10 Buku Analisis Data Teratas untuk Dibaca untuk Memulai Perjalanan Anda

Tahukah Anda bahwa kami mengirim dan menerima sekitar 18,1 juta pesan per menit secara global dan menonton 4,5 juta video YouTube dalam satu menit? Sederhananya, kami menghasilkan sekitar 2,5 triliun byte data per hari !

Dengan bertambahnya tumpukan data setiap detiknya, tentu saja menciptakan permintaan akan seorang profesional yang dapat menganalisisnya dan membuatnya mudah dipahami. Profesional seperti itu adalah analis data yang menerjemahkan angka, statistik, angka, dll., ke dalam bentuk yang dapat dimengerti.

Untuk calon analis data, sangat penting untuk memahami dasar-dasar analisis data, dan cara apa yang lebih baik untuk melakukannya selain membaca? Lakukan detoksifikasi digital dengan buku analisis data ini sebelum memulai perjalanan Anda. Daftar ini mencakup sepuluh buku analisis data yang harus dibaca, termasuk AI, Python, Big Data, pembelajaran mesin, dll.

10 Buku Analisis Data Teratas

Analisis Data Menjadi Dapat Diakses, ditulis oleh Dr Anil Maheshwari

Diterbitkan kembali pada tahun 2014, buku ini mencakup beberapa topik penting seperti kecerdasan buatan, privasi data, dll., dan menawarkan saran karir dalam ilmu data. Yang membuat buku ini semakin menarik adalah organisasinya. Buku ini memiliki struktur organik, seperti kursus pengantar di perguruan tinggi Anda. Terlepas dari sinopsis tingkat tinggi dari konsep-konsep penting, buku ini lebih lanjut mencakup:

• Studi kasus yang dapat dilakukan dalam portofolio Anda
• Contoh dunia nyata dengan menggunakan analisis data
• Tutorial Python dan R dibuat untuk pemula
• Serangkaian pertanyaan ulasan untuk membantu pelajar memeriksa pertumbuhan mereka

Terlalu Besar untuk Diabaikan: Kasus Bisnis untuk Data Besar, ditulis oleh Phil Simon

Ini adalah salah satu buku klasik analisis Big Data. Penulis telah mengkurasi konten dengan contoh kehidupan nyata yang diambil dari aplikasi Big Data di pemerintah daerah dan perusahaan swasta untuk menjelaskan Big Data sangat penting. Dalam konten, Phil Simon telah mengeksplorasi lonjakan penggunaan Big Data belakangan ini, menyederhanakan konten, dan membuatnya dapat dipahami dengan menggunakan studi kasus. Buku ini ada dalam daftar ini karena mudah dibaca dan implementasi Big Data yang sangat jelas dalam kehidupan nyata.

Kecerdasan Buatan: Panduan untuk Berpikir Manusia, ditulis oleh Melanie Mitchell

Buku ini mengeksplorasi sejarah kecerdasan buatan yang bergejolak, keberhasilannya, dan bahkan ketakutan seputar kemunculannya. Buku ini wajib dibaca oleh para analis data karena Mitchell telah mengajukan banyak pertanyaan mendesak terkait AI di seluruh kontennya, yang membuat pembaca berpikir apakah mereka harus khawatir dengan penemuan ini. Alasan lain untuk mendalami buku ini adalah perbedaan yang jelas antara hype dan pencapaian nyata dari kecerdasan buatan sambil menenun narasi tentang sains dan orang-orang di baliknya.

Lihat kursus online ilmu data kami untuk meningkatkan keterampilan Anda

Jelajahi Sertifikasi Ilmu Data Populer kami

Statistik Telanjang: Menghapus Ketakutan dari Data, ditulis oleh Charles Wheelan

Jika Anda mencari perspektif baru tentang statistik yang telah Anda pelajari sejauh ini, inilah buku yang harus diambil. Selami buku ini jika konsep matematika adalah sesuatu yang Anda hindari jika disajikan sebagai rangkaian simbol dan angka. Dalam buku ini, penulis telah menjelaskan konsep inti statistik seperti regresi, korelasi, dll., dengan gaya yang menghibur dan mencerahkan. Penulis dengan humor mendefinisikan mengapa Anda harus belajar statistik bukan hanya karena Anda seorang profesional, melainkan orang biasa.

Python untuk Analisis Data, ditulis oleh Wes McKinney

Ini adalah buku yang ideal untuk mempelajari konsep Python yang rumit jika Anda baru mengenal Python. Buku ini menawarkan kesempatan belajar tentang cara melakukan operasi pada kumpulan data Python, termasuk penguraian, manipulasi data, pemrosesan, dan pembersihan. Buku ini juga memberikan pengetahuan tentang cara membuat visualisasi statis dan interaktif yang dipasangkan dengan perpustakaan Python yang berharga.

Panduan Mulai Cepat SQL: Panduan Pemula yang Disederhanakan untuk Mengelola, Menganalisis, dan Memanipulasi Data dengan SQL, ditulis oleh Walter Shields

Buku ini memperkenalkan Structured Query Language atau SQL, salah satu alat paling umum untuk analisis data. Buku ini ada dalam daftar 10 buku analis data teratas kami karena:

• Ini memberikan akses ke aplikasi browser SQL dan database sampel, membantu pelajar menerapkan teori mereka.
• Akses seumur hidup ke berbagai alat digital, di mana panduan referensi dan buku kerja hanya beberapa di antaranya.
• Mengajarkan penggunaan SQL untuk komunikasi dengan database relasional.
• Memberikan saran kepada pelajar tentang cara yang benar untuk menyampaikan keterampilan SQL yang baru diperoleh kepada atasan mereka.

Keahlian Ilmu Data Teratas untuk Dipelajari

Menciptakan Nilai dengan Analisis Media Sosial: Mengelola, Menyelaraskan, dan Menambang Teks Media Sosial, Jaringan, Tindakan, Lokasi, Aplikasi, Hyperlink, Multimedia, & Data Mesin Pencari, ditulis oleh Gohar F Khan

Ini sangat ideal jika Anda mencari buku analis data yang akan mengajarkan Anda tentang penggunaan data yang optimal di platform media sosial. Penulis telah menjelaskan teori, strategi, konsep dan teknik di balik lead generation di media sosial. Buku ini juga memberikan perspektif tentang bagaimana bisnis dapat meningkatkan loyalitas pelanggan, meningkatkan lalu lintas halaman web mereka dan apa yang harus diingat sebelum membuat keputusan bisnis yang penting. Buku ini menawarkan tutorial, alat, dan studi kasus yang bermanfaat bagi merek dan harus dibaca untuk pemula karena konsep analitik media sosial yang kompleks digambarkan dengan kesederhanaan.

Mengembangkan Bakat Analitik: Menjadi Ilmuwan Data, ditulis oleh Vincent Granville

Buku ini harus dibaca oleh para analis data pemula yang mencari perspektif dalam mengembangkan analitik terperinci untuk memenuhi tujuan bisnis. Granville telah menjelaskan aspek ilmu data inti dan keterampilan yang Anda butuhkan untuk mendapatkannya. Lebih jauh lagi, buku ini menawarkan pertanyaan-pertanyaan yang sangat dibutuhkan untuk memecahkan wawancara kerja Anda, sampel resume, contoh daftar pekerjaan dan survei gaji.

Pengobatan Dalam: Bagaimana Kecerdasan Buatan Dapat Membuat Layanan Kesehatan Menjadi Manusia Lagi, ditulis oleh Eric Topol

Buku ini menelusuri potensi kecerdasan buatan untuk merevolusi dunia medis. Ini menjelaskan bagaimana AI dapat memberdayakan dokter dan dokter dengan mengubah semua yang mereka lakukan - mulai dari memindai atau mendiagnosis penyakit hingga menyarankan perawatan dan bahkan mencatat. Buku ini tidak hanya menjelaskan bagaimana mengurangi biaya pengobatan, tetapi juga tentang menurunkan angka kematian secara signifikan. Pelajar kedokteran yang cenderung ke arah analisis data harus memilih buku ini.

Baca Artikel Ilmu Data populer kami

Senjata Penghancur Matematika: Bagaimana Big Data Meningkatkan Ketimpangan dan Mengancam Demokrasi, ditulis oleh Cathy O'Neil

Buku terakhir dalam daftar sepuluh buku analisis data teratas kami adalah buku oleh O'Neil, yang membuka pintu ke sisi gelap data. Ini menjelaskan potensi dan potensi data untuk berfungsi sebagai instrumen untuk penggunaan yang tidak bertanggung jawab. Buku ini memperingatkan tentang penggunaan data yang sembrono yang menggambarkan hasil keputusan yang dibuat oleh mesin dan mendorong pikiran pembaca tentang kekuatan algoritme untuk memperkuat diskriminasi. Meskipun setiap pembaca mungkin tidak berada di halaman yang sama dengan penulis, buku ini harus dibaca untuk kesadaran, membatasi penggunaannya untuk memastikan manfaat melalui penggunaan yang bertanggung jawab.

Mulailah karir ilmu data Anda dengan upGrad

Pengambilan keputusan adalah salah satu keterampilan analis data penting yang dapat Anda pelajari dari upGrad. Program Sertifikat Profesional upGrad dalam Ilmu Data dan Analisis Bisnis ditawarkan dalam kemitraan dengan University of Maryland, di mana Anda mendapatkan kesempatan untuk mempelajari keterampilan seperti statistik, pemecahan masalah, analitik prediktif, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa sorotan kursus:

• Lebih dari 400 jam belajar
• Lebih dari 100 jam sesi langsung
• 1 proyek Capstone pilihan domain Anda
• 20+ tugas dan studi kasus
• Peluang meraih Young Talent Scholarship senilai 50rb