2022 年に読むべきデータ サイエンスの本トップ 10

急速なデジタル化とインターネットへの依存が、多くのデータ プロフェッショナルのエージェントが管理と使用に苦労している原因となっています。 データ サイエンスの進化する分野は、膨大なデータ生成に対応し、そこから価値を得るために十分な設備を備えています。

データ サイエンスとは、詳細な分析、構造化、および機械学習ツールと視覚化手法による貴重な洞察への統合を通じて、生成されたデータの山を管理する研究を指します。 アルゴリズムを使用して予測モデルを構築し、それらを非構造化データに実装して情報を引き換えます。

データ サイエンスの革新と重要性に続いて、データ サイエンスは最も需要の高い職種になるでしょう。 また、2026 年までに市場規模を 3,229 億米ドルに拡大すると予想されています。 それでは、今すぐデータ サイエンスのキャリアをスタートさせてみませんか?

初心者向けの最高のデータ サイエンス本トップ 10 の推奨事項は、データ サイエンスの仕事に就くための旅に欠かせないものです。

人気のデータ サイエンス ブック

1. リリアン・ピアソンによるダミーのためのデータサイエンス

データ サイエンスの専門家に対する需要が高まるにつれ、データ サイエンスのコースを受講して、将来的に大きな成長を遂げる分野での地位を求める人がますます増えています。 この本は、人々がデータ サイエンスの基礎を育てるために使用する基本的なリソースの 1 つです。

ダミーのためのデータ サイエンスは、コースに参加し、基礎と高度な概念の組み合わせを求める人々にとって、クイック スタートです。 この本は、効果的なデータ管理のために実装されたテクノロジーを認識するために、データサイエンス、ビッグデータ、およびデータエンジニアリングの同化をカバーしています。 初心者は、データ サイエンスの有利なスタートとしてこれを選択できます。

2. Dawn Griffiths による Head First の統計

Head First Statistics は、データ サイエンスと、確率、回帰、相関、および推論統計のレッスンで構成される統計的側面の優れた入門書です。 他の Head First シリーズと同様に、この本は本を会話的で読みやすいものに保つことを優先しています。 そのため、データ サイエンスへの最初の洞察として多くの人に好まれています。

本を包括的に保つために、グラフィックスの使用と多様な実際の例が含まれており、トピックの明確さと実装が優れています。 Head First Statistics は、初心者がデータ サイエンスの初心者向けリソースで簡単かつ有益なスタートを切るために望むことができるすべてのものです。

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3. ゼロからのデータ サイエンス: Joel Gurus による Python の第一原理

ゼロからのデータ サイエンスは、データ サイエンスのコア構造を対象とし、読者にとって包括的なものにします - 統計と数学。 最も基本的なデータ サイエンス ツールと連携して機能し、これらのツールの背後にある原則を説明しながら、その実装をゼロから説明します。

Joel Gurus はまた、この本を通じてデータ サイエンティストに不可欠なハッキング スキルを強調しながら、自然処理とネットワーク分析についてさらに学ぶ機会を広げて、データ サイエンスの知識を広げます。 簡単に言うと、データ サイエンスのあらゆる側面が含まれており、データ サイエンス コースで期待されることを簡単に説明できます。

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4. ピーター・ブルースとアンドリュー・ブルースによるデータサイエンティストのための実用的な統計

Practical Statistics for Data Scientists は、サンプリング、無作為化、分布、およびその他の高レベルの概念をカバーするデータ サイエンスの概要を知りたい意欲的なデータ サイエンティストにとって、素晴らしいスタートです。

この本には、ML モデルの調査、高度な概念、およびこれらの概念がデータ サイエンスに関連する理由の完全な説明が含まれています。 説明と例はそれほど詳細ではありませんが、この本は、概念をすばやく修正するための簡単な参照として機能します。

5. Jake VanderPlas による Python データ サイエンス ハンドブック

この本は、多くの自然言語処理アルゴリズムを操作するための強力なツールとして役立つことが多い Python によるデータ サイエンスの概念を強調しています。 このハンドブックでは、NumPy、IPython、および Jupyter の概念について説明し、データ サイエンティストを使用して Python に適した計算環境を実装します。

Python ハンドブックは、データ サイエンスの初心者には向かないかもしれません。 しかし、Python を通じて機械学習に足を踏み入れようとしているプロのプログラマーは、この本を選ぶことができます。

2022 年に学ぶべき重要なデータ サイエンス スキル

6. Cole Nussbaumer Knaflicによるデータによるストーリーテリング

貴重なデータを取得することだけがデータ サイエンスの側面ではありません。この本では、データ サイエンスの重要な側面の 1 つであるデータの視覚化に焦点を当てています。 この本は、さまざまな概念を説明するために、ストーリーテリングのパターンと豊富なグラフィックに従っています。

著者は、ユーザーが藪を飛び回るのではなく、本質的なポイントに飛び込むことができるように、本をできるだけ包括的に保つように努めました. それでも、本を読み通すことで、受験者は、観察、重要な情報の分析、視覚化ツールなどの重要な概念に取り組む準備ができます。

7. Trevor Hastie、Gareth James、Robert Tibshira、および Daniela Witten による統計学習の紹介

この本には、専門家グループによって書かれた、複雑なデータ サイエンス構造に対処するために必要なツールの詳細な理解が含まれています。 各章では、関連するアプリケーションに役立つモデリングと予測のテクニックを提供します。

さまざまな分析実装方法を拡張して、読者が簡単に適用できるようにプロセスを簡素化しながら、関連性を維持するために実際の例を示します。

8. Hardley WickhamによるデータサイエンスのためのR

この本は、基本的なデータ サイエンスの概念と高度なデータ サイエンスの概念を見事に組み合わせたものです。 最初の段階では、読者に基本的な概念を紹介します。章を進めていくと、概念が複雑になります。

R for Data Science は、概念とその実装の背後にある原因をまとめて、完全に理解できるようにします。 また、データ サイエンスの実際的なビジネスの側面もカバーしています。これは、現在のデータ サイエンス セクターにかなり関連しています。

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9. キャシー オニールによるデータ サイエンスの実行

この本は、データ サイエンスの優れた入門書であり、信頼性の高い方法、モデル、およびアルゴリズムを正しい実装に拡張しています。 ロジスティック回帰、アルゴリズム、統計的推論、データ エンジニアリング、データ ビジュアライゼーションなどのトピックを調べて、コア データ サイエンスの概念を十分に活用します。

学習者は、これをデータ サイエンスの学習リソースに含めて、データ サイエンスの概念をよりよく理解することができます。

10. クリストファー・ビショップによるパターン認識と機械学習

パターン認識と機械学習は、あらゆるレベルのデータ サイエンス志望者にとって必携の本です。 この本は、読者を引き付けるために色付きの画像とグラフを広範囲に使用することで、データ サイエンスの概念に対する深い洞察を提供します。

詳細な分析を通じて、機械学習の概念とその分析機能を徹底的に説明します。 これは、データ サイエンスのキャリアにとって特別なスタートです。

2022 年に学ぶべき重要なデータ サイエンス スキル

プロフェッショナル認定でデータ サイエンスの視野を広げましょう

自習用の信頼できる学習リソースに加えて、データ サイエンスのプロフェッショナル認定コースは、数え切れないほどのチャンスをもたらします。 upGrad の Data Analytics Certificate Programは、データ サイエンス志望者にとってゲーム チェンジャーになる可能性があります。

このプログラムは、必須の前提条件、基礎、および高度なデータ サイエンスの概念をカバーし、データ サイエンス スキルのバランスのとれた理論的および実践的なコンパイルのためのリアルタイムの Capstone プロジェクトによって結論付けられます。 専門家によるメンターシップ、キャリア ガイダンス、および学生サポートによる upGrad の拡張サポートは、このプログラムを他のどのプログラムよりも優れたものにしている他のいくつかの特徴です。

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結論

大規模なデータ サイエンス コース構造は、精巧で多忙なコース スケジュールによって学習者に負担をかける可能性があります。 適切な学習教材を選ぶことで、データ サイエンスの学習過程を簡素化できます。 これらは、基本的なデータ サイエンスの概念を含む、入手可能な初心者向けの最高のデータ サイエンス ブックの一部です。 学習者は、習熟を早めるために高度なエディションを選択することに興奮していますが、自分のスキル レベルを理解し、学習リソースを入手することが重要です。