Λίστα με τα κορυφαία 10 βιβλία επιστήμης δεδομένων
Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα πεδίο που περιλαμβάνει επιστημονικές μεθόδους, διαδικασίες, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή γνώσεων και πληροφοριών από ανεπεξέργαστα δεδομένα σε διάφορες μορφές, τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα. Παρακάτω είναι η λίστα των βιβλίων για την επιστήμη των δεδομένων -
- Εγχειρίδιο Python Data Science (Αποκτήστε αυτό το βιβλίο)
- Επιστήμη δεδομένων (MIT Press Essential Knowledge series) (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- R για Επιστήμη Δεδομένων (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Ιστορία με δεδομένα (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Επιστήμη δεδομένων από το μηδέν (Λάβετε αυτό το βιβλίο)
- Επιστήμη δεδομένων για επιχειρήσεις (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Data Smart (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Πρακτικές στατιστικές για επιστήμονες δεδομένων (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Numsense! Επιστήμη δεδομένων για τους λαϊκούς (Λήψη αυτού του βιβλίου)
- Πρακτική Επιστήμη Δεδομένων με R (Λήψη αυτού του βιβλίου)
Ας συζητήσουμε λεπτομερώς καθένα από τα βιβλία επιστήμης δεδομένων μαζί με τα βασικά στοιχεία και τις κριτικές του.
# 1 - Εγχειρίδιο Python Data Science: Βασικά εργαλεία για εργασία με δεδομένα
Συγγραφέας: Jake VanderPlas
Κριτική βιβλίου:
Το βιβλίο είναι ιδανικό για όσους ήδη γνωρίζουν τα βασικά της γλώσσας Python ή γνωρίζουν ήδη πώς να προγραμματίζουν σε άλλη γλώσσα όπως η R ή η Julia και θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python για την επιστήμη των δεδομένων. Εξηγεί όλες τις ανάγκες ολόκληρης της διαδικασίας Επιστήμης Δεδομένων από τη λήψη δεδομένων, την εξερεύνηση δεδομένων και την επικοινωνία και οπτικοποίηση των αποτελεσμάτων.
Βασικές επιλογές
- ΧΕΙΡΑΓΩΓΗΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ.
- Τεχνικές δεδομένων Python.
- Μηχανική εκμάθηση.
# 2 - Επιστήμη δεδομένων (MIT Press Essential Knowledge series)
Συγγραφέας: John D. Kelleher και Brendan Tierney
Κριτική βιβλίου:
Ο κύριος στόχος αυτού του βιβλίου είναι να βελτιώσει τη λήψη αποφάσεων μέσω ανάλυσης δεδομένων. Αυτό εισάγει τα βασικά της μηχανικής μάθησης και συζητά πώς να συνδέσετε την τεχνογνωσία της μηχανικής μάθησης με πραγματικά προβλήματα.
Βασικές επιλογές:
- Ηθικά και νομικά ζητήματα και εξελίξεις στη ρύθμιση δεδομένων.
- Αρχές επιτυχίας.
- Μελλοντικός αντίκτυπος της επιστήμης δεδομένων.
# 3 - R για Επιστήμη Δεδομένων : Εισαγωγή, Τακτοποίηση, Μετασχηματισμός, Οπτικοποίηση και Δεδομένα Μοντέλου
Συγγραφέας: Hadley Wickham και Garrett Grolemund
Κριτική βιβλίου:
Αυτό το βιβλίο θα δώσει μια σαφή κατανόηση της ανακάλυψης φυσικών νόμων στη δομή των δεδομένων. Αυτό θα σας πει πώς να χρησιμοποιήσετε τη γλώσσα προγραμματισμού R για την ανάλυση δεδομένων. Αυτό επίσης λέει πώς να καθαρίσετε τις γραφικές παραστάσεις σχεδίασης δεδομένων και πώς να χρησιμοποιήσετε τη γραμματική των γραφικών, τον εγγενή προγραμματισμό και την αναπαραγώγιμη έρευνα για να εξοικονομήσετε χρόνο και επίσης πολλά άλλα πράγματα.
Βασικές επιλογές:
- Διαμάχη δεδομένων.
- Οπτικοποίηση δεδομένων.
- Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων
# 4 - Αφήγηση με δεδομένα: Ένας οδηγός οπτικοποίησης δεδομένων για επαγγελματίες
Συγγραφέας: Cole Nussbaumer Knaflic
Κριτική βιβλίου:
Αυτό το βιβλίο εξηγεί κυρίως τις βασικές αρχές της οπτικοποίησης δεδομένων και τον τρόπο αποτελεσματικής επικοινωνίας με τα δεδομένα. Μέσω αυτού του βιβλίου, θα μπορείτε να μάθετε ποιο είναι το κρίσιμο σημείο για τα δεδομένα σας. Αυτό λέει πώς να ξεπεράσετε τα συμβατικά εργαλεία για να φτάσετε στη ρίζα των δεδομένων σας και πώς να δημιουργήσετε μια ενημερωτική και συναρπαστική ιστορία.
Βασικές επιλογές:
- Κατανόηση της κατάστασης και του κοινού.
- Προσδιορισμός του σημαντικού σημείου των δεδομένων.
- Έννοιες του σχεδιασμού στην οπτικοποίηση δεδομένων.
- Η δύναμη της αφήγησης για να βοηθήσει το μήνυμά σας να ανταποκρίνεται στο κοινό σας.
# 5 - Επιστήμη δεδομένων από το μηδέν: Πρώτες αρχές με τον Python
Συγγραφέας: Joel Grus
Κριτική βιβλίου:
Ο συγγραφέας έχει εξηγήσει με σαφήνεια τα σημαντικά εργαλεία επιστήμης δεδομένων και τους αλγόριθμους και πώς μπορούν να εφαρμοστούν από το μηδέν. Αυτό το βιβλίο περιέχει τους πραγματικούς αλγόριθμους για αυτά τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, μαζί με τη θεωρία και τα μαθηματικά σε αυτό.
Βασικές επιλογές:
- Συλλέξτε, εξερευνήστε, καθαρίστε και χειριστείτε δεδομένα.
- Νευρωνικά δίκτυα.
- Εύκολη κατανόηση αλγορίθμων.
- Βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης.
# 6 - Επιστήμη δεδομένων για επιχειρήσεις
Τι πρέπει να γνωρίζετε για την Εξόρυξη Δεδομένων και τη Σκέψη Αναλυτικών Δεδομένων
Συγγραφέας: Foster Provost και Tom Fawcett
Κριτική βιβλίου:
Εξηγεί τις θεμελιώδεις αρχές της επιστήμης δεδομένων και επίσης το_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Έξυπνα δεδομένα: Χρήση της επιστήμης δεδομένων για τη μετατροπή πληροφοριών σε πληροφορίες
Συγγραφέας: John W Foreman
Κριτική βιβλίου:
Ο συγγραφέας εξηγεί με σαφήνεια πώς να μετατρέψει τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε ενεργές πληροφορίες. Ο συγγραφέας εξήγησε επίσης πώς να το κάνει με το υπολογιστικό φύλλο. Αυτό θα σας βοηθήσει επίσης να μάθετε τις αναλυτικές τεχνικές, τα μαθηματικά και τη μαγεία πίσω από τα μεγάλα δεδομένα. Κάθε κεφάλαιο του βιβλίου θα καλύπτει μια διαφορετική τεχνική σε μια μαθηματική βελτιστοποίηση υπολογιστικών φύλλων, την εξόρυξη δεδομένων σε γραφήματα, τη μετάβαση από υπολογιστικά φύλλα στη γλώσσα προγραμματισμού R και πολλά άλλα πράγματα.
Βασικές επιλογές:
- Μαθηματικά στην επιστήμη των δεδομένων.
- Τεχνητή νοημοσύνη.
# 8 - Πρακτικές στατιστικές για επιστήμονες δεδομένων: 50 βασικές έννοιες
Συγγραφέας: Peter Bruce
Κριτική βιβλίου:
Οι στατιστικές διαδραματίζουν επίσης σημαντικό ρόλο στην επιστήμη δεδομένων. Σε αυτό το βιβλίο, ο συγγραφέας έχει εξηγήσει με σαφήνεια πώς να εφαρμόσει διάφορες στατιστικές μεθόδους στην επιστήμη δεδομένων στο παρόν και επίσης πώς να τις αποφύγετε, οι οποίες χρησιμοποιούνται σε λάθος χρήση και σας δίνουν πληροφορίες για το τι είναι σημαντικό και τι όχι. Εάν είστε ικανοποιημένοι με τη γλώσσα προγραμματισμού R και έχετε κάποια γνώση στατιστικών, αυτή η γρήγορη αναφορά αυξάνει το χάσμα σε μεγαλύτερο βαθμό στην αναγνώσιμη μορφή.
Βασικές επιλογές:
- Βασικές τεχνικές ταξινόμησης.
- Έννοιες στατικής.
- Μη εποπτευόμενες μέθοδοι μάθησης για την εξαγωγή νοήματος από δεδομένα χωρίς ετικέτα.
# 9 - Numsense! Επιστήμη δεδομένων για το Layman: Δεν έχει προστεθεί μαθηματικό
Συγγραφέας: Annalyn Ng και Kenneth Soo
Κριτική βιβλίου:
Αυτό το βιβλίο δίνει μια σαφή κατανόηση της επιστήμης των δεδομένων και των αλγορίθμων που χρησιμοποιούνται. Κάθε αλγόριθμος εξηγείται με σαφήνεια. Υπάρχουν πολλές έννοιες που καλύπτονται όλα όπως Νευρωνικά Δίκτυα, Ανάλυση Κοινωνικών Δικτύων, Δέντρα Αποφάσεων και Τυχαία Δάση, Ομαδοποίηση, και επίσης πολλές άλλες.
Βασικές επιλογές:
- Εφαρμογές πραγματικού κόσμου για την απεικόνιση κάθε αλγορίθμου.
- Πρακτική κατανόηση.
- Βασικές έννοιες.
# 10 - Πρακτική Επιστήμη Δεδομένων με R
Συγγραφέας: Nina Zumel και John Mount
Κριτική βιβλίου:
Εξηγεί ξεκάθαρα τα πρακτικά παραδείγματα και τις θεμελιώδεις αρχές της επιστήμης δεδομένων με τη γλώσσα προγραμματισμού R. Αυτό θα βοηθήσει στην εφαρμογή της γλώσσας προγραμματισμού R και των τεχνικών στατιστικής ανάλυσης για να εξηγήσει προσεκτικά παραδείγματα βασισμένα στο μάρκετινγκ, την επιχειρηματική ευφυΐα και την υποστήριξη αποφάσεων, ενώ μαθαίνει πώς να δημιουργία οργάνων, σχεδιαστικά πειράματα όπως δοκιμές A / B και παρουσίαση δεδομένων με ακρίβεια σε κοινό όλων των επιπέδων.
Βασικές επιλογές:
- Υποστήριξη αποφάσεων.
- Πρακτικά παραδείγματα.
- Μέθοδοι μοντελοποίησης.
Προτεινόμενα βιβλία
Αυτός ήταν ένας οδηγός για τα Βιβλία Επιστήμης Δεδομένων. Εδώ παρέχουμε μια λίστα με τα κορυφαία 10 βιβλία για να κατανοήσουμε τις νέες έννοιες και τις εφαρμογές της επιστήμης δεδομένων. Μπορείτε να ανατρέξετε στα παρακάτω βιβλία για να μάθετε περισσότερα -
- Τα καλύτερα βιβλία επιχειρηματικότητας όλων των εποχών
- Καλύτερο επιχειρηματικό βιβλίο
- Τα καλύτερα βιβλία μαθηματικών επιχειρήσεων
- Βιβλία Bitcoin
- Βιβλία Paulo Coelho
ΓΝΩΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΝΕΡΓΑΤΩΝ AMAZON
Το WallStreetMojo συμμετέχει στο Πρόγραμμα Συνεργατών Amazon Services LLC, ένα διαφημιστικό πρόγραμμα θυγατρικών που έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μέσα στους ιστότοπους για να κερδίζουν τέλη διαφήμισης μέσω της διαφήμισης και της σύνδεσης στο amazon.com.
