Popis deset najboljih knjiga o znanosti o podacima
Znanost podataka područje je koje uključuje znanstvene metode, procese, algoritme i sustave za izdvajanje znanja i uvida iz sirovih podataka u raznim oblicima, kako strukturiranih tako i nestrukturiranih podataka. Ispod je popis knjiga o znanosti o podacima -
- Priručnik za znanost o Pythonu (Nabavite ovu knjigu)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge serija) (Nabavite ovu knjigu)
- R za znanost o podacima (nabavite ovu knjigu)
- Pričanje priča s podacima (Nabavite ovu knjigu)
- Data Science from Scratch (Nabavite ovu knjigu)
- Data Science for Business (Nabavite ovu knjigu)
- Data Smart (nabavite ovu knjigu)
- Praktična statistika za znanstvenike podataka (Nabavite ovu knjigu)
- Numsense! Nauka podataka za laike (Nabavite ovu knjigu)
- Praktična znanost podataka s R (Nabavite ovu knjigu)
Razmotrimo pojedinosti o svakoj knjizi o znanosti podataka zajedno s njezinim ključnim preuzimanjima i pregledima.
# 1 - Priručnik za znanost o Pythonu: Osnovni alati za rad s podacima
Autor: Jake VanderPlas
Recenzija knjige:
Knjiga je idealna za one koji već znaju osnove jezika Python ili već znaju programirati na drugom jeziku poput R ili Julije i žele naučiti kako koristiti Python za znanost o podacima. Objašnjava sve potrebe cjelokupnog postupka Data Science od dobivanja podataka, istraživanja podataka, komunikacije i vizualizacije rezultata.
Ključni za poneti
- Manipulacija podacima.
- Python tehnike podataka.
- Strojno učenje.
# 2 - Znanost o podacima (serija MIT Press Essential Knowledge)
Autor: John D. Kelleher i Brendan Tierney
Recenzija knjige:
Glavni cilj ove knjige je poboljšati donošenje odluka analizom podataka. Ovo uvodi osnove strojnog učenja i raspravlja o tome kako povezati stručnost strojnog učenja sa stvarnim problemima.
Ključni za poneti:
- Etička i pravna pitanja i razvoj regulacije podataka.
- Načela uspjeha.
- Budući utjecaj znanosti o podacima.
# 3 - R za znanost o podacima : uvoz, uredno, transformiranje, vizualizacija i modeliranje podataka
Autor: Hadley Wickham i Garrett Grolemund
Recenzija knjige:
Ova će knjiga dati jasno razumijevanje otkrivanja prirodnih zakona u strukturi podataka. Ovo će vam reći kako koristiti programski jezik R za analizu podataka. Ovo također govori kako očistiti crteže podataka i kako koristiti gramatiku grafika, pismeno programiranje i ponovljiva istraživanja kako biste uštedjeli vrijeme i mnoge druge stvari.
Ključni za poneti:
- Prepirka podataka.
- Vizualizacija podataka.
- Istraživačka analiza podataka
# 4 - Pripovijedanje s podacima: Vodič za vizualizaciju podataka za poslovne profesionalce
Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
Recenzija knjige:
Ova knjiga uglavnom objašnjava osnove vizualizacije podataka i kako učinkovito komunicirati s podacima. Kroz ovu knjigu moći ćete saznati koja je presudna točka za vaše podatke. Ovo govori kako prijeći uobičajene alate da biste došli do korijena podataka i kako stvoriti informativnu i uvjerljivu priču.
Ključni za poneti:
- Razumijevanje situacije i publike.
- Utvrđivanje važne točke podataka.
- Koncepti dizajna u vizualizaciji podataka.
- Moć pripovijedanja kako bi vaša poruka odjeknula kod vaše publike.
# 5 - Nauka o podacima iz ogrebotina: prvi principi s Pythonom
Autor: Joel Grus
Recenzija knjige:
Autor je jasno objasnio važne alate za znanost o podacima i algoritme te kako se mogu implementirati od nule. Ova knjiga sadrži stvarne algoritme za te modele strojnog učenja, zajedno s teorijom i matematikom u njima.
Ključni za poneti:
- Prikupljajte, istražujte, čistite i manipulirajte podacima.
- Neuronske mreže.
- Jednostavno razumijevanje algoritama.
- Osnove strojnog učenja.
# 6 - Podatkovna znanost za posao
Što trebate znati o rudarstvu podataka i analitičkom mišljenju podataka
Autor: Foster Provost i Tom Fawcett
Recenzija knjige:
Objašnjava temeljne principe znanosti o podacima, kao i_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Pametni podaci: Korištenje znanosti o znanosti za pretvaranje informacija u uvid
Autor: John W Foreman
Recenzija knjige:
Autor jasno objašnjava kako pretvoriti sirove podatke u djelotvoran uvid. Autor je također objasnio kako to učiniti pomoću proračunske tablice. To će vam također pomoći u učenju analitičkih tehnika, matematike i magije iza velikih podataka. Svako će poglavlje u knjizi obuhvaćati različite tehnike u matematičkoj optimizaciji nalik proračunskoj tablici, rudarenje podacima u grafikonima, prelazak s proračunskih tablica na programski jezik R i mnoge druge stvari.
Ključni za poneti:
- Matematika u znanosti o podacima.
- Umjetna inteligencija.
# 8 - Praktična statistika za znanstvenike podataka: 50 osnovnih pojmova
Autor: Peter Bruce
Recenzija knjige:
Statistika također igra važnu ulogu u znanosti o podacima. U ovoj je knjizi autor jasno objasnio kako primijeniti razne statističke metode na znanost podataka u sadašnjosti, kao i kako ih izbjeći, koje se koriste pogrešno, i daje vam podatke o tome što je važno, a što nije. Ako se dobro slažete s programskim jezikom R i imate neko znanje o statistici, ovaj brzi priručnik u većoj mjeri povećava jaz u čitljivom formatu.
Ključni za poneti:
- Ključne tehnike klasifikacije.
- Pojmovi o statici.
- Nenadgledane metode učenja za izdvajanje značenja iz neobilježenih podataka.
# 9 - Numsense! Nauka podataka za laike: bez dodane matematike
Autor: Annalyn Ng i Kenneth Soo
Recenzija knjige:
Ova knjiga daje jasno razumijevanje znanosti o podacima i algoritama koji se koriste. Svaki algoritam je jasno objašnjen. Postoje mnogi koncepti koji su pokriveni poput neuronskih mreža, analiza društvenih mreža, stabala odlučivanja i slučajnih šuma, klasterizacija, kao i mnogi drugi.
Ključni za poneti:
- Aplikacije iz stvarnog svijeta za ilustraciju svakog algoritma.
- Praktično razumijevanje.
- Ključni koncepti.
# 10 - Praktična znanost o podacima s R
Autor: Nina Zumel i John Mount
Recenzija knjige:
Jasno objašnjava praktične primjere i temeljne principe znanosti o podacima s programskim jezikom R. To će pomoći u primjeni programskog jezika R i tehnikama statističke analize na pažljivo objašnjene primjere utemeljene u marketingu, poslovnoj inteligenciji i podršci odlučivanju, dok se uči kako stvoriti instrumentaciju, dizajnirati eksperimente kao što su A / B testovi i točno predstaviti podatke publici svih razina.
Ključni za poneti:
- Podrška odlučivanju.
- Praktični primjeri.
- Metode modeliranja.
Preporučene knjige
Ovo je bio vodič za Data Science Books. Ovdje donosimo popis 10 najboljih knjiga za razumijevanje novih koncepata i primjena znanosti o podacima. Da biste saznali više, možete se obratiti sljedećim knjigama -
- Najbolje knjige o poduzetništvu svih vremena
- Najbolja poslovna knjiga
- Najbolje knjige o poslovnoj matematici
- Bitcoin knjige
- Knjige Paulo Coelho
AMAZON PRIDRUŽENO OTKRIVANJE
WallStreetMojo sudionik je programa Amazon Services LLC Associates Program, pridruženog oglašivačkog programa osmišljenog kako bi web mjestima osigurao zaradu od oglašavanja oglašavanjem i povezivanjem na amazon.com.
