2022 年最值得閱讀的 10 大數據科學書籍

快速數字化和對互聯網的依賴是許多數據專業人員難以管理和使用的原因。 不斷發展的數據科學領域已經準備好跟上巨大的數據生產並從中獲得價值。

數據科學是指通過機器學習工具和可視化方法通過深入分析、結構化和集成到有價值的見解中來管理大量生成的數據的研究。 它使用算法來構建預測模型，並在非結構化數據上實施它們以贖回信息。

隨著數據科學的創新和重要性，數據科學將成為最受歡迎的工作領域。 預計到 2026 年，其市場規模將擴大至 3229 億美元。 那麼，為什麼不現在就開始您的數據科學事業呢？

我們為初學者推薦的十大最佳數據科學書籍對於您獲得數據科學工作的旅程至關重要！

頂級數據科學書籍

1. Lillian Pierson 的傻瓜數據科學

隨著對數據科學專業人士的需求不斷增長，越來越多的人開始學習數據科學課程，以尋求在未來大幅增長的領域中的職位。 這本書是人們用來培養數據科學基礎的基本資源之一。

傻瓜數據科學是人們進入課程並尋求基礎知識和高級概念組合的快速入門。 本書涵蓋了數據科學、大數據和數據工程的同化，以識別用於有效數據管理的實施技術。 初學者可以選擇這個作為數據科學的先行者。

2. Dawn Griffiths 的 Head First Statistics

Head First Statistics 是對數據科學及其統計方面的出色介紹，包括概率、回歸、相關性和推論統計課程。 就像其他 Head First 系列一樣，這本書優先考慮保持本書的對話性和讀者友好性。 因此，許多人喜歡將其作為他們對數據科學的第一次洞察。

為了保持本書的全面性，包括圖形的使用和各種現實生活中的示例，以實現更高的清晰度和主題的實施。 Head First Statistics 是初學者在其數據科學初學者資源中所希望的一切，可以輕鬆且信息豐富地開始。

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3. 從零開始的數據科學：Joel Gurus 的 Python 第一原則

從頭開始的數據科學以數據科學的核心結構為目標，並使其對讀者——統計學和數學——具有全面性。 它與最基本的數據科學工具一起工作，並從頭開始講述它們的實現，並解釋這些工具背後的原理。

Joel Gurus 還通過本書強調了數據科學家必不可少的黑客技能，同時擴大了學習更多關於自然處理和網絡分析的機會，以拓寬您的數據科學知識。 簡而言之，它以小片段的形式包含了數據科學的各個方面，以便快速敘述數據科學課程的預期內容。

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4.彼得布魯斯和安德魯布魯斯的數據科學家實用統計

對於有抱負的數據科學家來說，《數據科學家實用統計》是一個很好的開始，他們希望找到涵蓋抽樣、隨機化、分佈和其他高級概念的數據科學概述。

這本書包含對 ML 模型、高級概念的調查，以及對這些概念為何與數據科學相關的詳盡解釋。 雖然解釋和例子不是很詳細，但這本書可以作為快速概念修改的簡單參考。

5. Jake VanderPlas 的 Python 數據科學手冊

本書通過 Python 強調數據科學概念，它通常作為一個強大的工具來處理許多自然語言處理算法。 該手冊講述了 NumPy、IPython 和 Jupyter 的概念，以使用數據科學家實現適合 Python 的計算環境。

Python 手冊可能不適合數據科學新手。 但是，旨在通過 Python 進入機器學習的專業程序員可以選擇這本書。

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6. Cole Nussbaumer Knaflic 用數據講故事

獲取有價值的數據並不是數據科學的唯一方面，本書重點介紹了數據科學的一個重要方面：數據可視化。 這本書遵循講故事的模式和廣泛的圖形來解釋不同的概念。

作者試圖讓這本書盡可能全面，讓用戶深入了解要點，而不是拐彎抹角。 然而，通讀這本書可以讓考生準備好接受關鍵概念，如觀察、重要信息分析、可視化工具等。

7. Trevor Hastie、Gareth James、Robert Tibshira 和 Daniela Witten 的統計學習簡介

本書深入了解了一組專家編寫的處理複雜數據科學結構所需的工具。 每一章都為相關應用提供了有用的建模和預測技術。

它提供了真實世界的示例以保持相關性，同時擴展了多種分析實施方法，以簡化讀者的過程，易於應用。

8. R for Data Science by Hardley Wickham

這本書是基礎和高級數據科學概念的完美結合。 初始階段將向讀者介紹基本概念，隨著本章繼續深入，概念變得複雜。

R for Data Science 編譯概念及其實現背後的原因，以便徹底理解。 它還涵蓋了數據科學的實際業務方面，這與當前的數據科學領域非常相關。

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9. Cathy O'Neil 做數據科學

這本書是對數據科學的出色介紹，其中包含可靠的方法、模型和算法，它們擴展了它們的正確實現。 它探討了邏輯回歸、算法、統計推斷、數據工程和數據可視化等主題，以掌握核心數據科學概念。

學習者可以將其包含在他們的數據科學研究資源中，以更好地理解數據科學概念。

10. Christopher Bishop 的模式識別和機器學習

模式識別和機器學習是所有級別的數據科學愛好者的必備書籍。 這本書通過廣泛使用彩色圖像和圖表為吸引讀者提供了對數據科學概念的深入洞察。

它通過詳細的分析徹底解釋了機器學習概念及其分析特徵。 這是您數據科學職業生涯的一個特殊開始。

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通過專業認證拓寬您的數據科學視野

除了可靠的自學學習資源外，數據科學專業認證課程還可以為您帶來無數機會。 upGrad 的數據分析證書課程，可以成為數據科學有志者的遊戲規則改變者！

該計劃涵蓋了基本的先決條件、基礎知識和高級數據科學概念，並通過實時 Capstone 項目結束，以平衡理論和實踐數據科學技能的彙編。 upGrad 通過專家指導、職業指導和學生支持提供的擴展支持是使該程序優於任何其他可用程序的其他一些功能。

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結論

廣泛的數據科學課程結構可能會通過複雜而繁忙的課程安排給學習者帶來負擔。 選擇正確的學習材料可以簡化您的數據科學學習之旅。 這些是為初學者提供的一些最好的數據科學書籍，包含基本的數據科學概念。 雖然學習者會選擇高級版本以更快地提高熟練度，但了解您的技能水平並獲取學習資源至關重要。