10 populiariausių duomenų mokslo knygų sąrašas
Duomenų mokslas yra sritis, apimanti mokslinius metodus, procesus, algoritmus ir sistemas, kad iš neapdorotų duomenų įvairiomis formomis gautų žinių ir įžvalgų - tiek struktūrizuotų, tiek nestruktūrizuotų. Žemiau pateikiamas knygų apie duomenų mokslą sąrašas -
- „Python Data Science Handbook“ (gaukite šią knygą)
- Duomenų mokslas („MIT Press Essential Knowledge Series“) (Gaukite šią knygą)
- R for Data Science (Gaukite šią knygą)
- Pasakojimas naudojant duomenis (gaukite šią knygą)
- „Data Science from Scratch“ (gaukite šią knygą)
- Duomenų mokslas verslui (gaukite šią knygą)
- „Data Smart“ (gaukite šią knygą)
- Praktinė duomenų mokslininkų statistika (gaukite šią knygą)
- Numsense! Duomenų mokslas pasauliečiams (gaukite šią knygą)
- Praktinis duomenų mokslas su R (gaukite šią knygą)
Leiskite mums išsamiai aptarti kiekvieną duomenų mokslo knygą, taip pat pagrindines jų apžvalgas ir apžvalgas.
# 1 - „Python Data Science“ vadovas: pagrindiniai įrankiai dirbant su duomenimis
Autorius: Jake VanderPlas
Knygos apžvalga:
Knyga idealiai tinka tiems, kurie jau žino „Python“ kalbos pagrindus arba jau moka programuoti kita kalba, pvz., „R“ arba „Julia“, ir nori išmokti „Python“ naudoti duomenų mokslui. Jame paaiškinami visi viso duomenų mokslo proceso poreikiai nuo duomenų gavimo, duomenų tyrinėjimo ir rezultatų perdavimo bei vaizdavimo.
Pagrindiniai išsinešimai
- Duomenų valdymas.
- „Python“ duomenų metodai.
- Mašininis mokymasis.
# 2 - duomenų mokslas („MIT Press Essential Knowledge Series“)
Autoriai: John D. Kelleher ir Brendan Tierney
Knygos apžvalga:
Pagrindinis šios knygos tikslas yra pagerinti sprendimų priėmimą analizuojant duomenis. Tai supažindina su mašininio mokymosi pagrindais ir aptaria, kaip susieti mašininio mokymosi patirtį su realaus pasaulio problemomis.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Etiniai ir teisiniai klausimai bei duomenų reguliavimo raida.
- Sėkmės principai.
- Būsimas duomenų mokslo poveikis.
# 3 - R duomenų mokslui : duomenų importavimas, tvarkymas, transformavimas, vizualizavimas ir modeliavimas
Autoriai: Hadley Wickham ir Garrett Grolemund
Knygos apžvalga:
Ši knyga leis aiškiai suprasti gamtos dėsnių atradimą duomenų struktūroje. Tai jums pasakys, kaip naudoti R programavimo kalbą duomenų analizei. Tai taip pat nurodo, kaip išvalyti duomenų braižymo grafikus ir kaip naudoti grafikos gramatiką, raštingą programavimą ir atkuriamus tyrimus, kad sutaupytumėte laiko ir daugelio kitų dalykų.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Duomenų apgaulė.
- Duomenų vizualizavimas.
- Tiriamoji duomenų analizė
# 4 - Pasakojimas su duomenimis: Duomenų vizualizavimo vadovas verslo profesionalams
Autorius: Cole Nussbaumer Knaflic
Knygos apžvalga:
Šioje knygoje daugiausia paaiškinami duomenų vizualizavimo pagrindai ir kaip efektyviai bendrauti su duomenimis. Per šią knygą galėsite sužinoti, kuris yra svarbiausias jūsų duomenų taškas. Tai pasakoja, kaip peržengti įprastus įrankius, kad pasiektumėte savo duomenų šaknį, ir kaip sukurti informatyvią ir patrauklią istoriją.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Suprasti situaciją ir auditoriją.
- Nustatyti svarbų duomenų tašką.
- Dizaino koncepcijos vizualizuojant duomenis.
- Pasakojimo jėga, padedanti jūsų žinutei nuskambėti jūsų auditorijai.
# 5 - Duomenų mokslas iš „Scratch“: pirmieji „Python“ principai
Autorius: Joelis Grusas
Knygos apžvalga:
Autorius aiškiai paaiškino svarbias duomenų mokslo priemones ir algoritmus bei tai, kaip juos galima įgyvendinti nuo nulio. Šioje knygoje yra faktiniai tų mašininio mokymosi modelių algoritmai, kartu su joje esančia teorija ir matematika.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Rinkti, tyrinėti, išvalyti ir tvarkyti duomenis.
- Neuroniniai tinklai.
- Lengvas algoritmų supratimas.
- Mašininio mokymosi pagrindai.
# 6 - Duomenų mokslas verslui
Ką reikia žinoti apie duomenų gavybą ir duomenų analitinį mąstymą
Autoriai: Foster Provost ir Tomas Fawcettas
Knygos apžvalga:
Jame paaiškinami pagrindiniai duomenų mokslo principai ir taip pat „rel =" nofollow "> <>
# 7 - „Data Smart“: Duomenų mokslo naudojimas norint paversti informaciją įžvalga
Autorius: John W Foreman
Knygos apžvalga:
Autorius aiškiai paaiškina, kaip neapdorotus duomenis paversti įžvalgomis. Autorius taip pat paaiškino, kaip tai padaryti su skaičiuokle. Tai taip pat padės išmokti analizės metodų, matematikos ir didžiųjų duomenų magijos. Kiekvienas knygos skyrius apims skirtingą matematinio skaičiuoklės optimizavimo metodiką, duomenų gavybą grafikuose, perėjimą nuo skaičiuoklių prie R programavimo kalbos ir daugelį kitų dalykų.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Matematika duomenų moksle.
- Dirbtinis intelektas.
# 8 - Praktinė statistika duomenų mokslininkams: 50 esminių sąvokų
Autorius: Peteris Bruce'as
Knygos apžvalga:
Statistika taip pat vaidina svarbų vaidmenį duomenų moksle. Šioje knygoje autorius aiškiai paaiškino, kaip įvairius statistikos metodus taikyti duomenų mokslui šiuo metu ir kaip jų išvengti, kurie yra neteisingai naudojami ir suteikia jums informacijos apie tai, kas svarbu, o kas ne. Jei gerai mokate R programavimo kalbą ir turite šiek tiek žinių apie statistiką, ši greita nuoroda didina spragą skaitomu formatu.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Pagrindiniai klasifikavimo būdai.
- Statikos sąvokos.
- Neprižiūrimi mokymosi metodai prasmei išskirti iš nepažymėtų duomenų.
# 9 - Numsense! Duomenų mokslas pasauliečiams: matematikos nėra pridėta
Autoriai: Annalyn Ng ir Kenneth Soo
Knygos apžvalga:
Ši knyga aiškiai supranta duomenų mokslą ir naudojamus algoritmus. Kiekvienas algoritmas yra aiškiai paaiškintas. Yra daugybė visų aptartų sąvokų, tokių kaip neuroniniai tinklai, socialinių tinklų analizė, sprendimų medžiai ir atsitiktiniai miškai, klasteriai ir daugelis kitų.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Realaus pasaulio programos, iliustruojančios kiekvieną algoritmą.
- Praktinis supratimas.
- Pagrindinės sąvokos.
# 10 - Praktinis duomenų mokslas su R.
Autoriai: Nina Zumel ir John Mount
Knygos apžvalga:
Tai aiškiai paaiškina praktinius duomenų mokslo su programavimo kalba R pavyzdžius ir principus. Tai padės pritaikyti R programavimo kalbą ir statistinės analizės metodus kruopščiai paaiškintiems rinkodaros, verslo žvalgybos ir sprendimų palaikymo pavyzdžiams mokantis, kaip kurti instrumentus, kurti eksperimentus, tokius kaip A / B testai, ir tiksliai pateikti duomenis visų lygių auditorijoms.
Pagrindiniai išsinešimai:
- Parama sprendimams.
- Praktiniai pavyzdžiai.
- Modeliavimo metodai.
Rekomenduojamos knygos
Tai buvo „Data Science Books“ vadovas. Čia pateikiame 10 geriausių knygų sąrašą, kad suprastume naujas duomenų mokslo sąvokas ir taikymą. Norėdami sužinoti daugiau, galite kreiptis į šias knygas:
- Geriausios visų laikų verslumo knygos
- Geriausia verslo knyga
- Geriausios verslo matematikos knygos
- „Bitcoin Books“
- Paulo Coelho knygos
AMAZONO ASOCIACIJOS ATSKLEIDIMAS
„WallStreetMojo“ yra „Amazon Services LLC Associates“ programos, susijusios filialų reklamos programos, dalyvė, sukurta siekiant suteikti priemonę svetainėms užsidirbti reklamos mokesčių reklamuojantis ir susiejant su „amazon.com“.
