?

Unsere Empfehlungen für die zehn besten Data-Science-Bücher für Anfänger sind auf Ihrem Weg zu einem Data-Science-Job unerlässlich!

Top Data Science-Bücher

1. Data Science für Dummies von Lillian Pierson

Da die Nachfrage nach Data-Science-Experten wächst, nehmen immer mehr Menschen an Data-Science-Kursen teil, um eine Position in dem Sektor mit massivem zukünftigem Wachstum zu suchen. Dieses Buch ist eine der grundlegenden Ressourcen, die von Menschen verwendet werden, um ihre Data Science-Grundlagen zu fördern.

Data Science für Dummies ist ein schneller Einstieg für Leute, die in den Kurs einsteigen und eine Mischung aus Grundlagen und fortgeschrittenen Konzepten suchen. Das Buch behandelt die Assimilation von Data Science, Big Data und Data Engineering, um die implementierte Technologie für ein effektives Datenmanagement zu erkennen. Anfänger können dieses für einen Vorsprung in der Datenwissenschaft auswählen.

2. Kopfüber-Statistik von Dawn Griffiths

Statistik von Kopf bis Fuß ist eine hervorragende Einführung in die Datenwissenschaft und ihre statistischen Aspekte, die Lektionen zu Wahrscheinlichkeit, Regression, Korrelation und Inferenzstatistik umfassen. Genau wie andere Head First-Serien legt das Buch Wert darauf, das Buch gesprächig und leserfreundlich zu halten. Daher wird es von vielen Menschen als erster Einblick in die Datenwissenschaft bevorzugt.

Um das Buch umfassend zu halten, werden Grafiken und verschiedene Beispiele aus dem wirklichen Leben verwendet, um die Klarheit und Umsetzung der Themen zu verbessern. Head First Statistics ist alles, was sich ein Anfänger in seiner Data-Science-Anfängerressource für einen einfachen und informativen Start wünschen kann.

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3. Data Science from Scratch: First Principles with Python von Joel Gurus

Datenwissenschaft von Grund auf zielt auf die Kernstrukturen der Datenwissenschaft ab und macht sie für die Leser umfassend – Statistik und Mathematik. Es funktioniert zusammen mit den grundlegendsten Data-Science-Tools und erzählt ihre Implementierung von Grund auf mit einer Erläuterung der Prinzipien hinter diesen Tools.

Joel Gurus betont in diesem Buch auch Hacking-Fähigkeiten, die für Data Scientists unerlässlich sind, und erweitert gleichzeitig die Gelegenheit, mehr über natürliche Verarbeitung und Netzwerkanalyse zu erfahren, um Ihr Data Science-Wissen zu erweitern. Kurz gesagt, es enthält jeden Aspekt der Datenwissenschaft in mundgerechten Stücken, um schnell zu erzählen, was vom Datenwissenschaftskurs zu erwarten ist.

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4. Praktische Statistik für Datenwissenschaftler von Peter Bruce und Andrew Bruce

Praktische Statistik für Datenwissenschaftler ist ein guter Start für angehende Datenwissenschaftler, die hoffen, einen Überblick über die Datenwissenschaft zu erhalten, der Stichproben, Randomisierung, Verteilung und andere hochrangige Konzepte abdeckt.

Das Buch enthält Übersichten zu ML-Modellen, fortgeschrittenen Konzepten und ausführlichen Erklärungen, warum diese Konzepte für die Datenwissenschaft relevant sind. Obwohl die Erklärungen und Beispiele nicht sehr detailliert sind, kann das Buch als einfaches Nachschlagewerk für eine schnelle Überarbeitung von Konzepten dienen.

5. Python Data Science Handbook von Jake VanderPlas

Das Buch betont datenwissenschaftliche Konzepte durch Python, das oft als leistungsstarkes Werkzeug für die Arbeit mit vielen Verarbeitungsalgorithmen für natürliche Sprache hilfreich ist. Das Handbuch erläutert Konzepte von NumPy, IPython und Jupyter, um mithilfe von Data Scientists eine für Python geeignete Rechenumgebung zu implementieren.

Das Python-Handbuch ist möglicherweise nicht für einen Data-Science-Neuling geeignet. Aber professionelle Programmierer, die mit Python in das maschinelle Lernen einsteigen möchten, können sich für dieses Buch entscheiden.

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6. Storytelling mit Daten von Cole Nussbaumer Knaflic

Die Gewinnung wertvoller Daten ist nicht der einzige Aspekt der Datenwissenschaft, und dieses Buch hebt einen der wesentlichen Aspekte der Datenwissenschaft hervor: die Datenvisualisierung. Das Buch folgt einem Storytelling-Muster und umfangreichen Grafiken, um verschiedene Konzepte zu erklären.

Der Autor hat versucht, das Buch so umfassend wie möglich zu halten, damit Benutzer in wesentliche Punkte eintauchen können, anstatt um den heißen Brei herumzureden. Das Lesen des Buches bereitet die Kandidaten jedoch darauf vor, sich mit kritischen Konzepten wie Beobachtung, Analyse wichtiger Informationen, Visualisierungstools usw. auseinanderzusetzen.

7. Eine Einführung in das statistische Lernen von Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira und Daniela Witten

Das Buch enthält ein tiefgreifendes Verständnis der Werkzeuge, die erforderlich sind, um mit komplexen Data-Science-Strukturen umzugehen, die von einer Gruppe von Experten verfasst wurden. Jedes Kapitel bietet eine hilfreiche Modellierungs- und Vorhersagetechnik für die relevanten Anwendungen.

Es präsentiert Beispiele aus der Praxis, um den Bezug zu bewahren, und erweitert gleichzeitig verschiedene Analyseimplementierungsmethoden, um den Prozess für die Leser durch einfache Anwendung zu vereinfachen.

8. R für Data Science von Hardley Wickham

Das Buch ist eine hervorragende Kombination aus grundlegenden und fortgeschrittenen Data-Science-Konzepten. Die Anfangsphase führt den Leser in die Grundkonzepte ein, und je weiter man in diesem Kapitel voranschreitet, desto komplexer werden die Konzepte.

R for Data Science stellt Konzepte und die Gründe für ihre Implementierung für ein umfassendes Verständnis zusammen. Es deckt auch die praktischen Geschäftsaspekte von Data Science ab, was im aktuellen Data Science-Sektor ziemlich relevant ist.

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9. Doing Data Science von Cathy O'Neil

Dieses Buch ist eine hervorragende Einführung in die Datenwissenschaft mit zuverlässigen Methoden, Modellen und Algorithmen, die deren korrekte Implementierung erweitern. Es untersucht Themen wie logistische Regression, Algorithmen, statistische Inferenz, Datentechnik und Datenvisualisierung für eine umfassende Beherrschung der Kernkonzepte der Datenwissenschaft.

Die Lernenden können dies in ihre Data-Science-Lernressourcen aufnehmen, um Data-Science-Konzepte besser zu verstehen.

10. Mustererkennung und maschinelles Lernen von Christopher Bishop

Mustererkennung und maschinelles Lernen ist ein unverzichtbares Buch für Data-Science-Anwärter aller Ebenen. Das Buch bietet einen tiefen Einblick in Data-Science-Konzepte durch die umfangreiche Verwendung von farbigen Bildern und Grafiken zur fesselnden Leserschaft.

Durch detaillierte Analysen werden die Konzepte des maschinellen Lernens und ihre Analysefunktionen ausführlich erläutert. Es ist ein außergewöhnlicher Start in Ihre Data-Science-Karriere.

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Erweitern Sie Ihren Data Science-Horizont mit einer professionellen Zertifizierung

Neben zuverlässigen Lernressourcen für das Selbststudium kann ein professioneller Zertifizierungskurs in Data Science unzählige Möglichkeiten für Sie einladen. Das Data Analytics Certificate Program von upGrad kann für Data-Science-Anwärter bahnbrechend sein!

Das Programm umfasst wesentliche Voraussetzungen, Grundlagen und fortgeschrittene Data-Science-Konzepte, abgeschlossen durch Echtzeit-Capstone-Projekte für eine ausgewogene theoretische und praktische Zusammenstellung von Data-Science-Fähigkeiten. Der erweiterte Support von upGrad durch Experten-Mentoring, Karriereberatung und Studentenunterstützung sind einige weitere Merkmale, die dieses Programm allen anderen verfügbaren überlegen machen.

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Fazit

Eine umfangreiche Data-Science-Kursstruktur kann die Lernenden durch aufwändige und hektische Kurspläne belasten. Die Wahl des richtigen Lernmaterials kann Ihre Data-Science-Lernreise vereinfachen. Dies sind einige der besten Data-Science-Bücher für Anfänger , die verfügbar sind und grundlegende Data-Science-Konzepte enthalten. Während die Lernenden begeistert sind, die fortgeschrittenen Editionen auszuwählen, um schneller Kenntnisse zu erlangen, ist es wichtig, Ihr Könnensniveau zu verstehen und Lernressourcen zu nutzen.