I 10 migliori libri di scienza dei dati da leggere nel 2022
Pubblicato: 2022-09-23La rapida digitalizzazione e la dipendenza da Internet sono le cause che molti professionisti dei dati faticano a gestire e utilizzare. Il campo in evoluzione della scienza dei dati è ben attrezzato per tenere il passo con l'enorme produzione di dati e trarne valore.
La scienza dei dati si riferisce allo studio della gestione di pile di dati prodotti attraverso analisi approfondite, strutturazione e integrazione in informazioni preziose attraverso strumenti di apprendimento automatico e metodi di visualizzazione. Utilizza algoritmi per costruire modelli predittivi e implementarli su dati non strutturati per riscattare informazioni.
Seguendo l'innovazione e l'importanza della scienza dei dati, la scienza dei dati è destinata a diventare il settore lavorativo più richiesto. Si prevede inoltre di espandere la propria dimensione di mercato a 322,9 miliardi di dollari entro il 2026 . Quindi, perché non dare il via ora alla tua carriera nella scienza dei dati?
I nostri consigli per i primi dieci migliori libri di scienza dei dati per principianti sono essenziali da affrontare nel tuo viaggio per ottenere un lavoro di scienza dei dati!
I migliori libri di scienza dei dati
1. Scienza dei dati per manichini di Lillian Pierson
Con l'aumento della domanda di professionisti della scienza dei dati, sempre più persone scelgono corsi di scienza dei dati per cercare una posizione nel settore con un'enorme crescita futura. Questo libro è una delle risorse fondamentali utilizzate dalle persone per coltivare le basi della scienza dei dati.
La scienza dei dati per i manichini è un inizio rapido per le persone che si avvicinano al corso e cercano un mix di nozioni fondamentali e concetti avanzati. Il libro tratta l'assimilazione della scienza dei dati, dei big data e dell'ingegneria dei dati per riconoscere la tecnologia implementata per un'efficace gestione dei dati. I principianti possono scegliere questo per un vantaggio nella scienza dei dati.
2. Le prime statistiche di Dawn Griffiths
Head First Statistics è un'eccellente introduzione alla scienza dei dati e ai suoi aspetti statistici che comprendono lezioni di probabilità, regressione, correlazione e statistica inferenziale. Proprio come altre serie Head First, il libro dà la priorità a mantenere il libro colloquiale e facile da leggere. Pertanto, è preferito da molte persone come prima visione della scienza dei dati.
Per mantenere il libro completo, sono inclusi l'uso della grafica e diversi esempi di vita reale per una maggiore chiarezza e implementazione degli argomenti. Head First Statistics è tutto ciò che un principiante può desiderare nella propria risorsa per principianti di data science per un inizio facile e informativo.
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3. Scienza dei dati da zero: primi principi con Python di Joel Gurus
La scienza dei dati da zero prende di mira le strutture principali della scienza dei dati e la rende completa per i lettori: statistica e matematica. Funziona insieme agli strumenti di data science più basilari e racconta la loro implementazione da zero con una spiegazione dei principi alla base di questi strumenti.
Joel Gurus enfatizza anche le abilità di hacking essenziali per i data scientist attraverso questo libro, estendendo al contempo l'opportunità di saperne di più sull'elaborazione naturale e sull'analisi di rete per ampliare le tue conoscenze sulla scienza dei dati. In breve, contiene ogni aspetto della scienza dei dati in piccoli pezzi per una rapida narrazione di ciò che ci si aspetta dal corso di scienza dei dati.
Esplora i nostri gradi di scienza dei dati popolari
| Programma post-laurea esecutivo in Data Science da IIITB | Programma di certificazione professionale in Data Science per il processo decisionale aziendale | Master of Science in Data Science presso l'Università dell'Arizona |
| Programma di certificazione avanzato in Data Science da IIITB | Programma di certificazione professionale in Data Science e Business Analytics presso l'Università del Maryland | Lauree in scienze dei dati |
4. Statistiche pratiche per data scientist di Peter Bruce e Andrew Bruce
Le statistiche pratiche per i data scientist sono un ottimo inizio per gli aspiranti data scientist che sperano di trovare una panoramica della scienza dei dati che copra campionamento, randomizzazione, distribuzione e altri concetti di alto livello.
Il libro contiene sondaggi sui modelli ML, concetti avanzati e spiegazioni approfondite del motivo per cui questi concetti sono rilevanti per la scienza dei dati. Sebbene le spiegazioni e gli esempi non siano molto dettagliati, il libro può fungere da facile riferimento per una rapida revisione del concetto.
5. Manuale Python Data Science di Jake VanderPlas
Il libro enfatizza i concetti di scienza dei dati attraverso Python, che spesso aiuta come potente strumento per lavorare con molti algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale. Il manuale narra i concetti di NumPy, IPython e Jupyter per implementare un ambiente computazionale adatto a Python utilizzando data scientist.
Il manuale di Python potrebbe non essere adatto a un principiante di scienza dei dati. Ma i programmatori professionisti che desiderano entrare nell'apprendimento automatico tramite Python possono optare per questo libro.
Le migliori competenze di scienza dei dati essenziali da apprendere nel 2022
| SL. No | Le migliori competenze di data science da apprendere nel 2022 | |
| 1 | Certificazioni di analisi dei dati | Certificazioni statistiche inferenziali |
| 2 | Certificazioni di test di ipotesi | Certificazioni di regressione logistica |
| 3 | Certificazioni di regressione lineare | Algebra lineare per le certificazioni di analisi |
6. Narrazione con dati di Cole Nussbaumer Knaflic
L'ottenimento di dati preziosi non è l'unico aspetto della scienza dei dati e questo libro mette in evidenza uno degli aspetti essenziali della scienza dei dati: la visualizzazione dei dati. Il libro segue uno schema narrativo e una grafica estesa per spiegare concetti diversi.
L'autore ha cercato di mantenere il libro il più completo possibile per consentire agli utenti di tuffarsi nei punti essenziali piuttosto che girare intorno al cespuglio. Tuttavia, la lettura del libro prepara i candidati ad affrontare concetti critici come l'osservazione, l'analisi di informazioni importanti, gli strumenti di visualizzazione, ecc.
7. Introduzione all'apprendimento statistico di Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira e Daniela Witten
Il libro contiene una comprensione approfondita degli strumenti necessari per affrontare complesse strutture di data science scritte da un gruppo di esperti. Ogni capitolo fornisce un'utile tecnica di modellazione e previsione per le applicazioni pertinenti.
Presenta esempi del mondo reale per mantenersi riconoscibili estendendo al contempo diversi metodi di implementazione dell'analisi per semplificare il processo per i lettori con una facile applicazione.
8. R per Data Science di Hardley Wickham
Il libro è un'eccellente combinazione di concetti di scienza dei dati fondamentali e avanzati. Le fasi iniziali introdurranno i lettori ai concetti di base e, man mano che si procede ulteriormente nel capitolo, i concetti diventano complessi.
R for Data Science compila i concetti e il motivo alla base della loro implementazione per una comprensione approfondita. Copre anche gli aspetti commerciali pratici della scienza dei dati, che è piuttosto rilevante nell'attuale settore della scienza dei dati.
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| Percorso di carriera nella scienza dei dati: una guida completa alla carriera | Crescita professionale di Data Science: il futuro del lavoro è qui | Perché la scienza dei dati è importante? 8 modi in cui la scienza dei dati porta valore al business |
| Rilevanza della scienza dei dati per i manager | La scheda tecnica definitiva per la scienza dei dati che ogni data scientist dovrebbe avere | I 6 principali motivi per cui dovresti diventare un data scientist |
| Un giorno nella vita di Data Scientist: cosa fanno? | Mito sfatato: la scienza dei dati non ha bisogno di codifica | Business Intelligence vs Data Science: quali sono le differenze? |
9. Fare scienza dei dati di Cathy O'Neil
Questo libro è un'eccellente introduzione alla scienza dei dati con la presenza di metodi, modelli e algoritmi affidabili che ne estendono la corretta implementazione. Esplora argomenti come la regressione logistica, gli algoritmi, l'inferenza statistica, l'ingegneria dei dati e la visualizzazione dei dati per una padronanza significativa dei concetti di base della scienza dei dati.
Gli studenti possono includerlo nelle loro risorse di studio sulla scienza dei dati per comprendere meglio i concetti di scienza dei dati.
10. Riconoscimento di modelli e apprendimento automatico di Christopher Bishop
Pattern Recognition and Machine Learning è un libro indispensabile per gli aspiranti alla scienza dei dati di tutti i livelli. Il libro fornisce informazioni approfondite sui concetti di scienza dei dati attraverso un ampio uso di immagini e grafici a colori per coinvolgere i lettori.
Spiega in modo approfondito i concetti di apprendimento automatico e le loro caratteristiche analitiche attraverso un'analisi dettagliata. È un inizio eccezionale per la tua carriera nella scienza dei dati.
Le migliori competenze di scienza dei dati essenziali da apprendere nel 2022
| SL. No | Le migliori competenze di data science da apprendere nel 2022 | |
| 1 | Certificazioni di analisi dei dati | Certificazioni statistiche inferenziali |
| 2 | Certificazioni di test di ipotesi | Certificazioni di regressione logistica |
| 3 | Certificazioni di regressione lineare | Algebra lineare per le certificazioni di analisi |
Amplia i tuoi orizzonti di data science con la certificazione professionale
Oltre a risorse di studio affidabili per lo studio autonomo, un corso di certificazione professionale in scienza dei dati può offrire innumerevoli opportunità per te. Il programma di certificazione dell'analisi dei dati di upGrad può essere un punto di svolta per gli aspiranti alla scienza dei dati!
Il programma copre i prerequisiti essenziali, i fondamenti e i concetti avanzati di scienza dei dati, conclusi da progetti Capstone in tempo reale per una compilazione teorica e pratica equilibrata delle competenze di scienza dei dati. Il supporto esteso di upGrad attraverso tutoraggio esperto, orientamento professionale e supporto agli studenti sono alcune altre caratteristiche che rendono questo programma superiore a qualsiasi altro disponibile.
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Conclusione
L'ampia struttura del corso di scienza dei dati può gravare sugli studenti a causa di programmi dei corsi elaborati e frenetici. La scelta del materiale di apprendimento giusto può semplificare il tuo percorso di apprendimento della scienza dei dati. Questi sono alcuni dei migliori libri di data science per principianti disponibili, contenenti concetti fondamentali di data science. Mentre gli studenti vengono spinti a scegliere le edizioni avanzate per acquisire competenze più velocemente, è fondamentale comprendere il tuo livello di abilità e acquisire risorse di apprendimento.
Q1: Quali sono le responsabilità dei data scientist?
Risposta: I data scientist devono lavorare su cumuli di dati non strutturati in qualsiasi organizzazione per analizzare, osservare, integrare, strutturare e archiviare informazioni fattuali. Possono utilizzare i dati strutturati per riscattare preziose informazioni aziendali e implementarle per estendere servizi migliori e aumentare la reputazione dell'azienda.
Q2: La scienza dei dati è una buona scelta professionale?
Risposta: I rapporti affermano che la scienza dei dati è uno dei settori del lavoro in più rapida evoluzione dell'India, a seguito della popolarità tra le giovani menti per quanto riguarda Big Data e Machine Learning. Poiché l'India dà la priorità alla digitalizzazione per raggiungere ogni parte della nazione, i professionisti della scienza dei dati devono tenere il passo con l'enorme livello di dati prodotti.
Q3: Qual è il primo passo per fare carriera nella scienza dei dati?
Risposta: Il passo fondamentale per iniziare la tua carriera nella scienza dei dati è l'apprendimento di un linguaggio di programmazione. La scienza dei dati ha diversi ruoli che i candidati possono scegliere in base ai loro interessi. Tuttavia, per ciascuno di questi ruoli è necessaria una conoscenza di base del linguaggio di programmazione per una migliore implementazione degli strumenti di gestione dei dati.