2022년에 읽을 상위 10개의 데이터 과학 도서

빠른 디지털화와 인터넷에 대한 의존도는 많은 데이터 전문가의 에이전트를 관리하고 사용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 진화하는 데이터 과학 분야는 엄청난 데이터 생산을 따라잡고 그로부터 가치를 얻을 수 있도록 잘 갖춰져 있습니다.

데이터 과학은 심층 분석, 구조화 및 기계 학습 도구 및 시각화 방법을 통한 귀중한 통찰력으로의 통합을 통해 생산된 데이터 더미를 관리하는 연구를 말합니다. 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하고 이를 비정형 데이터에 구현하여 정보를 교환합니다.

데이터 과학의 혁신과 중요성에 따라 데이터 과학은 가장 수요가 많은 직업 분야로 설정됩니다. 또한 2026년까지 시장 규모를 3,229억 달러로 확대할 것으로 예상됩니다 . 그렇다면 지금 데이터 과학 경력을 시작하지 않으시겠습니까?

초보자를 위한 상위 10개 최고의 데이터 과학 서적에 대한 권장 사항은 데이터 과학 직업을 찾기 위한 여정에서 반드시 거쳐야 하는 필수 사항입니다!

최고의 데이터 과학 서적

1. Lillian Pierson의 인형을 위한 데이터 과학

데이터 과학 전문가에 대한 수요가 증가함에 따라 점점 더 많은 사람들이 데이터 과학 과정을 선택하여 엄청난 미래 성장이 있는 부문에서 자리를 찾고 있습니다. 이 책은 사람들이 데이터 과학 기초를 키우기 위해 사용하는 기본 리소스 중 하나입니다.

인형을 위한 데이터 과학은 과정을 시작하고 기본과 고급 개념의 혼합을 찾는 사람들을 위한 빠른 시작입니다. 이 책은 효과적인 데이터 관리를 위해 구현된 기술을 인식하기 위해 데이터 과학, 빅 데이터 및 데이터 엔지니어링의 동화를 다룹니다. 초보자는 데이터 과학의 시작을 위해 이것을 선택할 수 있습니다.

2. Dawn Griffiths의 헤드 퍼스트 통계

Head First Statistics는 데이터 과학 및 확률, 회귀, 상관 관계 및 추론 통계 수업으로 구성된 데이터 과학의 통계적 측면에 대한 훌륭한 소개입니다. 다른 Head First 시리즈와 마찬가지로 이 책은 책을 대화형으로 유지하고 독자에게 친숙하게 유지하는 것을 우선시합니다. 따라서 많은 사람들이 데이터 과학에 대한 첫 번째 통찰력으로 선호합니다.

책의 내용을 포괄적으로 유지하기 위해 그래픽 사용과 다양한 실제 사례가 포함되어 있어 주제의 명확성과 구현이 뛰어납니다. Head First Statistics는 초보자가 쉽고 유익한 시작을 위해 데이터 과학 초보자 리소스에서 원하는 모든 것입니다.

데이터 과학 인증을 확인하여 자신의 능력을 향상시키십시오.

3. 처음부터 데이터 과학: Python을 사용한 첫 번째 원칙, Joel Gurus

처음부터 데이터 과학은 데이터 과학의 핵심 구조를 목표로 하고 독자를 위해 통계 및 수학을 포괄적으로 만듭니다. 가장 기본적인 데이터 과학 도구와 함께 작동하며 이러한 도구 뒤에 있는 원리에 대한 설명과 함께 처음부터 구현을 설명합니다.

Joel Gurus는 또한 이 책을 통해 데이터 과학자에게 필수적인 해킹 기술을 강조하면서 데이터 과학 지식을 넓히기 위해 자연 처리 및 네트워크 분석에 대해 더 많이 배울 수 있는 기회를 확장합니다. 간단히 말해서, 데이터 과학 과정에서 예상되는 내용에 대한 빠른 설명을 위해 데이터 과학의 모든 측면을 한 입 크기로 포함하고 있습니다.

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4. 데이터 과학자를 위한 실용적인 통계 Peter Bruce와 Andrew Bruce

데이터 과학자를 위한 실용 통계는 샘플링, 무작위 배정, 분포 및 기타 고급 개념을 다루는 데이터 과학에 대한 개요를 찾고자 하는 데이터 과학자 지망생을 위한 훌륭한 시작입니다.

이 책에는 ML 모델에 대한 설문 조사, 고급 개념 및 이러한 개념이 데이터 과학과 관련된 이유에 대한 철저한 설명이 포함되어 있습니다. 설명과 예제가 아주 자세하게 나와 있지는 않지만 이 책은 빠른 개념 수정을 위한 쉬운 참고 자료로 사용할 수 있습니다.

5. Jake VanderPlas의 Python 데이터 과학 핸드북

이 책은 종종 많은 자연어 처리 알고리즘과 함께 작업하는 강력한 도구로 도움이 되는 Python을 통해 데이터 과학 개념을 강조합니다. 핸드북은 데이터 과학자를 사용하여 Python에 적합한 컴퓨팅 환경을 구현하기 위해 NumPy, IPython 및 Jupyter의 개념을 설명합니다.

Python 핸드북은 데이터 과학 초보자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 그러나 Python을 통해 기계 학습을 시작하려는 전문 프로그래머는 이 책을 선택할 수 있습니다.

2022년에 배워야 할 최고의 필수 데이터 과학 기술

6. 데이터를 사용한 스토리텔링(Cole Nussbaumer Knaflic)

가치 있는 데이터를 얻는 것은 데이터 과학의 유일한 측면이 아니며 이 책은 데이터 과학의 필수 측면 중 하나인 데이터 시각화를 강조합니다. 이 책은 다양한 개념을 설명하기 위해 스토리텔링 패턴과 방대한 그래픽을 따릅니다.

저자는 사용자가 수풀을 헤매지 않고 핵심 요점에 뛰어들 수 있도록 가능한 한 포괄적인 책을 유지하려고 노력했습니다. 그러나 책을 읽는 것은 응시자가 관찰, 중요한 정보의 분석, 시각화 도구 등과 같은 중요한 개념을 취할 수 있도록 준비시킵니다.

7. Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira, Daniela Witten의 통계 학습 소개

이 책에는 전문가 그룹이 작성한 복잡한 데이터 과학 구조를 처리하는 데 필요한 도구에 대한 심층적인 이해가 포함되어 있습니다. 각 장에서는 관련 응용 프로그램에 대한 유용한 모델링 및 예측 기술을 제공합니다.

다양한 분석 구현 방법을 확장하여 독자가 쉽게 적용할 수 있도록 프로세스를 단순화하면서 관련성을 유지할 수 있는 실제 사례를 제시합니다.

8. Hardley Wickham의 데이터 과학을 위한 R

이 책은 기본 및 고급 데이터 과학 개념의 훌륭한 조합입니다. 초기 단계에서는 독자에게 기본 개념을 소개하고 계속 진행할수록 개념이 복잡해집니다.

R for Data Science는 철저한 이해를 위해 개념과 구현의 원인을 컴파일합니다. 또한 현재 데이터 과학 부문과 매우 관련이 있는 데이터 과학의 실용적인 비즈니스 측면을 다룹니다.

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9. Cathy O'Neil의 데이터 과학 수행

이 책은 올바른 구현을 확장하는 신뢰할 수 있는 방법, 모델 및 알고리즘이 있는 데이터 과학에 대한 훌륭한 입문서입니다. 핵심 데이터 과학 개념의 중요한 명령에 대한 로지스틱 회귀, 알고리즘, 통계적 추론, 데이터 엔지니어링 및 데이터 시각화와 같은 주제를 탐구합니다.

학습자는 데이터 과학 연구 리소스에 이를 포함하여 데이터 과학 개념을 더 잘 이해할 수 있습니다.

10. Christopher Bishop의 패턴 인식 및 기계 학습

Pattern Recognition and Machine Learning은 모든 수준의 데이터 과학 지망생을 위한 필수 책입니다. 이 책은 독자의 관심을 끌 수 있도록 컬러 이미지와 그래프를 광범위하게 사용하여 데이터 과학 개념에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.

상세한 분석을 통해 머신러닝의 개념과 그 분석적 특징을 철저하게 설명합니다. 데이터 과학 경력의 특별한 시작입니다.

2022년에 배워야 할 최고의 필수 데이터 과학 기술

전문가 인증으로 데이터 과학의 지평을 넓히십시오

자율 학습을 위한 신뢰할 수 있는 학습 자료 외에도 데이터 과학의 전문 인증 과정은 수많은 기회를 제공할 수 있습니다. upGrad의 데이터 분석 인증 프로그램 은 데이터 과학 지망생을 위한 게임 체인저가 될 수 있습니다!

이 프로그램은 데이터 과학 기술의 균형 잡힌 이론 및 실제 편집을 위해 실시간 Capstone 프로젝트로 결론지어진 필수 전제 조건, 기초 및 고급 데이터 과학 개념을 다룹니다. 전문가 멘토링, 진로 지도 및 학생 지원을 통한 upGrad의 확장된 지원은 이 프로그램을 다른 어떤 프로그램보다 우수하게 만드는 몇 가지 다른 기능입니다.

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결론

광범위한 데이터 과학 과정 구조는 정교하고 바쁜 과정 일정을 통해 학습자에게 부담을 줄 수 있습니다. 올바른 학습 자료를 선택하면 데이터 과학 학습 여정을 단순화할 수 있습니다. 기본적인 데이터 과학 개념을 포함하는 초심자를 위한 최고의 데이터 과학 서적입니다. 학습자가 더 빨리 숙달하기 위해 고급 에디션을 선택하는 동안 여러분의 기술 수준을 이해하고 학습 리소스를 확보하는 것이 중요합니다.