10 najlepszych książek o analizie danych, które warto przeczytać, aby rozpocząć podróż

Czy wiesz, że wysyłamy i odbieramy około 18,1 miliona wiadomości na minutę na całym świecie i oglądamy 4,5 miliona filmów na YouTube w ciągu minuty? Mówiąc prościej, generujemy około 2,5 trylionów bajtów danych dziennie !

Wraz ze wzrostem stosu danych z każdą sekundą, naturalnie tworzy to zapotrzebowanie na profesjonalistę, który potrafi je przeanalizować i uczynić zrozumiałym. Takim profesjonalistą jest analityk danych, który przekłada liczby, statystyki, liczby itp. na zrozumiałą formę.

Dla początkujących analityków danych kluczowe jest zrozumienie podstaw analizy danych, a czy jest lepszy sposób na to niż trochę czytania? Zrób cyfrowy detoks dzięki tym książkom o analizie danych przed rozpoczęciem podróży. Ta lista obejmuje dziesięć książek o analizie danych, które trzeba przeczytać, w tym AI, Python, Big Data, uczenie maszynowe itp.

10 najlepszych książek o analizie danych

Dostęp do analizy danych, napisany przez dr Anila Maheshwari

Opublikowana w 2014 roku książka obejmuje kilka ważnych tematów, takich jak sztuczna inteligencja, prywatność danych itp., oraz oferuje porady dotyczące kariery w nauce o danych. Tym, co czyni tę książkę jeszcze ciekawszą, jest jej organizacja. Książka ma organiczną strukturę, podobnie jak kurs wprowadzający na twojej uczelni. Oprócz ogólnego streszczenia ważnych pojęć, ta książka obejmuje ponadto:

• Case studies, które możesz przeprowadzić w swoim portfolio
• Przykłady ze świata rzeczywistego dzięki wykorzystaniu analizy danych
• Samouczki Pythona i R stworzone dla początkujących
• Zestaw pytań powtórkowych, które pomogą uczniom sprawdzić ich rozwój

Zbyt duże, by zignorować: uzasadnienie biznesowe dotyczące Big Data, napisane przez Phila Simon

To jedna z klasyków książek o analizie Big Data. Autor opracował treści z przykładami z życia wziętymi zaczerpniętymi z aplikacji Big Data w samorządach lokalnych i firmach prywatnych, aby wyjaśnić, że Big Data ma kluczowe znaczenie. W treści Phil Simon zbadał gwałtowny wzrost wykorzystania Big Data w ostatnim czasie, uprościł treść i uczynił ją zrozumiałą za pomocą studiów przypadków. Ta książka znajduje się na tej liście ze względu na łatwą czytelność i krystalicznie przejrzystą implementację Big Data w prawdziwym życiu.

Sztuczna inteligencja: przewodnik dla myślących ludzi, napisana przez Melanie Mitchell

Książka bada burzliwą historię sztucznej inteligencji, jej sukces, a nawet obawy związane z jej pojawieniem się. Ta książka jest obowiązkową lekturą dla analityków danych, ponieważ Mitchell podniósł w treści wiele pilnych pytań związanych ze sztuczną inteligencją, co skłania czytelnika do zastanowienia się, czy powinien się martwić tym odkryciem. Innym powodem, dla którego warto zagłębić się w tę książkę, jest wyraźne rozróżnienie między szumem a prawdziwymi osiągnięciami sztucznej inteligencji podczas tkania narracji o nauce i ludziach za nią stojących.

Zapoznaj się z naszymi kursami online z zakresu nauki o danych, aby podnieść swoje umiejętności

Poznaj nasze certyfikaty Popular Data Science

Nagie statystyki: Usuwanie strachu z danych, napisane przez Charlesa Wheelana

Jeśli szukasz świeżego spojrzenia na dotychczasowe statystyki, warto skorzystać z tej książki. Zanurz się w tej książce, jeśli pojęcia matematyczne są czymś, czego unikasz, jeśli są przedstawiane jako ciągi symboli i liczb. W tej książce autor w zabawny i pouczający sposób wyjaśnił podstawowe pojęcia statystyczne, takie jak regresja, korelacja itp. Autor z humorem określił, dlaczego powinieneś uczyć się statystyki nie tylko dlatego, że jesteś profesjonalistą, ale raczej z pospólstwa.

Python do analizy danych, napisany przez Wesa McKinney

Jest to idealna książka do nauki skomplikowanych pojęć Pythona, jeśli jesteś nowy w Pythonie. Książka oferuje możliwość nauki wykonywania operacji na zbiorach danych Pythona, w tym chrupania, manipulowania danymi, przetwarzania i czyszczenia. Ta książka dostarcza również wiedzy na temat tworzenia interaktywnych, statycznych wizualizacji w połączeniu ze skarbnicą biblioteki Python.

SQL QuickStart Guide: uproszczony przewodnik dla początkujących dotyczący zarządzania, analizowania i manipulowania danymi za pomocą SQL, napisany przez Waltera Shieldsa

Ta książka przedstawia Structured Query Language lub SQL, jedno z najpopularniejszych narzędzi do analizy danych. Ta książka znajduje się na naszej liście 10 najlepszych książek o analitykach danych, ponieważ:

• Daje dostęp do aplikacji przeglądarkowych SQL i przykładowych baz danych, pomagając uczniom zastosować swoją teorię w praktyce.
• Dożywotni dostęp do różnych narzędzi cyfrowych, z których przewodniki i zeszyty ćwiczeń to tylko kilka z nich.
• Uczy wykorzystania języka SQL do komunikacji z relacyjnymi bazami danych.
• Doradza uczącym się, jak we właściwy sposób przedstawić pracodawcom nowo nabyte umiejętności SQL.

Najważniejsze umiejętności w zakresie analizy danych do nauczenia

Tworzenie wartości dzięki analizie mediów społecznościowych: zarządzanie, wyrównywanie i wydobywanie tekstu, sieci, działań, lokalizacji, aplikacji, hiperłączy, multimediów i danych wyszukiwarek w mediach społecznościowych, napisane przez Gohara F Khana

Jest to idealne rozwiązanie, jeśli szukasz książek o analitykach danych, które nauczą Cię o optymalnym wykorzystaniu danych na platformach społecznościowych. Autor wyjaśnił teorie, strategie, koncepcje i techniki stojące za generowaniem leadów w mediach społecznościowych. Książka daje również perspektywę, w jaki sposób firmy mogą zwiększyć lojalność klientów, zwiększyć ruch na stronie internetowej i o czym należy pamiętać przed podjęciem ważnych decyzji biznesowych. Książka oferuje samouczki, narzędzia i studia przypadków, które są owocne dla marek i są obowiązkową lekturą dla początkujących, ponieważ złożone koncepcje analityki mediów społecznościowych są przedstawiane z prostotą.

Rozwijanie talentu analitycznego: zostawanie naukowcem danych, napisany przez Vincenta Granville

Ta książka jest obowiązkową lekturą dla początkujących analityków danych, którzy poszukują perspektywy na opracowanie szczegółowych analiz w celu osiągnięcia celów biznesowych. Granville wyjaśnił podstawowe aspekty analityki danych oraz umiejętności potrzebne do ich zdobycia. Co więcej, ta książka zawiera bardzo potrzebne pytania, aby złamać rozmowę o pracę, próbki CV, przykłady ofert pracy i ankiety płacowe.

Głęboka medycyna: jak sztuczna inteligencja może sprawić, że opieka zdrowotna ponownie stanie się człowiekiem, napisany przez Erica Topola

Książka przegląda potencjał sztucznej inteligencji, aby zrewolucjonizować świat medyczny. Opisuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wzmocnić pozycję lekarzy i lekarzy, przekształcając wszystko, co robią – od skanowania lub diagnozowania chorób po sugerowanie leczenia, a nawet sporządzanie notatek. Ta książka nie tylko wyjaśnia, jak obniżyć koszty leczenia, ale także znacznie obniżyć wskaźniki śmiertelności. Osoby uczące się w medycynie skłonne do analizy danych muszą wybrać tę książkę.

Przeczytaj nasze popularne artykuły o Data Science

Broń niszczenia matematyki: jak duże zbiory danych zwiększają nierówności i zagrażają demokracji, napisane przez Cathy O'Neil

Ostatnią książką na naszej liście dziesięciu najlepszych książek o analizie danych jest książka O'Neila, która otwiera drzwi do ciemniejszych stron danych. Wyjaśnia siłę i potencjał danych do działania jako narzędzie do nieodpowiedzialnego użycia. Ta książka ostrzega przed lekkomyślnym wykorzystywaniem danych opisujących wyniki decyzji podejmowanych przez maszyny i przypomina czytelnikowi o sile algorytmów we wzmacnianiu dyskryminacji. Chociaż każdy czytelnik może nie znajdować się na tej samej stronie co autor, ta książka jest obowiązkową lekturą, aby zwiększyć świadomość, ograniczając jej użycie, aby zapewnić korzyści poprzez odpowiedzialne użytkowanie.

Rozpocznij swoją karierę naukową w dziedzinie danych z upGrad

Podejmowanie decyzji to jedna ważna umiejętność analityka danych, której możesz się nauczyć od upGrad. Program certyfikatów zawodowych upGrad w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej jest oferowany we współpracy z University of Maryland, gdzie można nauczyć się takich umiejętności, jak statystyka, rozwiązywanie problemów, analityka predykcyjna i wiele innych. Oto kilka najważniejszych punktów kursu:

• Ponad 400 godzin nauki
• Ponad 100 godzin sesji na żywo
• 1 projekt Capstone wybranej domeny
• 20+ zadań i studiów przypadku
• Możliwość zdobycia stypendium Young Talent o wartości 50k