10 лучших книг по аналитике данных, которые стоит прочитать, чтобы начать свое путешествие

Знаете ли вы, что мы отправляем и получаем примерно 18,1 миллиона сообщений в минуту по всему миру и просматриваем 4,5 миллиона видео на YouTube в минуту? Проще говоря, мы генерируем около 2,5 квинтиллионов байт данных в день !

С увеличением кучи данных каждую секунду, естественно, возникает спрос на профессионала, который может их проанализировать и сделать понятными. Таким профессионалом является аналитик данных, который переводит цифры, статистику, числа и т. д. в понятную форму.

Для начинающих аналитиков данных крайне важно понимать основы анализа данных, и что может быть лучше, чем чтение? Проведите цифровую детоксикацию с этими книгами по анализу данных, прежде чем начать свое путешествие. Этот список охватывает десять обязательных к прочтению книг по анализу данных, включая AI, Python, Big Data, машинное обучение и т. д.

10 лучших книг по аналитике данных

Аналитика данных стала доступной, написана доктором Анилом Махешвари.

Опубликованная еще в 2014 году книга охватывает несколько важных тем, таких как искусственный интеллект, конфиденциальность данных и т. д., и предлагает советы по карьере в области науки о данных. Что делает эту книгу еще более интересной, так это ее организация. Книга имеет органичную структуру, как вводный курс в вашем колледже. Помимо краткого обзора важных концепций, в этой книге также рассматриваются:

• Тематические исследования, которые могут быть выполнены в вашем портфолио
• Реальные примеры использования анализа данных
• Учебники по Python и R для начинающих
• Набор контрольных вопросов, чтобы помочь учащимся проверить свой рост

Слишком большой, чтобы его игнорировать: экономическое обоснование больших данных, написанное Филом Саймоном

Это одна из классических книг по анализу больших данных. Автор курировал контент с примерами из реальной жизни, взятыми из приложений больших данных в местных органах власти и частных компаниях, чтобы объяснить, что большие данные имеют решающее значение. В контенте Фил Саймон исследовал всплеск использования больших данных в последнее время, упростил контент и сделал его понятным с помощью тематических исследований. Эта книга попала в этот список из-за легкости чтения и кристально ясного применения больших данных в реальной жизни.

Искусственный интеллект: руководство для думающих людей, написанное Мелани Митчелл

Книга исследует бурную историю искусственного интеллекта, его успех и даже страхи, связанные с его появлением. Эта книга обязательна к прочтению для аналитиков данных, потому что Митчелл поднял много неотложных вопросов, связанных с ИИ, в своем содержании, что заставляет читателя задуматься о том, стоит ли им беспокоиться об этом открытии. Еще одна причина погрузиться в эту книгу — четкое разграничение между шумихой и реальными достижениями искусственного интеллекта при плетении нарративов о науке и людях, стоящих за ней.

Посетите наши онлайн-курсы по науке о данных, чтобы повысить свою квалификацию

Ознакомьтесь с нашими популярными сертификатами Data Science

«Голая статистика: избавление от ужаса в данных», написанная Чарльзом Уиланом.

Если вы ищете свежий взгляд на статистику, которую вы уже узнали, эта книга — то, что вам нужно. Погрузитесь в эту книгу, если вы избегаете математических понятий, представленных в виде строк символов и чисел. В этой книге автор объяснил основные статистические понятия, такие как регрессия, корреляция и т. д., в развлекательном и поучительном стиле. Автор с юмором определил, почему вам следует изучать статистику не просто потому, что вы профессионал, а скорее простолюдин.

Python для анализа данных, написанный Уэсом МакКинни

Это идеальная книга для изучения сложных концепций Python, если вы новичок в Python. Книга предлагает возможность обучения тому, как выполнять операции с наборами данных Python, включая перемалывание, манипулирование данными, обработку и очистку. Эта книга также дает знания о создании интерактивных статических визуализаций в сочетании с сокровищницей библиотеки Python.

Краткое руководство по SQL: Упрощенное руководство для начинающих по управлению, анализу и манипулированию данными с помощью SQL, написанное Уолтером Шилдсом.

В этой книге представлен язык структурированных запросов или SQL, один из наиболее распространенных инструментов для анализа данных. Эта книга входит в наш список 10 лучших книг по аналитике данных, потому что:

• Он предоставляет доступ к браузерным приложениям SQL и примерам баз данных, помогая учащимся применить свою теорию на практике.
• Пожизненный доступ к различным цифровым инструментам, среди которых справочники и рабочие тетради.
• Обучает использованию SQL для связи с реляционными базами данных.
• Дает советы учащимся о том, как правильно передать недавно приобретенные навыки SQL своим работодателям.

Основные навыки работы с данными

Создание ценности с помощью аналитики социальных сетей: управление, выравнивание и анализ текста социальных сетей, сетей, действий, местоположения, приложений, гиперссылок, мультимедиа и данных поисковых систем, написанный Гохар Ф. Хан

Это идеально, если вы ищете книги по аналитике данных, которые научат вас оптимальному использованию данных на платформах социальных сетей. Автор объяснил теории, стратегии, концепции и методы лидогенерации в социальных сетях. Книга также дает представление о том, как компании могут повысить лояльность клиентов, повысить посещаемость своих веб-страниц и что следует иметь в виду, прежде чем принимать жизненно важные бизнес-решения. Книга предлагает учебные пособия, инструменты и тематические исследования, которые полезны для брендов и являются обязательными к прочтению для новичков, поскольку сложные концепции аналитики социальных сетей описаны в простом виде.

Развитие аналитического таланта: Стать специалистом по данным, написанный Винсентом Гранвиллем

Эта книга обязательна к прочтению начинающими аналитиками данных, которые ищут перспективу разработки подробной аналитики для достижения бизнес-целей. Гранвилл объяснил основные аспекты науки о данных и навыки, необходимые для их приобретения. Кроме того, эта книга предлагает столь необходимые вопросы, чтобы взломать ваше собеседование, образцы резюме, экземпляры списков вакансий и обзоры заработной платы.

Глубокая медицина: как искусственный интеллект может снова сделать здравоохранение человеком, написанный Эриком Тополем

Книга посвящена потенциалу искусственного интеллекта, который может произвести революцию в медицинском мире. В нем описывается, как ИИ может расширить возможности врачей и врачей, преобразовывая все, что они делают, — от сканирования или диагностики заболеваний до предложения лечения и даже ведения заметок. В этой книге рассказывается не только о том, как сократить медицинские расходы, но и о том, как значительно снизить уровень смертности. Учащиеся-медики, склонные к анализу данных, должны выбрать эту книгу.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Оружие математического разрушения: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии, автор Кэти О'Нил

Последняя книга в нашем списке десяти лучших книг по аналитике данных — это книга О'Нила, которая открывает двери к более темным сторонам данных. Это объясняет эффективность данных и возможность их использования в качестве инструмента для безответственного использования. Эта книга предупреждает о безрассудном использовании данных, описывающих результаты машинных решений, и подталкивает читателя к мысли о силе алгоритмов для усиления дискриминации. Хотя каждый читатель может быть не на той же странице, что и автор, эту книгу необходимо прочитать для осознания, ограничивая ее использование, чтобы обеспечить преимущества за счет ответственного использования.

Начните свою карьеру в науке о данных с upGrad

Принятие решений — один из важных навыков аналитика данных, которому вы можете научиться у upGrad. Программа профессионального сертификата upGrad в области науки о данных и бизнес-аналитики предлагается в партнерстве с Университетом Мэриленда, где вы получаете возможность освоить такие навыки, как статистика, решение проблем, прогнозная аналитика и многое другое. Вот несколько основных моментов курса:

• Более 400 часов обучения
• Более 100 часов живых сессий
• 1 проект Capstone на ваш выбор домена
• 20+ заданий и кейсов
• Возможность получить стипендию для молодых талантов в размере 50 тысяч