หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูล 10 อันดับแรกที่น่าอ่านในปี 2565

การแปลงเป็นดิจิทัลอย่างรวดเร็วและการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตเป็นสาเหตุที่ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจำนวนมากประสบปัญหาในการจัดการและใช้งาน สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังพัฒนานั้นเพียบพร้อมเพื่อให้ทันกับการผลิตข้อมูลจำนวนมหาศาลและเก็บเกี่ยวคุณค่าจากมัน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลหมายถึงการศึกษาการจัดการกองข้อมูลที่ผลิตผ่านการวิเคราะห์เชิงลึก การจัดโครงสร้าง และการรวมเข้ากับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าผ่านเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการแสดงภาพ ใช้อัลกอริทึมเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อแลกรับข้อมูล

ตามนวัตกรรมและความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกกำหนดให้เป็นภาคงานที่มีความต้องการมากที่สุด นอกจากนี้ยัง คาดว่าจะขยายขนาดตลาดเป็น 322.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2569 ดังนั้น ทำไมไม่เริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณตอนนี้เลย

คำแนะนำของเราสำหรับหนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด 10 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้นเป็นสิ่งสำคัญในการเดินทางไปทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล!

หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม

1. Data Science for Dummies โดย Lillian Pierson

เมื่อความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตขึ้น ผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ก็เริ่มเลือกหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแสวงหาตำแหน่งในภาคธุรกิจที่มีการเติบโตอย่างมหาศาลในอนาคต หนังสือเล่มนี้เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลพื้นฐานที่ผู้คนใช้เพื่อพัฒนาพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของพวกเขา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับหุ่นจำลองเป็นการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับผู้ที่เข้าสู่หลักสูตรและค้นหาการผสมผสานระหว่างพื้นฐานและแนวคิดขั้นสูง หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมถึงการผสมผสานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล บิ๊กดาต้า และวิศวกรรมข้อมูล เพื่อให้เข้าใจถึงการนำเทคโนโลยีที่นำมาใช้เพื่อการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้เริ่มต้นสามารถเลือกสิ่งนี้เพื่อเริ่มต้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

2. Head First Statistics โดย Dawn Griffiths

Head First Statistics เป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแง่มุมทางสถิติซึ่งประกอบด้วยความน่าจะเป็น การถดถอย สหสัมพันธ์ และบทเรียนสถิติเชิงอนุมาน เช่นเดียวกับซีรี่ส์ Head First อื่น ๆ หนังสือให้ความสำคัญกับการสนทนาและเป็นมิตรกับผู้อ่าน ดังนั้นจึงเป็นที่ต้องการของหลาย ๆ คนในฐานะความเข้าใจอย่างแรกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เพื่อให้หนังสือเล่มนี้ครอบคลุม การใช้กราฟิกและตัวอย่างชีวิตจริงที่หลากหลายจึงรวมไว้เพื่อความชัดเจนที่เหนือกว่าและการนำหัวข้อไปใช้ Head First Statistics คือทุกสิ่งที่ผู้เริ่มต้นต้องการในแหล่งข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการเริ่มต้นที่ง่ายและให้ข้อมูล

ตรวจสอบใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มทักษะให้กับตัวคุณเอง

3. Data Science from Scratch: First Principles with Python โดย Joel Gurus

วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้นกำหนดเป้าหมายโครงสร้างหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำให้ครอบคลุมสำหรับผู้อ่าน - สถิติและคณิตศาสตร์ ทำงานร่วมกับเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐานที่สุดและบรรยายการใช้งานตั้งแต่เริ่มต้นพร้อมคำอธิบายหลักการเบื้องหลังเครื่องมือเหล่านี้

Joel Gurus ยังเน้นย้ำทักษะการแฮ็กที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านหนังสือเล่มนี้ ขณะเดียวกันก็ขยายโอกาสในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลตามธรรมชาติและการวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อเพิ่มพูนความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ โดยสังเขป มันมีทุกแง่มุมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นชิ้นขนาดพอดีคำสำหรับการบรรยายอย่างรวดเร็วของสิ่งที่คาดหวังจากหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สำรวจปริญญาวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

4. สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดย Peter Bruce และ Andrew Bruce

สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการค้นหาภาพรวมของวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งครอบคลุมการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่าง การกระจาย และแนวคิดระดับสูงอื่นๆ

หนังสือเล่มนี้ประกอบด้วยการสำรวจแบบจำลอง ML แนวคิดขั้นสูง และคำอธิบายอย่างละเอียดว่าทำไมแนวคิดเหล่านี้จึงเกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แม้ว่าคำอธิบายและตัวอย่างจะไม่มีรายละเอียดมากนัก แต่หนังสือเล่มนี้สามารถใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงได้ง่ายสำหรับการแก้ไขแนวคิดอย่างรวดเร็ว

5. คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python โดย Jake VanderPlas

หนังสือเล่มนี้เน้นย้ำแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่าน Python ซึ่งมักจะช่วยเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำงานกับอัลกอริธึมการประมวลผลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก คู่มือนี้บรรยายแนวคิดของ NumPy, IPython และ Jupyter เพื่อใช้สภาพแวดล้อมการคำนวณที่เหมาะสมกับ Python โดยใช้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คู่มือ Python อาจไม่เหมาะกับมือใหม่ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่โปรแกรมเมอร์มืออาชีพที่ต้องการก้าวเข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่องผ่าน Python สามารถเลือกหนังสือเล่มนี้ได้

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำคัญที่ต้องเรียนรู้ในปี 2022

6. การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลโดย Cole Nussbaumer Knaflic

การได้มาซึ่งข้อมูลอันมีค่าไม่ใช่เพียงแง่มุมเดียวของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และหนังสือเล่มนี้ได้เน้นย้ำถึงแง่มุมที่สำคัญประการหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นั่นคือ การสร้างภาพข้อมูล หนังสือเล่มนี้ใช้รูปแบบการเล่าเรื่องและกราฟิกที่กว้างขวางเพื่ออธิบายแนวคิดที่หลากหลาย

ผู้เขียนได้พยายามทำให้หนังสือเล่มนี้มีความครอบคลุมมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ เพื่อให้ผู้ใช้ได้ดำดิ่งลงไปในประเด็นสำคัญ แทนที่จะต้องตีไปรอบ ๆ พุ่มไม้ อย่างไรก็ตาม การอ่านหนังสือเล่มนี้เป็นการเตรียมความพร้อมให้ผู้สมัครรับแนวคิดที่สำคัญ เช่น การสังเกต การวิเคราะห์ข้อมูลสำคัญ เครื่องมือการสร้างภาพข้อมูล เป็นต้น

7. บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติโดย Trevor Hastie, Gareth James, Robert Tibshira และ Daniela Witten

หนังสือเล่มนี้ประกอบด้วยความเข้าใจในเชิงลึกเกี่ยวกับเครื่องมือที่จำเป็นในการจัดการกับโครงสร้างวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งเขียนขึ้นโดยกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ แต่ละบทมีเทคนิคการสร้างแบบจำลองและการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง

นำเสนอตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อให้สัมพันธ์กันในขณะที่ขยายวิธีการดำเนินการวิเคราะห์ที่หลากหลายเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการสำหรับผู้อ่านด้วยแอปพลิเคชันที่ง่าย

8. R สำหรับ Data Science โดย Hardley Wickham

หนังสือเล่มนี้เป็นการผสมผสานที่ยอดเยี่ยมระหว่างแนวคิดพื้นฐานและวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง ขั้นแรกจะแนะนำให้ผู้อ่านรู้จักกับแนวคิดพื้นฐาน และในขณะที่เราดำเนินการต่อไปในบทต่อไป แนวความคิดจะซับซ้อน

R for Data Science รวบรวมแนวคิดและเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการนำไปใช้เพื่อความเข้าใจอย่างถ่องแท้ นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงแง่มุมทางธุรกิจเชิงปฏิบัติของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งค่อนข้างมีความเกี่ยวข้องในภาควิทยาศาสตร์ข้อมูลในปัจจุบัน

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

9. การทำ Data Science โดย Cathy O'Neil

หนังสือเล่มนี้เป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยวิธีการ แบบจำลอง และอัลกอริธึมที่เชื่อถือได้ซึ่งขยายการใช้งานที่ถูกต้อง โดยสำรวจหัวข้อต่างๆ เช่น การถดถอยโลจิสติก อัลกอริธึม การอนุมานทางสถิติ วิศวกรรมข้อมูล และการแสดงภาพข้อมูลสำหรับคำสั่งที่สำคัญของแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลัก

ผู้เรียนสามารถรวมสิ่งนี้ไว้ในแหล่งข้อมูลการศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ดีขึ้น

10. การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่องโดย Christopher Bishop

Pattern Recognition และ Machine Learning เป็นหนังสือที่ต้องมีสำหรับผู้ต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกระดับ หนังสือเล่มนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกในเชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านการใช้รูปภาพและกราฟสีอย่างกว้างขวางสำหรับผู้อ่านที่มีส่วนร่วม

โดยจะอธิบายแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่องและคุณลักษณะการวิเคราะห์อย่างละเอียดถี่ถ้วนผ่านการวิเคราะห์โดยละเอียด เป็นการเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมสำหรับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำคัญที่ต้องเรียนรู้ในปี 2022

ขยายขอบเขตวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณด้วยใบรับรองระดับมืออาชีพ

นอกจากแหล่งข้อมูลการศึกษาที่เชื่อถือได้สำหรับการศึกษาด้วยตนเองแล้ว หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถเชิญโอกาสมากมายให้คุณได้ โปรแกรมใบรับรองการวิเคราะห์ข้อมูลของ upGrad สามารถเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับผู้ที่ต้องการวิทยาศาสตร์ข้อมูล!

โปรแกรมครอบคลุมข้อกำหนดเบื้องต้นที่จำเป็น พื้นฐาน และแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง ซึ่งสรุปโดยโครงการ Capstone แบบเรียลไทม์สำหรับการรวบรวมทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งทางทฤษฎีและทางปฏิบัติที่สมดุล การสนับสนุนที่ขยายเวลาของ upGrad ผ่านการให้คำปรึกษาโดยผู้เชี่ยวชาญ คำแนะนำด้านอาชีพ และการสนับสนุนนักเรียนเป็นคุณสมบัติอื่นๆ บางประการที่ทำให้โปรแกรมนี้เหนือกว่าโปรแกรมอื่นๆ ที่มีอยู่

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

บทสรุป

โครงสร้างหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กว้างขวางสามารถสร้างภาระให้กับผู้เรียนผ่านตารางหลักสูตรที่ยุ่งยากและซับซ้อน การเลือกใช้สื่อการเรียนรู้ที่เหมาะสมจะทำให้เส้นทางการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณง่ายขึ้น นี่คือ หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดบางเล่มสำหรับผู้เริ่มต้น ซึ่งมีแนวคิดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐาน ในขณะที่ผู้เรียนกระตือรือร้นที่จะเลือกรุ่นขั้นสูงเพื่อให้เกิดความชำนาญเร็วขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจระดับทักษะของคุณและคว้าแหล่งข้อมูลการเรียนรู้