10 najlepszych książek o nauce o danych do przeczytania w 2022 r.

Szybka cyfryzacja i zależność od Internetu powodują, że wielu specjalistów zajmujących się danymi ma problemy z zarządzaniem i użytkowaniem. Rozwijająca się dziedzina nauki o danych jest dobrze przygotowana, aby nadążyć za ogromną produkcją danych i czerpać z tego wartość.

Nauka o danych odnosi się do badania zarządzania stosami wytworzonych danych poprzez dogłębną analizę, strukturyzację i integrację z cennymi spostrzeżeniami za pomocą narzędzi uczenia maszynowego i metod wizualizacji. Wykorzystuje algorytmy do budowania modeli predykcyjnych i implementowania ich na nieustrukturyzowanych danych w celu wykorzystania informacji.

Po innowacyjności i znaczeniu nauki o danych, nauka o danych ma być najbardziej pożądanym sektorem pracy. Oczekuje się również, że do 2026 r. zwiększy się wielkość rynku do 322,9 mld USD . Dlaczego więc nie rozpocząć teraz swojej kariery naukowej?

Nasze rekomendacje dotyczące dziesięciu najlepszych książek o nauce danych dla początkujących są niezbędne, aby przejść przez swoją podróż, aby zdobyć pracę związaną z nauką danych!

Najlepsze książki naukowe o danych

1. Nauka o danych dla manekinów autorstwa Lillian Pierson

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na specjalistów z zakresu analityki danych, coraz więcej osób wybiera kursy z zakresu analityki danych, aby znaleźć pozycję w sektorze o ogromnym wzroście w przyszłości. Ta książka jest jednym z podstawowych zasobów używanych przez ludzi do rozwijania podstaw nauki o danych.

Nauka o danych dla manekinów to szybki początek dla osób rozpoczynających kurs i poszukujących połączenia podstaw i zaawansowanych koncepcji. Książka obejmuje asymilację nauki o danych, big data i inżynierii danych w celu rozpoznania wdrożonej technologii efektywnego zarządzania danymi. Początkujący mogą wybrać ten, aby uzyskać przewagę w nauce o danych.

2. Head First Statistics Dawn Griffiths

Head First Statistics to doskonałe wprowadzenie do nauki o danych i jej aspektów statystycznych, obejmujących lekcje statystyki prawdopodobieństwa, regresji, korelacji i wnioskowania. Podobnie jak inne serie Head First, książka stawia na utrzymanie konwersacji i przyjazność dla czytelnika. Dlatego jest preferowany przez wielu ludzi jako pierwszy wgląd w naukę o danych.

Aby książka była wyczerpująca, wykorzystano grafikę i różnorodne przykłady z życia wzięte, aby zapewnić doskonałą przejrzystość i realizację tematów. Head First Statistics to wszystko, czego początkujący może życzyć sobie w swoim zasobach dla początkujących w dziedzinie nauki o danych, aby uzyskać łatwy i pouczający początek.

Sprawdź nasze certyfikaty data science, aby podnosić swoje umiejętności

3. Data Science od podstaw: pierwsze zasady w Pythonie autorstwa Joela Gurus

Nauka o danych od podstaw skupia się na podstawowych strukturach nauki o danych i czyni ją kompleksową dla czytelników - statystykę i matematykę. Współpracuje z najbardziej podstawowymi narzędziami do nauki o danych i opisuje ich implementację od podstaw wraz z wyjaśnieniem zasad stojących za tymi narzędziami.

Joel Gurus w tej książce kładzie również nacisk na umiejętności hakerskie niezbędne dla naukowców zajmujących się danymi, jednocześnie zwiększając możliwość poznania naturalnego przetwarzania i analizy sieci, aby poszerzyć swoją wiedzę z zakresu nauki o danych. Krótko mówiąc, zawiera każdy aspekt nauki o danych w niewielkich kawałkach, aby szybko opowiedzieć o tym, czego można oczekiwać od kursu nauki o danych.

Zapoznaj się z naszymi popularnymi stopniami naukowymi o danych

4. Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi autorstwa Petera Bruce'a i Andrew Bruce'a

Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi to świetny początek dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, którzy mają nadzieję znaleźć przegląd nauki o danych obejmujący pobieranie próbek, randomizację, dystrybucję i inne koncepcje wysokiego poziomu.

Książka zawiera przeglądy modeli ML, zaawansowane koncepcje i dokładne wyjaśnienia, dlaczego te koncepcje są istotne dla nauki o danych. Chociaż wyjaśnienia i przykłady nie są zbyt szczegółowe, książka może służyć jako łatwy punkt odniesienia do szybkiej weryfikacji koncepcji.

5. Podręcznik Python Data Science Jake'a VanderPlas

Książka kładzie nacisk na koncepcje nauki o danych za pomocą Pythona, który często pomaga jako potężne narzędzie do pracy z wieloma algorytmami przetwarzania języka naturalnego. Podręcznik opisuje koncepcje NumPy, IPython i Jupyter w celu zaimplementowania środowiska obliczeniowego odpowiedniego dla Pythona przy użyciu analityków danych.

Podręcznik Pythona może nie odpowiadać nowicjuszowi w zakresie nauki o danych. Jednak profesjonalni programiści, którzy chcą wejść w uczenie maszynowe za pomocą Pythona, mogą zdecydować się na tę książkę.

Najważniejsze umiejętności w zakresie nauki o danych, których należy się nauczyć w 2022 roku

6. Opowiadanie historii z danymi autorstwa Cole'a Nussbaumera Knaflica

Uzyskiwanie wartościowych danych nie jest jedynym aspektem nauki o danych, a ta książka podkreśla jeden z podstawowych aspektów nauki o danych: wizualizację danych. Książka opiera się na schemacie opowiadania historii i rozbudowanej grafice, aby wyjaśnić różne koncepcje.

Autor starał się, aby książka była tak wyczerpująca, jak to tylko możliwe, aby umożliwić użytkownikom zagłębienie się w istotne punkty, a nie owijanie w bawełnę. Jednak przeczytanie książki przygotowuje kandydatów do podjęcia krytycznych pojęć, takich jak obserwacja, analiza ważnych informacji, narzędzia wizualizacji itp.

7. Wprowadzenie do nauki statystycznej autorstwa Trevora Hastie, Garetha Jamesa, Roberta Tibshiry i Danieli Witten

Książka zawiera dogłębne zrozumienie narzędzi wymaganych do radzenia sobie ze złożonymi strukturami data science, napisanymi przez grupę ekspertów. Każdy rozdział zawiera przydatną technikę modelowania i przewidywania dla odpowiednich aplikacji.

Przedstawia przykłady z życia wzięte, aby zachować relację, jednocześnie rozszerzając różnorodne metody wdrażania analizy, aby uprościć proces dla czytelników dzięki łatwej aplikacji.

8. R jak Data Science autorstwa Hardley Wickham

Książka jest doskonałym połączeniem podstawowych i zaawansowanych koncepcji data science. Początkowe etapy wprowadzą czytelników w podstawowe koncepcje, a w miarę postępów w dalszej części rozdziału koncepcje stają się złożone.

R for Data Science kompiluje koncepcje i przyczyny ich implementacji w celu dokładnego zrozumienia. Obejmuje również praktyczne aspekty biznesowe nauki o danych, które są dość istotne w obecnym sektorze nauki o danych.

Przeczytaj nasze popularne artykuły o Data Science

9. Doing Data Science autorstwa Cathy O'Neil

Ta książka jest doskonałym wprowadzeniem do nauki o danych z obecnością niezawodnych metod, modeli i algorytmów rozszerzających ich poprawną implementację. Bada tematy takie jak regresja logistyczna, algorytmy, wnioskowanie statystyczne, inżynieria danych i wizualizacja danych w celu uzyskania znaczącej znajomości podstawowych pojęć z zakresu nauki o danych.

Uczniowie mogą uwzględnić to w swoich zasobach dotyczących nauki o danych, aby lepiej zrozumieć koncepcje nauki o danych.

10. Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe autorstwa Christophera Bishopa

Rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe to obowiązkowa książka dla aspirantów nauki danych na wszystkich poziomach. Książka zapewnia dogłębny wgląd w koncepcje data science dzięki szerokiemu wykorzystaniu kolorowych obrazów i wykresów w celu zaangażowania czytelników.

Dokładnie wyjaśnia koncepcje uczenia maszynowego i ich funkcje analityczne poprzez szczegółową analizę. To wyjątkowy początek Twojej kariery naukowej.

Najważniejsze umiejętności w zakresie nauki o danych, których należy się nauczyć w 2022 roku

Poszerz swoje horyzonty nauki o danych dzięki profesjonalnej certyfikacji

Oprócz wiarygodnych zasobów do samodzielnej nauki, profesjonalny kurs certyfikacyjny z zakresu nauki o danych może zaoferować Ci niezliczone możliwości. Program certyfikacji Data Analytics firmy upGrad może zmienić zasady gry dla aspirujących do nauki danych!

Program obejmuje podstawowe warunki wstępne, podstawy i zaawansowane koncepcje nauki o danych, zakończone projektami Capstone w czasie rzeczywistym, zapewniającymi zrównoważoną teoretyczną i praktyczną kompilację umiejętności z zakresu nauki o danych. Rozszerzone wsparcie programu upGrad poprzez mentoring ekspertów, doradztwo zawodowe i wsparcie dla studentów to kilka innych funkcji, które sprawiają, że ten program jest lepszy od innych dostępnych.

Przeczytaj nasze popularne artykuły o Data Science

Wniosek

Rozbudowana struktura kursów z zakresu nauki o danych może obciążać uczniów poprzez skomplikowane i napięte harmonogramy kursów. Wybór odpowiedniego materiału szkoleniowego może uprościć Twoją przygodę z nauką o danych. Są to jedne z najlepszych dostępnych książek na temat nauki o danych dla początkujących , zawierające podstawowe koncepcje nauki o danych. Podczas gdy uczniowie są podekscytowani, aby wybrać zaawansowane edycje, aby szybciej zdobyć biegłość, ważne jest, aby zrozumieć swój poziom umiejętności i skorzystać z zasobów edukacyjnych.