หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูล 10 อันดับแรกที่ควรอ่านเพื่อเริ่มต้นการเดินทางของคุณ

คุณรู้หรือไม่ว่าเราส่งและรับข้อความประมาณ 18.1 ล้านข้อความต่อนาที ทั่วโลก และดูวิดีโอ YouTube 4.5 ล้านรายการในหนึ่งนาที พูดง่ายๆ ก็คือ เราสร้างข้อมูลประมาณ 2.5 quintillion ไบต์ต่อวัน !

ด้วยการเพิ่มขึ้นของกองข้อมูลในแต่ละวินาที ทำให้เกิดความต้องการมืออาชีพที่สามารถวิเคราะห์และทำให้มันเข้าใจได้ ผู้เชี่ยวชาญดังกล่าวคือนักวิเคราะห์ข้อมูลที่แปลตัวเลข สถิติ ตัวเลข ฯลฯ ให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้

สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูล และจะมีวิธีใดที่จะดีไปกว่าการอ่านบางส่วน ทำดีท็อกซ์แบบดิจิทัลด้วย หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูล เหล่านี้ ก่อนเริ่มการเดินทางของคุณ รายการนี้ครอบคลุม หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ ต้องอ่านสิบ เล่ม รวมถึง AI, Python, Big Data, การเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ

หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูล 10 อันดับแรก

การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้เข้าถึงได้ เขียนโดย Dr Anil Maheshwari

หนังสือเล่มนี้ตีพิมพ์ในปี 2014 ครอบคลุมหัวข้อสำคัญหลายประการ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ฯลฯ และให้คำแนะนำด้านอาชีพในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่ทำให้หนังสือเล่มนี้น่าสนใจยิ่งขึ้นคือการจัดองค์กร หนังสือเล่มนี้มีโครงสร้างแบบออร์แกนิก เช่นเดียวกับหลักสูตรเบื้องต้นในวิทยาลัยของคุณ นอกเหนือจากบทสรุประดับสูงของแนวคิดที่สำคัญแล้ว หนังสือเล่มนี้ยังครอบคลุมเพิ่มเติม:

• กรณีศึกษาที่สามารถดำเนินการได้ในพอร์ตโฟลิโอของคุณ
• ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงโดยนำการวิเคราะห์ข้อมูลไปใช้
• บทช่วยสอน Python และ R สำหรับผู้เริ่มต้น
• ชุดคำถามทบทวนเพื่อช่วยให้ผู้เรียนตรวจสอบการเติบโตของพวกเขา

ใหญ่เกินกว่าจะเพิกเฉย: กรณีธุรกิจสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ เขียนโดย Phil Simon

นี่เป็นหนึ่งในหนังสือคลาสสิกของ การวิเคราะห์ข้อมูล ขนาดใหญ่ ผู้เขียนได้รวบรวมเนื้อหาพร้อมตัวอย่างในชีวิตจริงจากแอปพลิเคชัน Big Data ในหน่วยงานรัฐบาลท้องถิ่นและบริษัทเอกชน เพื่ออธิบายว่า Big Data มีความสำคัญ ในเนื้อหา Phil Simon ได้สำรวจการเพิ่มขึ้นของการใช้ Big Data ในช่วงไม่กี่ครั้งที่ผ่านมา ทำให้เนื้อหาง่ายขึ้น และทำให้เข้าใจได้โดยใช้กรณีศึกษา หนังสือเล่มนี้อยู่ในรายชื่อนี้เนื่องจากสามารถอ่านได้ง่ายและนำ Big Data ไปใช้ในชีวิตจริงได้อย่างชัดเจน

ปัญญาประดิษฐ์: คู่มือเพื่อการคิดของมนุษย์ เขียนโดย Melanie Mitchell

หนังสือเล่มนี้สำรวจประวัติศาสตร์อันวุ่นวายของปัญญาประดิษฐ์ ความสำเร็จ และแม้กระทั่งความกลัวที่จะเกิดขึ้น หนังสือเล่มนี้เป็นหนังสือที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องอ่าน เพราะ Mitchell ได้ตั้งคำถามเร่งด่วนมากมายเกี่ยวกับ AI ตลอดทั้งเนื้อหา ซึ่งจะสำรวจผู้อ่านให้คิดว่าควรกังวลเกี่ยวกับการค้นพบนี้หรือไม่ อีกเหตุผลหนึ่งที่คุณควรดำดิ่งลงไปในหนังสือเล่มนี้คือความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างโฆษณาเกินจริงและความสำเร็จที่แท้จริงของปัญญาประดิษฐ์ ในขณะที่เล่าเรื่องเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์และผู้คนที่อยู่เบื้องหลัง

ดูหลักสูตรออนไลน์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเพิ่มทักษะให้กับตัวคุณเอง

สำรวจใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

สถิติเปลือยเปล่า: ขจัดความกลัวออกจากข้อมูล เขียนโดย Charles Wheelan

หากคุณกำลังมองหามุมมองใหม่ๆ เกี่ยวกับสถิติที่คุณได้เรียนรู้ไปแล้ว นี่คือหนังสือที่คุณควรอ่าน เจาะลึกหนังสือเล่มนี้ว่าแนวคิดทางคณิตศาสตร์เป็นสิ่งที่คุณหลีกเลี่ยงหากนำเสนอเป็นสตริงของสัญลักษณ์และตัวเลข ในหนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนได้อธิบายแนวคิดทางสถิติหลัก เช่น การถดถอย สหสัมพันธ์ ฯลฯ ในรูปแบบที่ให้ความบันเทิงและให้ความกระจ่าง ผู้เขียนได้กำหนดไว้อย่างตลกขบขันว่าทำไมคุณควรเรียนรู้สถิติ ไม่ใช่แค่เพราะคุณเป็นมืออาชีพ แต่ควรเป็นสามัญชน

Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เขียนโดย Wes McKinney

นี่คือหนังสือที่เหมาะสำหรับการเรียนรู้แนวคิดเกี่ยวกับ Python ที่ซับซ้อน หากคุณเพิ่งเริ่มใช้ Python หนังสือเล่มนี้ให้โอกาสในการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการดำเนินการกับชุดข้อมูล Python รวมถึงการกระทืบ การจัดการข้อมูล การประมวลผล และการทำความสะอาด หนังสือเล่มนี้ยังให้ความรู้เกี่ยวกับการสร้างภาพแบบโต้ตอบและภาพนิ่งที่จับคู่กับขุมทรัพย์ของห้องสมุด Python

คู่มือการเริ่มต้นใช้งาน SQL QuickStart: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานอย่างง่ายในการจัดการ วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลด้วย SQL เขียนโดย Walter Shields

หนังสือเล่มนี้จะแนะนำ Structured Query Language หรือ SQL ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่พบบ่อยที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล หนังสือเล่มนี้อยู่ในรายชื่อ หนังสือวิเคราะห์ข้อมูล 10 อันดับแรกของเรา เนื่องจาก:

• มันให้การเข้าถึงแอปพลิเคชันเบราว์เซอร์ SQL และฐานข้อมูลตัวอย่าง ช่วยให้ผู้เรียนนำทฤษฎีของตนไปปฏิบัติ
• การเข้าถึงเครื่องมือดิจิทัลต่างๆ ได้ตลอดชีวิต โดยมีคู่มืออ้างอิงและเวิร์กบุ๊กเพียงไม่กี่รายการเท่านั้น
• สอนการใช้ SQL เพื่อสื่อสารกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
• ให้คำแนะนำแก่ผู้เรียนเกี่ยวกับวิธีการนำเสนอทักษะ SQL ที่ได้รับใหม่ให้กับนายจ้างอย่างถูกต้อง

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำที่ควรเรียนรู้

การสร้างมูลค่าด้วย Social Media Analytics: การจัดการ การจัดตำแหน่ง และการขุดข้อความโซเชียลมีเดีย เครือข่าย การดำเนินการ ตำแหน่ง แอป ไฮเปอร์ลิงก์ มัลติมีเดีย และข้อมูลเครื่องมือค้นหา เขียนโดย Gohar F Khan

เหมาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังค้นหาหนังสือวิเคราะห์ข้อมูลที่จะสอนคุณเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลที่เหมาะสมบนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ผู้เขียนได้อธิบายทฤษฎี กลยุทธ์ แนวคิด และเทคนิคเบื้องหลังการสร้างความสนใจในตัวสินค้าในโซเชียลมีเดีย หนังสือเล่มนี้ยังให้มุมมองเกี่ยวกับวิธีที่ธุรกิจต่างๆ สามารถเพิ่มความภักดีของลูกค้า เพิ่มปริมาณการเข้าชมหน้าเว็บ และสิ่งที่ต้องคำนึงถึงก่อนตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ หนังสือเล่มนี้มีบทช่วยสอน เครื่องมือ และกรณีศึกษาที่เป็นประโยชน์ต่อแบรนด์และเป็นสิ่งที่ต้องอ่านสำหรับผู้เริ่มต้น เนื่องจากแนวคิดที่ซับซ้อนของการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียนั้นแสดงให้เห็นอย่างเรียบง่าย

การพัฒนาความสามารถด้านการวิเคราะห์: การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เขียนโดย Vincent Granville

หนังสือเล่มนี้เป็นสิ่งที่ต้องอ่านสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นใหม่ที่ต้องการมุมมองในการพัฒนาการวิเคราะห์โดยละเอียดเพื่อให้เป็นไปตามวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ Granville ได้อธิบายแง่มุมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลักและทักษะที่คุณต้องได้รับ นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังมีคำถามที่จำเป็นมากในการเจาะข้อมูลการสัมภาษณ์งานของคุณ ตัวอย่างงานต่อ ตัวอย่างรายการงาน และแบบสำรวจเงินเดือน

Deep Medicine: ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำให้มนุษย์กลับมาดูแลสุขภาพได้อย่างไร เขียนโดย Eric Topol

หนังสือเล่มนี้กล่าวถึงศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ในการปฏิวัติโลกทางการแพทย์ มันอธิบายว่า AI สามารถให้อำนาจแก่แพทย์และแพทย์ได้อย่างไรโดยเปลี่ยนแปลงทุกสิ่งที่พวกเขาทำ ตั้งแต่การสแกนหรือวินิจฉัยโรคไปจนถึงการแนะนำการรักษาและแม้แต่การจดบันทึก หนังสือเล่มนี้ไม่เพียงแต่จะอธิบายวิธีลดต้นทุนการรักษาพยาบาล แต่ยังรวมถึงการลดอัตราการเสียชีวิตลงอย่างมากอีกด้วย ผู้เรียนทางการแพทย์มีแนวโน้มที่จะวิเคราะห์ข้อมูลต้องเลือกหนังสือเล่มนี้

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

อาวุธแห่งการทำลายล้างทางคณิตศาสตร์: บิ๊กดาต้าเพิ่มความไม่เท่าเทียมกันและคุกคามประชาธิปไตยได้อย่างไร เขียนโดย Cathy O'Neil

หนังสือเล่มสุดท้ายในรายการ หนังสือการวิเคราะห์ข้อมูล สิบอันดับแรก ของเรา คือหนังสือของ O'Neil ซึ่งเปิดประตูสู่ด้านมืดของข้อมูล อธิบายถึงศักยภาพและศักยภาพของข้อมูลในการทำงานเป็นเครื่องมือสำหรับการใช้งานที่ขาดความรับผิดชอบ หนังสือเล่มนี้เตือนเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลที่อธิบายถึงผลลัพธ์ของการตัดสินใจโดยเครื่องจักรอย่างไม่ระมัดระวัง และกระตุ้นจิตใจของผู้อ่านเกี่ยวกับพลังของอัลกอริธึมเพื่อส่งเสริมการเลือกปฏิบัติ แม้ว่าผู้อ่านทุกคนอาจไม่อยู่ในหน้าเดียวกับผู้เขียน แต่หนังสือเล่มนี้เป็นสิ่งที่ต้องอ่านเพื่อการรับรู้ โดยจำกัดการใช้งานเพื่อให้แน่ใจว่าได้รับประโยชน์จากการใช้อย่างรับผิดชอบ

เริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณด้วย upGrad

การตัดสินใจเป็นทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญอย่างหนึ่ง ซึ่งคุณสามารถเรียนรู้ได้จาก upGrad โปรแกรมประกาศนียบัตรระดับมืออาชีพของ upGrad ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจ มีให้โดยร่วมมือกับมหาวิทยาลัยแมริแลนด์ ซึ่งคุณจะได้รับโอกาสในการเรียนรู้ทักษะต่างๆ เช่น สถิติ การแก้ปัญหา การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย นี่คือไฮไลท์บางส่วนของหลักสูตร:

• กว่า 400 ชั่วโมงการเรียนรู้
• เซสชั่นสดมากกว่า 100 ชั่วโมง
• 1 โครงการ Capstone ของตัวเลือกโดเมนของคุณ
• 20+ การมอบหมายและกรณีศึกษา
• โอกาสในการคว้าทุน Young Talent Scholarship มูลค่า 50k