Top 10 cărți de știință a datelor de citit în 2022

Digitalizarea rapidă și dependența de internet sunt factorii cauzatori ai multor profesioniști ai datelor care se străduiesc să gestioneze și să utilizeze. Domeniul în evoluție al științei datelor este bine echipat pentru a ține pasul cu producția enormă de date și pentru a obține valoare din aceasta.

Știința datelor se referă la studiul gestionării grămezilor de date produse prin analiză aprofundată, structurare și integrare în perspective valoroase prin instrumente de învățare automată și metode de vizualizare. Utilizează algoritmi pentru a construi modele predictive și pentru a le implementa pe date nestructurate pentru a valorifica informații.

După inovația și semnificația științei datelor, știința datelor va fi cel mai solicitat sector de muncă. De asemenea, se așteaptă să își extindă dimensiunea pieței la 322,9 miliarde USD până în 2026 . Deci, de ce să nu-ți pornești acum cariera în știința datelor?

Recomandările noastre pentru cele mai bune zece cărți de știință a datelor pentru începători sunt esențiale pe care trebuie să le parcurgeți în călătoria dvs. de a obține un loc de muncă în știința datelor!

Top cărți de știință a datelor

1. Data Science for Dummies de Lillian Pierson

Pe măsură ce cererea de profesioniști în știința datelor crește, tot mai mulți oameni iau cursuri de știință a datelor pentru a căuta o poziție în sectorul cu o creștere masivă în viitor. Această carte este una dintre resursele fundamentale folosite de oameni pentru a-și cultiva elementele de bază ale științei datelor.

Știința datelor pentru manechin este un început rapid pentru persoanele care intră în curs și caută o combinație de elemente fundamentale și concepte avansate. Cartea acoperă asimilarea științei datelor, a datelor mari și a ingineriei datelor pentru a recunoaște tehnologia implementată pentru un management eficient al datelor. Începătorii îl pot alege pe acesta pentru un avans în știința datelor.

2. Statistici Head First de Dawn Griffiths

Head First Statistics este o introducere excelentă în știința datelor și în aspectele sale statistice, cuprinzând lecții de probabilitate, regresie, corelație și statistică inferențială. La fel ca alte serii Head First, cartea prioritizează menținerea cărții conversaționale și ușor de citit. Prin urmare, este preferat de mulți oameni ca prima lor perspectivă asupra științei datelor.

Pentru a menține cartea cuprinzătoare, sunt incluse utilizarea graficelor și diverse exemple din viața reală pentru o claritate superioară și implementarea subiectelor. Head First Statistics este tot ceea ce un începător își poate dori în resursa pentru începători în știința datelor, pentru un început ușor și informativ.

Consultați certificările noastre de știință a datelor pentru a vă îmbunătăți abilitățile

3. Data Science de la zero: Primele principii cu Python de Joel Gurus

Știința datelor de la zero vizează structurile de bază ale științei datelor și o face cuprinzătoare pentru cititori - Statistică și Matematică. Funcționează împreună cu cele mai elementare instrumente de știință a datelor și povestește implementarea lor de la zero, cu o explicație a principiilor din spatele acestor instrumente.

Joel Gurus subliniază, de asemenea, abilitățile de hacking esențiale pentru oamenii de știință ai datelor prin această carte, extinzând în același timp oportunitatea de a afla mai multe despre procesarea naturală și analiza rețelei pentru a vă extinde cunoștințele în domeniul științei datelor. Pe scurt, conține fiecare aspect al științei datelor în bucăți mici pentru o narațiune rapidă a ceea ce este de așteptat de la cursul de știință a datelor.

Explorați diplomele noastre populare în știința datelor

4. Statistici practice pentru cercetătorii de date de Peter Bruce și Andrew Bruce

Statisticile practice pentru oamenii de știință ai datelor este un început excelent pentru cei care aspiră la știința datelor care speră să găsească o privire de ansamblu asupra științei datelor care acoperă eșantionarea, randomizarea, distribuția și alte concepte de nivel înalt.

Cartea conține anchete ale modelelor ML, concepte avansate și explicații detaliate despre motivul pentru care aceste concepte sunt relevante pentru știința datelor. Deși explicațiile și exemplele nu sunt foarte detaliate, cartea poate funcționa ca o referință ușoară pentru revizuirea rapidă a conceptului.

5. Python Data Science Handbook de Jake VanderPlas

Cartea pune accent pe conceptele științei datelor prin Python, care adesea ajută ca instrument puternic pentru a lucra cu mulți algoritmi de procesare a limbajului natural. Manualul narează concepte de NumPy, IPython și Jupyter pentru a implementa un mediu de calcul potrivit pentru Python folosind oamenii de știință de date.

Este posibil ca manualul Python să nu se potrivească unui novice în știința datelor. Dar, programatorii profesioniști care doresc să pășească în învățarea automată prin Python pot opta pentru această carte.

Top abilități esențiale de știință a datelor de învățat în 2022

6. Povestire cu date de Cole Nussbaumer Knaflic

Obținerea de date valoroase nu este singurul aspect al științei datelor, iar această carte evidențiază unul dintre aspectele esențiale ale științei datelor: vizualizarea datelor. Cartea urmează un model de povestire și o grafică extinsă pentru a explica diverse concepte.

Autorul a încercat să mențină cartea cât mai cuprinzătoare posibil pentru a permite utilizatorilor să se scufunde în puncte esențiale, mai degrabă decât să bată în jurul tufișului. Cu toate acestea, citirea cărții îi pregătește pe candidați să asume concepte critice precum observarea, analiza informațiilor importante, instrumentele de vizualizare etc.

7. O introducere în învățarea statistică de Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira și Daniela Witten

Cartea conține o înțelegere aprofundată a instrumentelor necesare pentru a face față structurilor complexe ale științei datelor scrise de un grup de experți. Fiecare capitol oferă o tehnică utilă de modelare și predicție pentru aplicațiile relevante.

Prezintă exemple din lumea reală pentru a menține identificabile, extinzând în același timp diverse metode de implementare a analizei pentru a simplifica procesul pentru cititori cu o aplicare ușoară.

8. R pentru știința datelor de Hardley Wickham

Cartea este o combinație excelentă de concepte fundamentale și avansate ale științei datelor. Etapele inițiale îi vor prezenta pe cititori la conceptele de bază și, pe măsură ce continuăm să mergem mai departe în capitol, conceptele devin complexe.

R for Data Science compilează concepte și motivul care a stat la baza implementării lor pentru o înțelegere aprofundată. Acesta acoperă, de asemenea, aspectele practice de afaceri ale științei datelor, care sunt destul de relevante în sectorul actual al științei datelor.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

9. Doing Data Science de Cathy O'Neil

Această carte este o introducere excelentă în știința datelor, cu prezența unor metode, modele și algoritmi fiabile care extind implementarea corectă a acestora. Acesta explorează subiecte precum regresia logistică, algoritmii, inferența statistică, ingineria datelor și vizualizarea datelor pentru o stăpânire semnificativă a conceptelor de bază ale științei datelor.

Cursanții pot include acest lucru în resursele lor de studiu pentru știința datelor pentru a înțelege mai bine conceptele științei datelor.

10. Recunoașterea modelelor și învățarea automată de Christopher Bishop

Pattern Recognition and Machine Learning este o carte obligatorie pentru aspiranții la știința datelor de toate nivelurile. Cartea oferă o perspectivă aprofundată asupra conceptelor științei datelor prin utilizarea extensivă a imaginilor colorate și a graficelor pentru a captiva cititorii.

Acesta explică în detaliu conceptele de învățare automată și caracteristicile lor analitice prin analize detaliate. Este un început excepțional pentru cariera ta în știința datelor.

Top abilități esențiale de știință a datelor de învățat în 2022

Lărgiți-vă orizonturile științei datelor cu certificare profesională

Pe lângă resursele de studiu de încredere pentru auto-studiu, un curs de certificare profesională în știința datelor vă poate invita nenumărate oportunități. Programul de certificat de analiză a datelor de la upGrad poate schimba jocul pentru aspiranții la știința datelor!

Programul acoperă cerințe preliminare esențiale, elemente fundamentale și concepte avansate de știință a datelor, încheiate prin proiecte Capstone în timp real pentru o compilare echilibrată teoretică și practică a abilităților de știință a datelor. Asistența extinsă upGrad prin mentorat de experți, îndrumare în carieră și sprijin pentru studenți sunt alte câteva caracteristici care fac acest program superior oricărui alt disponibil.

Citiți articolele noastre populare despre știința datelor

Concluzie

Structura extinsă a cursurilor de știință a datelor poate împovăra cursanții prin programe de curs elaborate și agitate. Optarea pentru materialul de învățare potrivit vă poate simplifica călătoria de învățare a științei datelor. Acestea sunt unele dintre cele mai bune cărți de știință a datelor pentru începători disponibile, care conțin concepte fundamentale de știință a datelor. În timp ce cursanții sunt motivați să aleagă edițiile avansate pentru a obține competențe mai rapid, este vital să vă înțelegeți nivelul de abilități și să vă folosiți resursele de învățare.