10 лучших книг по науке о данных, которые стоит прочитать в 2022 году

Быстрая оцифровка и зависимость от Интернета являются причиной того, что многим специалистам по данным трудно управлять и использовать. Развивающаяся область науки о данных хорошо оснащена, чтобы не отставать от производства огромных объемов данных и извлекать из этого пользу.

Наука о данных относится к изучению управления грудами произведенных данных посредством углубленного анализа, структурирования и интеграции в ценные идеи с помощью инструментов машинного обучения и методов визуализации. Он использует алгоритмы для построения прогностических моделей и реализует их на неструктурированных данных для извлечения информации.

Следуя инновациям и важности науки о данных, наука о данных должна стать наиболее востребованным сектором труда. Также ожидается, что к 2026 году объем рынка увеличится до 322,9 млрд долларов США . Так почему бы не начать свою карьеру в науке о данных прямо сейчас?

Наши рекомендации по десятке лучших книг по науке о данных для начинающих необходимы для того, чтобы пройти ваш путь, чтобы получить работу по науке о данных!

Лучшие книги по науке о данных

1. Наука о данных для чайников Лилиан Пирсон

По мере роста спроса на специалистов по науке о данных все больше и больше людей выбирают курсы по науке о данных, чтобы найти работу в секторе с огромным будущим ростом. Эта книга является одним из основных ресурсов, используемых людьми для развития своих основ науки о данных.

Наука о данных для «чайников» — это быстрый старт для тех, кто приступает к курсу и ищет сочетание основ и продвинутых концепций. Книга охватывает ассимиляцию науки о данных, больших данных и инженерии данных, чтобы распознать внедренную технологию для эффективного управления данными. Новички могут выбрать его для старта в науке о данных.

2. Статистика Head First от Дон Гриффитс

Head First Statistics — отличное введение в науку о данных и ее статистические аспекты, включая уроки вероятности, регрессии, корреляции и логической статистики. Как и в других сериях Head First, в книге приоритет отдается тому, чтобы книга была разговорной и удобной для чтения. Следовательно, многие люди предпочитают его как первое знакомство с наукой о данных.

Чтобы книга была всеобъемлющей, в нее включены графики и разнообразные примеры из реальной жизни для большей ясности и реализации тем. Head First Statistics — это все, что может пожелать новичок в своем ресурсе для начинающих по науке о данных для легкого и информативного старта.

Ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных, чтобы повысить свою квалификацию

3. Наука о данных с нуля: первые принципы с Python, Джоэл Гурус

Наука о данных с нуля нацелена на основные структуры науки о данных и делает ее всеобъемлющей для читателей — статистику и математику. Он работает вместе с самыми основными инструментами науки о данных и рассказывает об их реализации с нуля с объяснением принципов, лежащих в основе этих инструментов.

Джоэл Гуру также подчеркивает в этой книге навыки взлома, необходимые для специалистов по данным, и расширяет возможность узнать больше о естественной обработке и сетевом анализе, чтобы расширить свои знания в области науки о данных. Короче говоря, он содержит все аспекты науки о данных в небольших фрагментах для быстрого повествования о том, что можно ожидать от курса науки о данных.

Ознакомьтесь с нашими популярными степенями по науке о данных

4. «Практическая статистика для специалистов по данным» Питера Брюса и Эндрю Брюса.

«Практическая статистика для специалистов по данным» — отличное начало для начинающих специалистов по данным, которые надеются найти обзор науки о данных, охватывающий выборку, рандомизацию, распределение и другие концепции высокого уровня.

Книга содержит обзоры моделей машинного обучения, расширенные концепции и подробные объяснения того, почему эти концепции имеют отношение к науке о данных. Хотя пояснения и примеры не очень подробные, книга может служить простым справочником для быстрого пересмотра концепции.

5. Справочник по науке о данных Python, Джейк Вандерплас.

В книге особое внимание уделяется концепциям науки о данных с помощью Python, который часто помогает в качестве мощного инструмента для работы со многими алгоритмами обработки естественного языка. В руководстве рассказывается о концепциях NumPy, IPython и Jupyter для реализации вычислительной среды, подходящей для Python, с использованием специалистов по данным.

Справочник по Python может не подойти новичку в науке о данных. Но профессиональные программисты, стремящиеся приступить к машинному обучению с помощью Python, могут выбрать эту книгу.

Основные базовые навыки работы с данными, которые необходимо освоить в 2022 году

6. Рассказывание историй с помощью данных Коула Нуссбаумера Кнафлика

Получение ценных данных — не единственный аспект науки о данных, и в этой книге освещается один из важнейших аспектов науки о данных: визуализация данных. Книга следует схеме повествования и обширной графике для объяснения различных концепций.

Автор постарался сделать книгу как можно более полной, чтобы пользователи могли погрузиться в основные моменты, а не ходить вокруг да около. Тем не менее, чтение книги готовит кандидатов к овладению такими важными понятиями, как наблюдение, анализ важной информации, инструменты визуализации и т. д.

7. Введение в статистическое обучение Тревора Хасти, Гарета Джеймса, Роберта Тибширы и Даниэлы Виттен.

Книга содержит глубокое понимание инструментов, необходимых для работы со сложными структурами науки о данных, написанное группой экспертов. В каждой главе представлены полезные методы моделирования и прогнозирования для соответствующих приложений.

В нем представлены примеры из реальной жизни, чтобы сохранить связь с ними, а также расширены различные методы реализации анализа, чтобы упростить процесс для читателей с помощью простого применения.

8. R для науки о данных Хардли Уикхема

Книга представляет собой отличное сочетание фундаментальных и передовых концепций науки о данных. На начальных этапах читатели познакомятся с основными понятиями, а по мере дальнейшего изучения главы понятия будут усложняться.

R for Data Science собирает концепции и причины их реализации для полного понимания. Он также охватывает практические бизнес-аспекты науки о данных, что весьма актуально в текущем секторе науки о данных.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

9. «Занимаясь наукой о данных», Кэти О'Нил

Эта книга является отличным введением в науку о данных с наличием надежных методов, моделей и алгоритмов, расширяющих возможности их правильной реализации. Он исследует такие темы, как логистическая регрессия, алгоритмы, статистические выводы, инженерия данных и визуализация данных, для значительного владения основными концепциями науки о данных.

Учащиеся могут включить это в свои учебные ресурсы по науке о данных, чтобы лучше понять концепции науки о данных.

10. Распознавание образов и машинное обучение Кристофера Бишопа

Книга «Распознавание образов и машинное обучение» обязательна для всех, кто занимается наукой о данных. Книга обеспечивает глубокое понимание концепций науки о данных благодаря широкому использованию цветных изображений и графиков для привлечения читателей.

Он подробно объясняет концепции машинного обучения и их аналитические функции посредством подробного анализа. Это исключительное начало вашей карьеры в науке о данных.

Основные базовые навыки работы с данными, которые необходимо освоить в 2022 году

Расширьте свои горизонты науки о данных с профессиональной сертификацией

Помимо надежных учебных ресурсов для самостоятельного обучения, профессиональный сертификационный курс по науке о данных может открыть для вас бесчисленные возможности. Сертификационная программа по аналитике данных upGrad может изменить правила игры для тех, кто стремится к науке о данных!

Программа охватывает основные предпосылки, основы и передовые концепции науки о данных, заключенные в проектах Capstone в реальном времени для сбалансированного теоретического и практического обобщения навыков обработки данных. Расширенная поддержка upGrad через экспертное наставничество, профориентацию и поддержку студентов — вот несколько других особенностей, которые делают эту программу превосходящей любую другую доступную.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Вывод

Обширная структура курса по науке о данных может обременять учащихся сложным и напряженным расписанием курсов. Выбор подходящего учебного материала может упростить ваше обучение науке о данных. Это одни из лучших доступных книг по науке о данных для начинающих , содержащие фундаментальные концепции науки о данных. В то время как учащиеся стремятся выбрать расширенные выпуски, чтобы быстрее овладеть навыками, жизненно важно понимать свой уровень навыков и использовать учебные ресурсы.