旅を始めるために読むべきデータ分析の本トップ 10

世界中で毎分約 1,810 万のメッセージが送受信され、1 分間に 450 万の YouTube ビデオが視聴されていることをご存知ですか? 簡単に言えば、私たちは1 日あたり約 250 京バイトのデータを生成しています。

毎秒増加するデータの山に伴い、当然、それを分析して理解できるようにする専門家の需要が生まれます。 そのような専門家は、数字、統計、数値などをわかりやすい形に変換するデータ アナリストです。

意欲的なデータ アナリストにとって、データ分析の基礎を理解することは非常に重要です。 旅を始める前に、これらのデータ分析の本でデジタル デトックスを行ってください。 このリストには、AI、Python、ビッグデータ、機械学習などを含む、必読のデータ分析に関する 10 冊の本が含まれています。

データ分析の本トップ 10

Anil Maheshwari 博士による Data Analytics Made Accessible

2014 年に発行された本は、人工知能、データ プライバシーなどのいくつかの重要なトピックをカバーし、データ サイエンスのキャリア アドバイスを提供します。 この本をさらに興味深いものにしているのは、その構成です。 この本は、大学の入門コースのように有機的な構造になっています。 重要な概念のハイレベルな概要とは別に、本書ではさらに以下について説明します。

• ポートフォリオで実行できるケーススタディ
• データ分析を活用した実例
• 初心者向けの Python と R のチュートリアル
• 学習者が自分の成長を確認するのに役立つ復習問題のセット

無視するには大きすぎる: ビッグデータのビジネス ケース、Phil Simon 著

これは、ビッグデータ分析の本の古典の 1 つです。 著者は、ビッグデータが重要であることを説明するために、地方自治体や民間企業のビッグデータ アプリケーションから引き出された実際の例を使用してコンテンツを整理しました。 内容の中で、Phil Simon は最近のビッグ データの使用の急増を調査し、内容を単純化し、ケース スタディを使用して理解できるようにしました。 この本がこのリストに載っているのは、その読みやすさと、実際のビッグデータの非常に明確な実装のためです。

人工知能: 人間を考えるためのガイド、メラニー・ミッチェル著

この本は、人工知能の激動の歴史、その成功、さらにはその出現を取り巻く恐怖さえも探究しています。 この本は、データ アナリストにとって必読です。Mitchell はコンテンツ全体で AI に関連する多くの緊急の質問を提起しており、この発見について心配する必要があるかどうかを読者に問いかけています。 この本に飛び込むもう1つの理由は、科学とその背後にいる人々についての物語を織りながら、人工知能の誇大宣伝と実際の成果とを明確に区別することです.

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裸の統計: データから恐怖を取り除く (Charles Wheelan 著)

これまでに学んだ統計について新たな視点を探しているなら、この本を手に取ってください。 数学的概念が記号や数字の文字列として提示された場合に避けるべきものである場合は、この本に飛び込んでください。 この本では、著者は回帰、相関などの中心的な統計概念を面白くて啓発的なスタイルで説明しています。 著者は、統計学を学ぶべき理由を単にプロとしてではなく、平民だからとユーモラスに定義しています。

データ分析のための Python、Wes McKinney によって書かれました

これは、Python を初めて使用する場合に、複雑な Python の概念を学ぶのに理想的な本です。 この本は、クランチ、データの操作、処理、クリーニングなど、Python データセットで操作を実行する方法について学習する機会を提供します。 この本は、Python ライブラリの宝庫と組み合わせてインタラクティブな静的ビジュアライゼーションを作成するための知識も提供します。

SQL クイックスタート ガイド: Walter Shields 著、SQL を使用したデータの管理、分析、および操作に関する簡易初心者向けガイド

この本では、データ分析の最も一般的なツールの 1 つである構造化照会言語 (SQL) について紹介します。 この本は、データ アナリストの本のトップ 10 のリストに含まれています。その理由は次のとおりです。

• SQL ブラウザー アプリケーションとサンプル データベースへのアクセスを提供し、学習者が理論を実行に移すのに役立ちます。
• リファレンス ガイドやワークブックなど、さまざまなデジタル ツールに生涯アクセスできます。
• リレーショナル データベースとの通信に SQL を使用する方法について説明します。
• 新しく習得した SQL スキルを雇用主に売り込む正しい方法について、学習者にアドバイスを提供します。

学ぶべきトップ データ サイエンス スキル

ソーシャル メディア分析による価値の創造: ソーシャル メディアのテキスト、ネットワーク、アクション、場所、アプリ、ハイパーリンク、マルチメディア、および検索エンジン データの管理、調整、マイニング、Gohar F Khan 著

これは、ソーシャル メディア プラットフォームでの最適なデータの使用方法を教えてくれるデータ アナリストの本を探している場合に最適です。 著者は、ソーシャル メディアでのリード ジェネレーションの背後にある理論、戦略、概念、およびテクニックについて説明してきました。 この本はまた、ビジネスが顧客ロイヤルティを高め、ウェブページのトラフィックを増やす方法と、重要なビジネス上の決定を下す前に何を心に留めておくべきかについての見通しを提供します. この本は、ブランドにとって実りあるチュートリアル、ツール、ケーススタディを提供し、ソーシャルメディア分析の複雑な概念がシンプルに描かれているため、初心者にとって必読です.

分析能力の開発: データ サイエンティストになる、Vincent Granville 著

この本は、ビジネス目標を達成するための詳細な分析を開発するための視点を求めている新進のデータ アナリストにとって必読です。 Granville は、コア データ サイエンスの側面と、それらを習得するために必要なスキルについて説明しました。 さらに、この本は、就職の面接、履歴書のサンプル、求人情報、給与調査の例を解読するために非常に必要な質問を提供します。

ディープ メディシン: 人工知能がヘルスケアを人間に戻す方法、Eric Topol 著

この本は、医療の世界に革命を起こす人工知能の可能性をざっと見ていきます。 病気のスキャンや診断から、治療の提案、さらにはメモの作成まで、AI が医師や医師が行うすべてのことを変容させることで、どのように医師や医師に力を与えることができるかについて説明しています。 この本は、医療費を削減する方法だけでなく、死亡率を大幅に下げる方法についても説明しています。 データ分析に傾倒している医学学習者は、この本を選ぶべきです。

人気のデータ サイエンス記事を読む

数学破壊の武器: ビッグデータがどのように不平等を増大させ、民主主義を脅かすか、Cathy O'Neil 著

データ分析に関する本トップ 10 のリストの最後の本は、データの暗い側面への扉を開く O'Neil による本です。 これは、無責任な使用の手段として機能するデータの効力と可能性を説明しています。 この本は、機械が行った決定の結果を記述するデータの無謀な使用について警告し、差別を強化するアルゴリズムの力について読者の心を動かします。 すべての読者が著者と同じページにいるわけではないかもしれませんが、この本は認識のために必読であり、責任ある使用による利益を確保するために使用を制限しています。

upGrad でデータ サイエンスのキャリアを始めましょう

意思決定は、upGrad から学べる重要なデータ アナリスト スキルの 1 つです。 upGrad のデータ サイエンスおよびビジネス分析のプロフェッショナル認定プログラムは、メリーランド大学と提携して提供されており、統計、問題解決、予測分析などのスキルを学ぶ機会が得られます。 いくつかのコースのハイライトを次に示します。

• 400 時間以上の学習時間
• 100 時間以上のライブ セッション
• 選択したドメインの 1 つの Capstone プロジェクト
• 20以上の課題とケーススタディ
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