Lista celor mai importante 10 cărți de științe ale datelor
Știința datelor este un domeniu care implică metode științifice, procese, algoritmi și sisteme pentru a extrage cunoștințe și informații din datele brute sub diferite forme, atât date structurate, cât și date nestructurate. Mai jos este lista cărților despre știința datelor -
- Manualul Python Data Science (Obțineți această carte)
- Știința datelor (seria MIT Press Essential Knowledge series) (Obțineți această carte)
- R pentru știința datelor (obțineți această carte)
- Povestirea cu date (Obțineți această carte)
- Data Science from Scratch (Obțineți această carte)
- Data Science for Business (Obțineți această carte)
- Date Smart (Obțineți această carte)
- Statistici practice pentru oamenii de știință de date (obțineți această carte)
- Numsense! Data Science for the Layman (Obțineți această carte)
- Practical Data Science with R (Obțineți această carte)
Să discutăm în detaliu fiecare dintre cărțile de știință a datelor, împreună cu recenziile și recenziile sale cheie.
# 1 - Manual Python Data Science: Instrumente esențiale pentru lucrul cu date
Autor: Jake VanderPlas
Recenzie de carte:
Cartea se potrivește în mod ideal celor care cunosc deja elementele de bază ale limbajului Python sau știu deja să programeze într-o altă limbă precum R sau Julia și doresc să învețe cum să folosească Python pentru știința datelor. Acesta explică toate nevoile întregului proces de știință a datelor, de la obținerea datelor, explorarea datelor și comunicarea și vizualizarea rezultatelor.
Chei de luat masa
- Manipulare de date.
- Tehnici de date Python.
- Învățare automată.
# 2 - Știința datelor (seria MIT Press Essential Knowledge)
Autor: John D. Kelleher și Brendan Tierney
Recenzie de carte:
Scopul principal al acestei cărți este îmbunătățirea luării deciziilor prin analiza datelor. Aceasta introduce elementele de bază ale învățării automate și discută despre cum să legați expertiza învățării automate cu problemele din lumea reală.
Chei de luat masa:
- Probleme etice și juridice și evoluții în reglementarea datelor.
- Principiile succesului.
- Impactul viitor al științei datelor.
# 3 - R pentru știința datelor : import, ordonare, transformare, vizualizare și modelare date
Autor: Hadley Wickham și Garrett Grolemund
Recenzie de carte:
Această carte va oferi o înțelegere clară a descoperirii legilor naturale în structura datelor. Acest lucru vă va spune cum să utilizați limbajul de programare R pentru analiza datelor. Acest lucru spune, de asemenea, cum să curățați graficele de extragere a datelor și cum să utilizați gramatica graficii, programarea alfabetizată și cercetarea reproductibilă pentru a economisi timp și, de asemenea, multe alte lucruri.
Chei de luat masa:
- Lupta de date.
- Vizualizarea datelor.
- Analiza datelor exploratorii
# 4 - Povestirea cu date: un ghid de vizualizare a datelor pentru profesioniștii din afaceri
Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
Recenzie de carte:
Această carte explică în principal elementele fundamentale ale vizualizării datelor și modul de comunicare eficientă cu datele. Prin intermediul acestei cărți, veți putea afla care este punctul crucial pentru datele dvs. Aceasta spune cum să treceți dincolo de instrumentele convenționale pentru a ajunge la rădăcina datelor dvs. și cum să creați o poveste informativă și convingătoare.
Chei de luat masa:
- Înțelegerea situației și a publicului.
- Identificarea punctului important al datelor.
- Concepte de proiectare în vizualizarea datelor.
- Puterea povestirii pentru a-ți ajuta mesajul să rezoneze cu publicul tău.
# 5 - Știința datelor de la zero: primele principii cu Python
Autor: Joel Grus
Recenzie de carte:
Autorul a explicat în mod clar instrumentele importante ale științei datelor și algoritmii și modul în care acestea pot fi implementate de la zero. Această carte conține algoritmii actuali pentru acele modele de învățare automată, împreună cu teoria și matematica din ea.
Chei de luat masa:
- Colectați, explorați, curățați și manipulați date.
- Rețele neuronale.
- Înțelegere ușoară a algoritmilor.
- Bazele învățării automate.
# 6 - Știința datelor pentru afaceri
Ce trebuie să știți despre mineritul de date și gândirea analitică a datelor
Autor: Foster Provost și Tom Fawcett
Recenzie de carte:
Acesta explică principiile fundamentale ale științei datelor, precum și the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Date Smart: Folosind Data Science pentru a transforma informațiile în Insight
Autor: John W Foreman
Recenzie de carte:
Autorul explică în mod clar cum să convertească datele brute într-o perspectivă acționabilă. Autorul a explicat, de asemenea, cum să o facă cu foaia de calcul. Acest lucru vă va ajuta, de asemenea, în învățarea tehnicilor analitice, a matematicii și a magiei din spatele datelor mari. Fiecare capitol din carte va acoperi o tehnică diferită într-o optimizare matematică asemănătoare unei foi de calcul, extragerea datelor în grafice, trecerea de la foi de calcul la limbajul de programare R și multe alte lucruri.
Chei de luat masa:
- Matematica în știința datelor.
- Inteligență artificială.
# 8 - Statistici practice pentru oamenii de știință de date: 50 de concepte esențiale
Autor: Peter Bruce
Recenzie de carte:
Statistica joacă, de asemenea, un rol important în știința datelor. În această carte, autorul a explicat în mod clar cum să aplice diverse metode statistice la știința datelor în prezent și, de asemenea, cum să le evite, care sunt folosite greșit și vă oferă rezultate despre ceea ce este important și ce nu. Dacă sunteți bun cu limbajul de programare R și aveți unele cunoștințe de statistici, această referință rapidă creează decalajul într-o măsură mai mare în formatul lizibil.
Chei de luat masa:
- Tehnici cheie de clasificare.
- Concepte statice.
- Metode de învățare nesupravegheate pentru extragerea semnificației din datele neetichetate.
# 9 - Numsense! Știința datelor pentru profan: nu s-a adăugat matematică
Autor: Annalyn Ng și Kenneth Soo
Recenzie de carte:
Această carte oferă o înțelegere clară a științei datelor și a algoritmilor utilizați. Fiecare algoritm este clar explicat. Există multe concepte care sunt acoperite, cum ar fi rețelele neuronale, analiza rețelelor sociale, copacii de decizie și pădurile aleatorii, gruparea și multe altele.
Chei de luat masa:
- Aplicații din lumea reală pentru a ilustra fiecare algoritm.
- Înțelegere practică.
- Concepte cheie.
# 10 - Știința practică a datelor cu R
Autor: Nina Zumel și John Mount
Recenzie de carte:
Acesta explică în mod clar exemplele practice și principiile fundamentale ale științei datelor cu limbajul de programare R. Acest lucru va ajuta la aplicarea limbajului de programare R și a tehnicilor de analiză statistică la exemple explicate cu atenție bazate pe marketing, business intelligence și sprijin în luarea deciziilor, în timp ce învață cum să creați instrumente, proiectați experimente precum teste A / B și prezentați cu precizie date publicului de toate nivelurile.
Chei de luat masa:
- Suport pentru decizie.
- Exemple practice.
- Metode de modelare.
Cărți recomandate
Acesta a fost un ghid pentru cărțile de științe ale datelor. Aici oferim o listă cu primele 10 cărți pentru a înțelege noile concepte și aplicații ale științei datelor. Puteți consulta următoarele cărți pentru a afla mai multe -
- Cele mai bune cărți de antreprenoriat din toate timpurile
- Cea mai bună carte de afaceri
- Cele mai bune cărți de matematică în afaceri
- Cărți Bitcoin
- Paulo Coelho Books
AMAZON ASOCIAȚI DE DIVULGARE
WallStreetMojo este participant la Programul Asociaților Amazon Services LLC, un program de publicitate afiliat conceput pentru a oferi site-urilor un mijloc de a câștiga taxe de publicitate prin publicitate și conectare la amazon.com.
