A Top 10 Data Science Könyvek listája
Az adattudomány olyan terület, amely tudományos módszereket, folyamatokat, algoritmusokat és rendszereket foglal magában, hogy nyers adatokból nyerjen ki tudást és betekintést különféle formában, mind strukturált, mind strukturálatlan adatokból. Az alábbiakban felsoroljuk az adattudományról szóló könyveket -
- Python Data Science Handbook (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Adattudomány (MIT Press Essential Knowledge sorozat) (Szerezd meg ezt a könyvet)
- R for Data Science (Vedd meg ezt a könyvet)
- Storytelling with Data (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Data Science from Scratch (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Data Science for Business (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Data Smart (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Gyakorlati statisztika az adatkutatók számára (Szerezd meg ezt a könyvet)
- Numsense! Adattudomány a laikus számára (Vedd meg ezt a könyvet)
- Gyakorlati adattudomány R-vel (szerezze be ezt a könyvet)
Beszéljük meg részletesen az egyes adattudományi könyveket, azok legfontosabb elvonásaival és felülvizsgálataival együtt.
# 1 - Python Data Science kézikönyv: Az adatok kezelésének alapvető eszközei
Szerző: Jake VanderPlas
Könyvajánló:
A könyv ideális azok számára, akik már ismerik a Python nyelv alapjait, vagy már tudják, hogyan kell más nyelven programozni, például R vagy Julia, és szeretnék megtanulni, hogyan kell használni a Pythont az adattudományhoz. Megmagyarázza a teljes Data Science folyamat összes igényét az adatok megszerzésétől, az adatok feltárásától, valamint az eredmények közlésétől és megjelenítésétől kezdve.
Key Takeaways
- Adatmanipuláció.
- Python adat technikák.
- Gépi tanulás.
# 2 - Adattudomány (MIT Press Essential Knowledge sorozat)
Szerző: John D. Kelleher és Brendan Tierney
Könyvajánló:
A könyv fő célja a döntéshozatal javítása az adatok elemzésével. Ez bemutatja a gépi tanulás alapjait, és megvitatja, hogyan lehet összekapcsolni a gépi tanulási szakértelmet a valós problémákkal.
Fő elvihetők:
- Etikai és jogi kérdések és az adatszabályozás fejleményei.
- A siker elvei.
- Az adattudomány jövőbeli hatása.
# 3 - R az adattudomány számára : Adatok importálása, rendezése, átalakítása, vizualizálása és modellezése
Szerző: Hadley Wickham és Garrett Grolemund
Könyvajánló:
Ez a könyv világos megértést ad a természeti törvények felfedezéséről az adatok struktúrájában. Ez megmondja, hogyan kell használni az R programozási nyelvet az adatok elemzéséhez. Ez azt is elmondja, hogyan kell megtisztítani az adatrajzokat, és hogyan kell használni a grafika, az írástudó programozás és a reprodukálható kutatás nyelvtanát, hogy időt és sok más dolgot takarítsunk meg.
Fő elvihetők:
- Adatforgatás.
- Adatmegjelenítés.
- Feltáró adatok elemzése
# 4 - Storytelling with Data: Adatmegjelenítési útmutató üzleti szakembereknek
Szerző: Cole Nussbaumer Knaflic
Könyvajánló:
Ez a könyv elsősorban az adatok vizualizálásának alapjait és az adatokkal való hatékony kommunikáció módját ismerteti. E könyv segítségével megtudhatja, melyik az adatainak döntő pontja. Ez elárulja, hogyan léphet túl a hagyományos eszközökön az adatok gyökerének eléréséhez, és hogyan hozhat létre informatív és lenyűgöző történetet.
Fő elvihetők:
- A helyzet és a közönség megértése.
- Az adatok fontos pontjának meghatározása.
- A tervezés fogalmai az adatmegjelenítésben.
- A történetmesélés ereje, amely segít üzenetét visszhangozni a közönségben.
# 5 - Adattudomány a semmiből: Első elvek a Pythonnal
Szerző: Joel Grus
Könyvajánló:
A szerző világosan elmagyarázta a fontos adattudományi eszközöket és az algoritmusokat, valamint azt, hogy miként lehet ezeket a semmiből megvalósítani. Ez a könyv tartalmazza a gépi tanulási modellek tényleges algoritmusait, a benne lévő elmélettel és matematikával együtt.
Fő elvihetők:
- Adatok gyűjtése, felfedezése, tisztítása és kezelése.
- Ideghálózatok.
- Az algoritmusok egyszerű megértése.
- A gépi tanulás alapjai.
# 6 - Adattudomány üzleti célokra
Mit kell tudni az adatbányászatról és az adatanalitikus gondolkodásról
Szerző: Foster Provost és Tom Fawcett
Könyvajánló:
Megmagyarázza az adattudomány alapelveit, valamint a „rel =" nofollow "> <> kifejezést
# 7 - Data Smart: Az adattudomány használata az információk áttekinthetővé alakításához
Szerző: John W Foreman
Könyvajánló:
A szerző világosan elmagyarázza, hogyan lehet a nyers adatokat átalakítani cselekvőképes betekintéssé. A szerző elmagyarázta, hogyan kell ezt a Spreadsheet segítségével elvégezni. Ez segít az analitikai technikák, a matematika és a nagy adatok mögött rejlő varázslat elsajátításában is. A könyv minden fejezete egy másik technikát fog tárgyalni egy táblázatszerű matematikai optimalizálásban, az adatbányászatot grafikonokban, a táblázatokról az R programnyelvre való áttérést és még sok minden mást.
Fő elvihetők:
- Matematika az adattudományban.
- Mesterséges intelligencia.
# 8 - Gyakorlati statisztikák az adatkutatók számára: 50 alapvető fogalom
Szerző: Peter Bruce
Könyvajánló:
A statisztika szintén fontos szerepet játszik az adattudományban. Ebben a könyvben a szerző világosan elmagyarázta, hogyan lehet különféle statisztikai módszereket alkalmazni az adattudományban a jelenben, és hogyan lehet elkerülni azokat is, amelyeket helytelenül használnak, és kimenetet nyújtanak arról, hogy mi fontos és mi nem. Ha jól ismeri az R programozási nyelvet és van némi ismerete a statisztikákról, akkor ez a gyors útmutató nagyobb mértékben növeli a rést az olvasható formátumban.
Fő elvihetők:
- Kulcsosztályozási technikák.
- Statikus fogalmak.
- Felügyelet nélküli tanulási módszerek a jelentés kibontásához címkézetlen adatokból.
# 9 - Numsense! Adattudomány a laikus számára: Nincs matematika hozzáadva
Szerző: Annalyn Ng és Kenneth Soo
Könyvajánló:
Ez a könyv világos megértést ad az adattudományról és az alkalmazott algoritmusokról. Minden algoritmus világosan meg van magyarázva. Számos olyan koncepció létezik, amelyek mindegyikét lefedik, mint például a neurális hálózatok, a szociális háló-elemzés, a döntési fák és a véletlenszerű erdők, a klaszterezés és még sok más.
Fő elvihetők:
- Valós alkalmazások az egyes algoritmusok szemléltetésére.
- Gyakorlati megértés.
- Kulcsfogalmak.
# 10 - Gyakorlati adattudomány R-vel
Szerző: Nina Zumel és John Mount
Könyvajánló:
Világosan elmagyarázza az adattudomány gyakorlati példáit és alapelveit az R programozási nyelvvel. Ez segít az R programozási nyelv és a statisztikai elemzési technikák alkalmazásában a marketingben, az üzleti intelligenciában és a döntéstámogatáson alapuló, gondosan elmagyarázott példákon, miközben megtanulják, hogyan kell készítsen műszereket, tervezzen kísérleteket, például A / B teszteket, és pontosan mutassa be az adatokat minden szint közönségének.
Fő elvihetők:
- Döntés támogatás.
- Gyakorlati példák.
- Modellezési módszerek.
Ajánlott könyvek
Ez egy útmutató a Data Science Books-hoz. Itt adunk egy listát a top 10 könyvről, hogy megértsük az adattudomány új fogalmait és alkalmazásait. Ha többet szeretne megtudni, olvassa el az alábbi könyveket -
- Minden idők legjobb vállalkozói könyvei
- Legjobb üzleti könyv
- A legjobb üzleti matematikai könyvek
- Bitcoin Books
- Paulo Coelho Könyvek
AMAZON TÁRSULÁSI KÖZZÉTÉTEL
A WallStreetMojo részt vesz az Amazon Services LLC Associates programban, amely egy társult reklámprogram, amelynek célja, hogy a webhelyek számára hirdetési díjakat keressenek hirdetésekkel és az amazon.com webhelyre mutató linkekkel.
