Top 10 des livres de science des données à lire en 2022

La numérisation rapide et la dépendance à Internet sont à l'origine de la difficulté que les agents de nombreux professionnels des données ont à gérer et à utiliser. Le domaine en évolution de la science des données est bien équipé pour suivre l'énorme production de données et en tirer de la valeur.

La science des données fait référence à l'étude de la gestion des piles de données produites grâce à une analyse approfondie, à la structuration et à l'intégration dans des informations précieuses grâce à des outils d'apprentissage automatique et à des méthodes de visualisation. Il utilise des algorithmes pour construire des modèles prédictifs et les implémenter sur des données non structurées pour récupérer des informations.

Suite à l'innovation et à l'importance de la science des données, la science des données devrait être le secteur d'emploi le plus demandé. Il devrait également étendre la taille de son marché à 322,9 milliards USD d' ici 2026 . Alors, pourquoi ne pas démarrer votre carrière en science des données dès maintenant ?

Nos recommandations pour les dix meilleurs livres de science des données pour débutants sont essentielles à suivre dans votre cheminement pour décrocher un emploi en science des données !

Meilleurs livres sur la science des données

1. La science des données pour les nuls par Lillian Pierson

Alors que la demande de professionnels de la science des données augmente, de plus en plus de personnes suivent des cours de science des données pour chercher un poste dans le secteur avec une croissance future massive. Ce livre est l'une des ressources fondamentales utilisées par les gens pour approfondir leurs bases en science des données.

La science des données pour les nuls est un démarrage rapide pour les personnes qui se lancent dans le cours et qui recherchent un mélange de concepts fondamentaux et avancés. Le livre couvre l'assimilation de la science des données, du big data et de l'ingénierie des données pour reconnaître la technologie mise en œuvre pour une gestion efficace des données. Les débutants peuvent choisir celui-ci pour une longueur d'avance en science des données.

2. Statistiques tête première par Dawn Griffiths

Head First Statistics est une excellente introduction à la science des données et à ses aspects statistiques comprenant des leçons de probabilité, de régression, de corrélation et de statistiques inférentielles. Tout comme les autres séries Head First, le livre donne la priorité à la conversation et à la convivialité du livre. Par conséquent, il est préféré par de nombreuses personnes comme premier aperçu de la science des données.

Pour que le livre reste complet, l'utilisation de graphiques et divers exemples réels sont inclus pour une clarté et une mise en œuvre supérieures des sujets. Head First Statistics est tout ce qu'un débutant peut souhaiter dans sa ressource pour débutant en science des données pour un démarrage facile et informatif.

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3. Data Science from Scratch : Premiers principes avec Python par Joel Gurus

La science des données à partir de zéro cible les structures de base de la science des données et la rend complète pour les lecteurs - statistiques et mathématiques. Il fonctionne avec les outils de science des données les plus élémentaires et raconte leur mise en œuvre à partir de zéro avec une explication des principes qui sous-tendent ces outils.

Joel Gurus met également l'accent sur les compétences de piratage essentielles pour les scientifiques des données à travers ce livre tout en élargissant la possibilité d'en apprendre davantage sur le traitement naturel et l'analyse de réseau pour élargir vos connaissances en science des données. En bref, il contient tous les aspects de la science des données en petits morceaux pour une narration rapide de ce qu'il faut attendre du cours de science des données.

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4. Statistiques pratiques pour les scientifiques des données par Peter Bruce et Andrew Bruce

Les statistiques pratiques pour les scientifiques des données sont un bon début pour les scientifiques des données en herbe qui espèrent trouver un aperçu de la science des données couvrant l'échantillonnage, la randomisation, la distribution et d'autres concepts de haut niveau.

Le livre contient des enquêtes sur les modèles ML, des concepts avancés et des explications détaillées sur la pertinence de ces concepts pour la science des données. Bien que les explications et les exemples ne soient pas très détaillés, le livre peut servir de référence facile pour une révision rapide des concepts.

5. Manuel de science des données Python par Jake VanderPlas

Le livre met l'accent sur les concepts de science des données via Python, qui constitue souvent un outil puissant pour travailler avec de nombreux algorithmes de traitement du langage naturel. Le manuel décrit les concepts de NumPy, IPython et Jupyter pour implémenter un environnement de calcul adapté à Python en utilisant des data scientists.

Le manuel Python peut ne pas convenir à un novice en science des données. Mais les programmeurs professionnels souhaitant se lancer dans l'apprentissage automatique via Python peuvent opter pour ce livre.

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6. Narration avec des données par Cole Nussbaumer Knaflic

L'obtention de données précieuses n'est pas le seul aspect de la science des données, et ce livre met en lumière l'un des aspects essentiels de la science des données : la visualisation des données. Le livre suit un modèle de narration et des graphiques étendus pour expliquer divers concepts.

L'auteur a essayé de garder le livre aussi complet que possible pour permettre aux utilisateurs de plonger dans les points essentiels plutôt que de tourner autour du pot. Pourtant, la lecture du livre prépare les candidats à aborder des concepts critiques tels que l'observation, l'analyse d'informations importantes, les outils de visualisation, etc.

7. Une introduction à l'apprentissage statistique par Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira et Daniela Witten

Le livre contient une compréhension approfondie des outils nécessaires pour traiter les structures complexes de la science des données écrites par un groupe d'experts. Chaque chapitre fournit une technique de modélisation et de prédiction utile pour les applications pertinentes.

Il présente des exemples concrets pour rester pertinents tout en étendant diverses méthodes de mise en œuvre d'analyse pour simplifier le processus pour les lecteurs avec une application facile.

8. R pour la science des données par Hardley Wickham

Le livre est une excellente combinaison de concepts fondamentaux et avancés de la science des données. Les étapes initiales présenteront aux lecteurs les concepts de base, et au fur et à mesure que l'on avance dans le chapitre, les concepts deviennent complexes.

R pour Data Science compile les concepts et la cause de leur mise en œuvre pour une compréhension approfondie. Il couvre également les aspects commerciaux pratiques de la science des données, ce qui est assez pertinent dans le secteur actuel de la science des données.

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9. Faire de la science des données par Cathy O'Neil

Ce livre est une excellente introduction à la science des données avec la présence de méthodes, de modèles et d'algorithmes fiables prolongeant leur mise en œuvre correcte. Il explore des sujets tels que la régression logistique, les algorithmes, l'inférence statistique, l'ingénierie des données et la visualisation des données pour une maîtrise significative des concepts fondamentaux de la science des données.

Les apprenants peuvent l'inclure dans leurs ressources d'étude de la science des données pour mieux comprendre les concepts de la science des données.

10. Reconnaissance de formes et apprentissage automatique par Christopher Bishop

Pattern Recognition and Machine Learning est un livre incontournable pour les aspirants en science des données de tous niveaux. Le livre fournit un aperçu approfondi des concepts de la science des données grâce à une utilisation intensive d'images et de graphiques colorés pour engager les lecteurs.

Il explique en détail les concepts d'apprentissage automatique et leurs caractéristiques analytiques grâce à une analyse détaillée. C'est un début exceptionnel pour votre carrière en science des données.

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Élargissez vos horizons en science des données avec une certification professionnelle

Outre des ressources d'étude fiables pour l'auto-apprentissage, un cours de certification professionnelle en science des données peut vous offrir d'innombrables opportunités. Le programme de certificat d'analyse de données d'upGrad peut changer la donne pour les aspirants à la science des données !

Le programme couvre les prérequis essentiels, les principes fondamentaux et les concepts avancés de la science des données, conclus par des projets Capstone en temps réel pour une compilation théorique et pratique équilibrée des compétences en science des données. Le soutien étendu d'upGrad grâce au mentorat d'experts, à l'orientation professionnelle et au soutien des étudiants sont quelques autres caractéristiques qui rendent ce programme supérieur à tout autre disponible.

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Conclusion

La structure étendue des cours de science des données peut accabler les apprenants avec des horaires de cours élaborés et chargés. Choisir le bon matériel d'apprentissage peut simplifier votre parcours d'apprentissage en science des données. Ce sont quelques-uns des meilleurs livres de science des données pour débutants disponibles, contenant des concepts fondamentaux de science des données. Alors que les apprenants sont motivés à choisir les éditions avancées pour acquérir des compétences plus rapidement, il est essentiel de comprendre votre niveau de compétence et de saisir les ressources d'apprentissage.