Top 10 cărți de analiză a datelor de citit pentru a-ți începe călătoria

Știați că trimitem și primim aproximativ 18,1 milioane de mesaje pe minut la nivel global și vizionam 4,5 milioane de videoclipuri YouTube într-un minut? Pentru a spune simplu, generăm aproximativ 2,5 chintilioane de octeți de date pe zi !

Odată cu creșterea volumului de date în fiecare secundă, se creează, desigur, o cerere pentru un profesionist care să le analizeze și să le facă de înțeles. Un astfel de profesionist este un analist de date care traduce cifre, statistici, numere etc., într-o formă ușor de înțeles.

Pentru aspiranții analiști de date, este esențial să înțeleagă elementele de bază ale analizei datelor și ce modalitate mai bună de a face acest lucru decât câteva lecturi? Faceți o detoxifiere digitală cu aceste cărți de analiză a datelor înainte de a vă începe călătoria. Această listă acoperă zece cărți de analiză a datelor care trebuie citite, inclusiv AI, Python, Big Data, învățarea automată etc.

Top 10 cărți de analiză a datelor

Data Analytics Made Accessible, scris de Dr Anil Maheshwari

Publicată în 2014, cartea acoperă mai multe subiecte importante precum inteligența artificială, confidențialitatea datelor etc. și oferă sfaturi de carieră în știința datelor. Ceea ce face această carte și mai interesantă este organizarea ei. Cartea are o structură organică, la fel ca un curs introductiv în facultate. Pe lângă rezumatul la nivel înalt al conceptelor importante, această carte acoperă în continuare:

• Studii de caz care pot fi realizate în portofoliul dumneavoastră
• Exemple din lumea reală prin utilizarea analizei datelor
• Tutoriale Python și R create pentru începători
• Un set de întrebări de revizuire pentru a ajuta cursanții să își verifice creșterea

Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data, scris de Phil Simon

Acesta este unul dintre clasicele cărților de analiză Big Data. Autorul a organizat conținutul cu exemple din viața reală extrase din aplicațiile Big Data din administrația locală și companiile private pentru a explica că Big Data este crucială. În conținut, Phil Simon a explorat creșterea utilizării Big Data în ultima vreme, a simplificat conținutul și l-a făcut ușor de înțeles folosind studii de caz. Această carte se află pe această listă datorită lizibilității sale ușoare și implementării clare de cristal a Big Data în viața reală.

Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans, scris de Melanie Mitchell

Cartea explorează istoria turbulentă a inteligenței artificiale, succesul acesteia și chiar temerile legate de apariția ei. Această carte este o citire obligatorie pentru analiștii de date, deoarece Mitchell a ridicat multe întrebări urgente legate de AI pe tot cuprinsul conținutului, ceea ce îl indică pe cititor să se gândească dacă ar trebui să fie îngrijorat de această descoperire. Un alt motiv pentru a te scufunda în această carte este diferențierea clară între hype și realizările reale ale inteligenței artificiale, în timp ce țesem narațiuni despre știință și oamenii din spatele ei.

Consultați cursurile noastre online de știință a datelor pentru a vă perfecționa

Explorați certificările noastre populare în domeniul științei datelor

Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data, scris de Charles Wheelan

Dacă sunteți în căutarea unei noi perspective asupra statisticilor pe care le-ați învățat până acum, aceasta este cartea pe care trebuie să o luați. Pătrundeți-vă în această carte dacă conceptele matematice sunt ceva de care evitați dacă sunt prezentate ca șiruri de simboluri și numere. În această carte, autorul a explicat conceptele statistice de bază, cum ar fi regresia, corelația etc., într-un stil distractiv și lămuritor. Autorul a definit cu umor de ce ar trebui să înveți statistici nu doar pentru că ești un profesionist, ci mai degrabă un om de rând.

Python pentru analiza datelor, scris de Wes McKinney

Aceasta este o carte ideală pentru a învăța concepte complexe Python dacă ești nou în Python. Cartea oferă o oportunitate de învățare despre cum să efectuați operațiuni pe seturile de date Python, inclusiv strângerea, manipularea datelor, procesarea și curățarea. Această carte oferă, de asemenea, cunoștințe despre crearea de vizualizări interactive, statice, asociate cu o comoară a bibliotecii Python.

Ghid de pornire rapidă SQL: Ghidul simplificat pentru începători pentru gestionarea, analizarea și manipularea datelor cu SQL, scris de Walter Shields

Această carte prezintă Structured Query Language sau SQL, unul dintre cele mai comune instrumente pentru analiza datelor. Această carte se află în lista noastră de top 10 cărți pentru analiști de date deoarece:

• Oferă acces la aplicații de browser SQL și baze de date exemple, ajutând cursanții să-și pună teoria în practică.
• Acces pe tot parcursul vieții la diverse instrumente digitale, unde ghidurile de referință și cărțile de lucru sunt doar câteva dintre ele.
• Învață utilizarea SQL pentru comunicarea cu bazele de date relaționale.
• Oferă sfaturi cursanților cu privire la modul corect de a prezenta angajatorilor noile abilități SQL dobândite.

Abilități de top în știința datelor de învățat

Crearea de valoare cu Social Media Analytics: gestionarea, alinierea și extragerea textului, rețelelor, acțiunilor, locației, aplicațiilor, hyperlink-urilor, multimedia și a datelor din motoarele de căutare din rețelele sociale, scris de Gohar F Khan

Acest lucru este ideal dacă căutați cărți pentru analiști de date care vă vor învăța despre utilizarea optimă a datelor pe platformele de social media. Autorul a explicat teoriile, strategiile, conceptele și tehnicile din spatele generării de lead-uri în rețelele sociale. Cartea oferă, de asemenea, o perspectivă asupra modului în care companiile pot crește loialitatea clienților, pot spori traficul paginilor lor web și ce trebuie să țină cont înainte de a lua decizii vitale de afaceri. Cartea oferă tutoriale, instrumente și studii de caz care sunt fructuoase pentru mărci și sunt de citit obligatoriu pentru începători, deoarece conceptele complexe de analiză a rețelelor sociale sunt descrise cu simplitate.

Dezvoltarea talentului analitic: a deveni un om de știință a datelor, scris de Vincent Granville

Această carte este o citire obligatorie pentru analiștii de date în devenire care caută o perspectivă asupra dezvoltării de analize detaliate pentru a îndeplini obiectivele de afaceri. Granville a explicat aspectele de bază ale științei datelor și abilitățile de care aveți nevoie pentru a le dobândi. În plus, această carte oferă întrebările atât de necesare pentru a vă rezolva interviul de angajare, mostre de CV-uri, exemple de liste de locuri de muncă și anchete de salariu.

Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again, scris de Eric Topol

Cartea navighează prin potențialul inteligenței artificiale de a revoluționa lumea medicală. Descrie modul în care AI poate împuternici medicii și medicii prin metamorfozarea a tot ceea ce fac, de la scanarea sau diagnosticarea bolilor până la sugerarea de tratamente și chiar luarea de note. Această carte explică nu numai cum să reduceți costurile medicale, ci și despre reducerea semnificativă a ratelor mortalității. Cursanții de medicină înclinați spre analiza datelor trebuie să aleagă această carte.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Armele distrugerii matematicii: cum Big Data crește inegalitatea și amenință democrația, scris de Cathy O'Neil

Ultima carte din lista noastră cu primele zece cărți de analiză a datelor este o carte a lui O'Neil, care deschide porțile către părțile mai întunecate ale datelor. Acesta explică potența și potențialul datelor de a funcționa ca instrument de utilizare iresponsabilă. Această carte avertizează cu privire la utilizarea nesăbuită a datelor care descriu rezultatele deciziilor luate de mașini și împinge mintea cititorului cu privire la puterea algoritmilor de a întări discriminarea. Deși s-ar putea ca fiecare cititor să nu fie pe aceeași pagină cu autorul, această carte este o citire obligatorie pentru conștientizare, limitând utilizarea acesteia pentru a asigura beneficii printr-o utilizare responsabilă.

Începe-ți cariera în știința datelor cu upGrad

Luarea deciziilor este o abilitate importantă de analist de date pe care o puteți învăța de la upGrad. Programul de certificat profesional upGrad în știința datelor și analiză de afaceri este oferit în parteneriat cu Universitatea din Maryland, unde aveți ocazia de a învăța abilități precum statistici, rezolvarea problemelor, analiză predictivă și multe altele. Iată câteva momente importante ale cursului:

• Peste 400 de ore de învățare
• Peste 100 de ore de sesiuni live
• 1 proiect Capstone la alegerea dvs. de domeniu
• Peste 20 de sarcini și studii de caz
• Oportunitatea de a obține o bursă pentru tineri talentați în valoare de 50k