Data Science to dziedzina badań, która polega na wydobywaniu spostrzeżeń z ogromnych ilości danych przy użyciu różnych naukowych metod, algorytmów i procesów. Pomaga odkryć ukryte wzorce z surowych danych. Data Science pojawiła się z powodu ewolucji statystyk matematycznych, analizy danych i dużych zbiorów danych.
Oto wyselekcjonowana lista 17 najlepszych książek o nauce o danych, które powinny znaleźć się w każdej bibliotece dla początkujących i zaawansowanych.
1) Data Science od podstaw: pierwsze zasady w Pythonie
Data Science from Scratch to książka napisana przez Joela Gurusa. Ta książka pomoże ci nauczyć się matematyki i statystyki, które są podstawą nauki o danych. Nauczysz się również umiejętności hakerskich, których potrzebujesz, aby rozpocząć pracę jako naukowiec danych.
Książki obejmują takie tematy, jak implementacja k-najbliższych sąsiadów, Naïve Bayes, regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne i modele grupowania. Będziesz także mógł zbadać przetwarzanie języka naturalnego, analizę sieci itp.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon2) Nauka o danych dla opornych
Data Science For Dummies to książka napisana przez Lillian Pierson. Ta książka jest idealna dla specjalistów IT i studentów, którzy chcą szybko zapoznać się ze wszystkimi obszarami rozległej przestrzeni nauki o danych.
Książka obejmuje takie tematy, jak duże zbiory danych, nauka o danych i inżynieria danych, a także sposób, w jaki wszystkie te obszary są połączone, co zapewnia wielką wartość. Dowiesz się również o technologiach, językach programowania i metodach matematycznych.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon3) Big Data: rewolucja, która zmieni sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i myślimy
Big Data to książka napisana przez Viktora Mayera-Schonbergera i Kennetha Cukra. Książka mówi o optymistycznym i praktycznym spojrzeniu na rewolucję Big Data. Autorzy tej książki mówią również o tym, jak technologia Big Data może zmienić nasze życie i co możemy zrobić, aby uchronić się przed zagrożeniami.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon4) Opowiadanie historii z danymi: przewodnik po wizualizacji danych dla profesjonalistów biznesowych
Opowiadanie z danymi to książka napisana przez Cole'a Nussbaumera Knaflica. W tej książce nauczysz się podstaw wizualizacji danych i skutecznej komunikacji z danymi. Lekcje zawarte w tej książce są głównie teoretyczne i zawierają wiele przykładów ze świata rzeczywistego, gotowych do natychmiastowego zastosowania w następnym wykresie lub prezentacji.
Ta książka uczy również czytelnika, w jaki sposób mogą wyjść poza przewidywalne narzędzia, aby dotrzeć do źródła twoich danych. Obejmuje również temat wykorzystania danych do tworzenia angażującej i pouczającej historii.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon5) Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych
Projektowanie aplikacji intensywnie wykorzystujących dane to książka napisana przez Martina Kleppmanna. Ta książka pomaga poznać zalety i wady różnych technologii przetwarzania i przechowywania danych. Ta książka pomaga również inżynierom oprogramowania i architektom dowiedzieć się, jak w pełni wykorzystać dane w nowoczesnych aplikacjach.
Książka pomaga w podejmowaniu świadomych decyzji, identyfikując mocne i słabe strony różnych narzędzi oraz radząc sobie z kompromisami w zakresie spójności, skalowalności, odporności na błędy i złożoności.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon6) Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi: 50 podstawowych pojęć
Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi to książka napisana przez Petera Bruce'a (autora), Andrew Bruce'a. Ta książka wyjaśnia, jak zastosować różne metody statystyczne w nauce o danych i zawiera porady dotyczące tego, co jest ważne, a co nie.
Ta książka jest łatwym w użyciu podręcznikiem do nauki o danych, jeśli znasz programowanie w języku R i masz pewną wiedzę na temat statystyki.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon7) Nauka o danych i analiza dużych zbiorów danych: odkrywanie, analizowanie, wizualizacja i prezentacja danych
Data Science and Big Data Analytics to książka opublikowana przez serwis edukacyjny EMC. Ta książka obejmuje szeroki zakres działań, metod i narzędzi używanych przez naukowców zajmujących się danymi. Książka skupia się na koncepcjach, zasadach i praktycznych zastosowaniach.
Ma zastosowanie w każdym środowisku branżowym i technologicznym oraz w nauce. Jest obsługiwany i wyjaśniany na przykładach, które można powielać za pomocą oprogramowania open source.
Sprawdź najnowsze ceny i recenzje użytkowników na Amazon8) Data Science for Business: Co musisz wiedzieć o eksploracji danych i myśleniu analitycznym
Data Science for Business to książka napisana przez znanych ekspertów w dziedzinie nauki danych, Fostera Provosta i Toma Fawcetta. Ta książka do nauki o danych przedstawia podstawowe zasady nauki o danych. Ta książka do studium pomoże ci zrozumieć wiele stosowanych obecnie technik eksploracji danych.
Dowiesz się również, jak poprawić komunikację między interesariuszami biznesowymi a naukowcami zajmującymi się danymi. Pomaga również zrozumieć proces analizy danych i sposób, w jaki metody analizy danych mogą wspierać podejmowanie decyzji biznesowych.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon9) Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide
Head First Statistics is a book written by Dawn Griffiths. The writer brings this typically dry subject to life, teaching you everything you want and need to know about statistics through a material that is full of puzzles, stories, quizzes, and real-world examples.This book helps you to learn statistics so you can understand key points and use them. The book also covers how to present data visually with charts and plots. Lastly, the book also teaches how you can calculate probability and expectation, etc.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon10) R for data science: Import, Tidy, Transform, Visualize, And Model Data
R for Data Science is a book written by Hadley Wickham. It is designed to get you doing data science as quickly as possible.
The book guides you through the steps of importing, exploring, and modeling your data and communicating the results.
In this book, you will get a complete, big-picture understanding of the data science cycle. Apart from the basic tools, you need to manage the details. Each section of this book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon11) Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning is a Data Science book written by Aurélien Géron. The book helps you learn the concepts and tools for building intelligent systems. You'll learn also learn various techniques, like simple linear regression and progressing to deep neural networks. Each chapter of this book helps you apply what you've learned; all you need is programming experience.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Python for Data Analysis is a book written by Wes McKinney. This reference book is full of case studies showing how to solve many commonly faced data analysis problems. In this Data science book, you will learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter.
This reference book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It's an ideal book for analysts new to Python and Python programmers.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon13) Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Machine learning with Python is a book written by Andreas C. Müller (Author), Sarah Guido (Author). In this book, you will learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the sci-kit-learn library.
In this book, you will learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. This study material also introduces you to NumPy and matplotlib libraries.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon14) Practical Data Science with R
Practical Data Science with R is a book written by Nina Zumel (Author), John Mount (Author), and Jim Porzak. The book explains basic principles without lengthy theoretical details. You will provide the real use cases you'll face as you collect, curate, and analyze the data.
You'll able to apply the R programming language and statistical analysis techniques. The book carefully explained examples based on marketing, BI, and decision support system. The book also covers topic like how to design experiments which is build on predictive models.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon15) Thinking with Data
Thinking with data is a book written by Max Sharon. It helps you learn techniques for turning data into knowledge you can use. In this book, you will discover a framework for defining your project. It also includes data you want to collect and how you intend to approach and analyze its results.
This Data Science book also helps you to explore data-specific patterns of reasoning and learn how to build more useful arguments.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon16) The Data Science Handbook
The Data Science Handbook is written by Field Cady. It is an ideal reference book for data analysis methodology and big data software tools. The book is ideal for people who want to practice data science but lack the required skill sets.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon