Top 10 des livres d'analyse de données à lire pour commencer votre voyage

Saviez-vous que nous envoyons et recevons environ 18,1 millions de messages par minute dans le monde et regardons 4,5 millions de vidéos YouTube en une minute ? Pour faire simple, nous générons environ 2,5 quintillions d'octets de données par jour !

Avec l'augmentation de la pile de données chaque seconde, cela crée naturellement une demande pour un professionnel capable de l'analyser et de la rendre compréhensible. Un tel professionnel est un analyste de données qui traduit des chiffres, des statistiques, des chiffres, etc., sous une forme compréhensible.

Pour les aspirants analystes de données, il est crucial de comprendre les bases de l'analyse de données, et quoi de mieux que quelques lectures pour y parvenir ? Faites une cure de désintoxication numérique avec ces livres d'analyse de données avant de commencer votre voyage. Cette liste couvre dix livres d'analyse de données incontournables , y compris l'IA, Python, le Big Data, l'apprentissage automatique, etc.

Top 10 des livres d'analyse de données

Data Analytics Made Accessible, écrit par le Dr Anil Maheshwari

Publié en 2014, le livre couvre plusieurs sujets importants comme l'intelligence artificielle, la confidentialité des données, etc., et offre des conseils de carrière en science des données. Ce qui rend ce livre encore plus intéressant, c'est son organisation. Le livre a une structure organique, tout comme un cours d'introduction dans votre collège. Outre le résumé de haut niveau des concepts importants, ce livre couvre en outre :

• Des études de cas pouvant être réalisées dans votre portfolio
• Exemples concrets en utilisant l'analyse de données
• Tutoriels Python et R faits pour les débutants
• Un ensemble de questions de révision pour aider les apprenants à vérifier leur croissance

Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, écrit par Phil Simon

C'est l'un des classiques des livres d'analyse de Big Data. L'auteur a organisé le contenu avec des exemples concrets tirés d'applications Big Data dans le gouvernement local et des entreprises privées pour expliquer que le Big Data est crucial. Dans le contenu, Phil Simon a exploré la montée en puissance de l'utilisation du Big Data ces derniers temps, a simplifié le contenu et l'a rendu compréhensible à l'aide d'études de cas. Ce livre figure sur cette liste en raison de sa facilité de lecture et de sa mise en œuvre parfaitement claire du Big Data dans la vie réelle.

Intelligence artificielle : un guide pour les humains pensants, écrit par Melanie Mitchell

Le livre explore l'histoire mouvementée de l'intelligence artificielle, son succès et même les craintes entourant son émergence. Ce livre est une lecture incontournable pour les analystes de données car Mitchell a soulevé de nombreuses questions urgentes liées à l'IA tout au long du contenu, ce qui incite le lecteur à se demander s'il doit s'inquiéter de cette découverte. Une autre raison de plonger dans ce livre est la différenciation claire entre le battage médiatique et les réalisations réelles de l'intelligence artificielle tout en tissant des récits sur la science et les personnes qui la sous-tendent.

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Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data, écrit par Charles Wheelan

Si vous cherchez une nouvelle perspective sur les statistiques que vous avez apprises jusqu'à présent, c'est le livre qu'il vous faut. Plongez dans ce livre si les concepts mathématiques sont quelque chose que vous évitez s'ils sont présentés sous forme de chaînes de symboles et de chiffres. Dans ce livre, l'auteur a expliqué les concepts statistiques de base comme la régression, la corrélation, etc., dans un style divertissant et éclairant. L'auteur a expliqué avec humour pourquoi vous devriez apprendre les statistiques non seulement parce que vous êtes un professionnel mais plutôt un roturier.

Python pour l'analyse de données, écrit par Wes McKinney

C'est un livre idéal pour apprendre les concepts complexes de Python si vous débutez avec Python. Le livre offre une opportunité d'apprentissage sur la façon d'effectuer des opérations sur des ensembles de données Python, y compris le calcul, la manipulation de données, le traitement et le nettoyage. Ce livre fournit également des connaissances sur la création de visualisations interactives et statiques associées à un trésor de la bibliothèque Python.

Guide de démarrage rapide SQL : le guide simplifié du débutant pour la gestion, l'analyse et la manipulation de données avec SQL, écrit par Walter Shields

Ce livre présente Structured Query Language ou SQL, l'un des outils les plus courants pour l'analyse de données. Ce livre figure dans notre liste des 10 meilleurs livres d'analystes de données parce que :

• Il donne accès à des applications de navigateur SQL et à des exemples de bases de données, aidant les apprenants à mettre leur théorie en action.
• Accès à vie à divers outils numériques, où les guides de référence et les cahiers d'exercices ne sont que quelques-uns d'entre eux.
• Enseigne l'utilisation de SQL pour la communication avec les bases de données relationnelles.
• Fournit des conseils aux apprenants sur la bonne façon de présenter les compétences SQL nouvellement acquises à leurs employeurs.

Principales compétences en science des données à acquérir

Créer de la valeur avec l'analyse des médias sociaux : gérer, aligner et exploiter le texte, les réseaux, les actions, l'emplacement, les applications, les hyperliens, le multimédia et les données des moteurs de recherche sur les médias sociaux, écrit par Gohar F Khan

C'est idéal si vous recherchez des livres d'analystes de données qui vous apprendront l'utilisation optimale des données sur les plateformes de médias sociaux. L'auteur a expliqué les théories, les stratégies, les concepts et les techniques derrière la génération de leads dans les médias sociaux. Le livre donne également une perspective sur la façon dont les entreprises peuvent accroître la fidélité de leurs clients, augmenter le trafic de leur page Web et ce qu'il faut garder à l'esprit avant de prendre des décisions commerciales vitales. Le livre propose des tutoriels, des outils et des études de cas qui sont fructueux pour les marques et sont une lecture incontournable pour les débutants car les concepts complexes d'analyse des médias sociaux sont décrits avec simplicité.

Développer le talent analytique : devenir un scientifique des données, écrit par Vincent Granville

Ce livre est une lecture incontournable pour les analystes de données en herbe à la recherche d'une perspective sur le développement d'analyses détaillées pour atteindre les objectifs commerciaux. Granville a expliqué les aspects fondamentaux de la science des données et les compétences dont vous avez besoin pour les acquérir. En outre, ce livre propose les questions indispensables pour résoudre votre entretien d'embauche, des exemples de CV, des exemples d'offres d'emploi et des enquêtes sur les salaires.

Médecine profonde : comment l'intelligence artificielle peut rendre les soins de santé humains à nouveau, écrit par Eric Topol

Le livre surfe sur le potentiel de l'intelligence artificielle pour révolutionner le monde médical. Il décrit comment l'IA peut responsabiliser les médecins et les médecins en métamorphosant tout ce qu'ils font, de la numérisation ou du diagnostic de maladies à la suggestion de traitements et même à la prise de notes. Non seulement ce livre explique comment réduire les frais médicaux, mais aussi comment réduire considérablement les taux de mortalité. Les apprenants en médecine enclins à l'analyse des données doivent choisir ce livre.

Lisez nos articles populaires sur la science des données

Armes de destruction des mathématiques : comment les mégadonnées augmentent les inégalités et menacent la démocratie, écrit par Cathy O'Neil

Le dernier livre de notre liste des dix meilleurs livres d'analyse de données est un livre d'O'Neil, qui ouvre les portes des côtés les plus sombres des données. Il explique la puissance et le potentiel des données à fonctionner comme un instrument pour une utilisation irresponsable. Ce livre met en garde contre l'utilisation imprudente de données décrivant les résultats de décisions prises par des machines et pousse l'esprit du lecteur sur le pouvoir des algorithmes pour renforcer la discrimination. Bien que chaque lecteur puisse ne pas être sur la même longueur d'onde que l'auteur, ce livre est une lecture incontournable pour la sensibilisation, limitant son utilisation pour garantir les avantages grâce à une utilisation responsable.

Commencez votre carrière en science des données avec upGrad

La prise de décision est une compétence importante d'analyste de données que vous pouvez apprendre d'upGrad. Le programme de certificat professionnel upGrad en science des données et analyse commerciale est proposé en partenariat avec l'Université du Maryland, où vous avez la possibilité d'acquérir des compétences telles que les statistiques, la résolution de problèmes, l'analyse prédictive et bien plus encore. Voici quelques faits saillants du cours :

• Plus de 400 heures d'apprentissage
• Plus de 100 heures de sessions en direct
• 1 projet Capstone de votre choix de domaine
• Plus de 20 missions et études de cas
• Possibilité d'obtenir une bourse Young Talent d'une valeur de 50 000