Lista 10 najlepszych książek o danych naukowych
Nauka o danych to dziedzina obejmująca naukowe metody, procesy, algorytmy i systemy służące do wydobywania wiedzy i spostrzeżeń z surowych danych w różnych formach, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Poniżej znajduje się lista książek na temat nauki o danych -
- Podręcznik Python Data Science (Pobierz tę książkę)
- Data Science (seria MIT Press Essential Knowledge) (Kup tę książkę)
- R jak Data Science (Zdobądź tę książkę)
- Storytelling with Data (Kup tę książkę)
- Data Science from Scratch (Kup tę książkę)
- Data Science for Business (Kup tę książkę)
- Data Smart (Kup tę książkę)
- Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi (pobierz tę książkę)
- Numsense! Data Science for the Layman (Zdobądź tę książkę)
- Practical Data Science with R (Zdobądź tę książkę)
Omówmy szczegółowo każdą książkę o nauce danych wraz z jej kluczowymi wnioskami i recenzjami.
# 1 - Podręcznik nauki o danych w języku Python: podstawowe narzędzia do pracy z danymi
Autor: Jake VanderPlas
Recenzja książki:
Książka idealnie nadaje się dla tych, którzy znają już podstawy języka Python lub już wiedzą, jak programować w innym języku, takim jak R lub Julia i chcą się nauczyć, jak używać Pythona do nauki o danych. Wyjaśnia wszystkie potrzeby całego procesu Data Science od pozyskiwania danych, eksploracji danych oraz komunikowania i wizualizacji wyników.
Kluczowe wnioski
- Manipulacja danymi.
- Techniki danych Python.
- Nauczanie maszynowe.
# 2 - Data Science (seria MIT Press Essential Knowledge)
Autor: John D. Kelleher i Brendan Tierney
Recenzja książki:
Głównym celem tej książki jest usprawnienie procesu podejmowania decyzji poprzez analizę danych. Przedstawia podstawy uczenia maszynowego i omawia, jak połączyć wiedzę specjalistyczną z zakresu uczenia maszynowego z rzeczywistymi problemami.
Kluczowe wnioski:
- Kwestie etyczne i prawne oraz zmiany w regulacji danych.
- Zasady sukcesu.
- Przyszły wpływ nauki o danych.
# 3 - R for Data Science : Import, Uporządkuj, Przekształć, Wizualizuj i Modeluj dane
Autor: Hadley Wickham i Garrett Grolemund
Recenzja książki:
Ta książka da jasne zrozumienie odkrywania praw naturalnych w strukturze danych. W ten sposób dowiesz się, jak używać języka programowania R do analizy danych. To również mówi, jak wyczyścić wykresy rysunków danych i jak korzystać z gramatyki grafiki, programowania w piśmiennictwie i powtarzalnych badań, aby zaoszczędzić czas, a także wiele innych rzeczy.
Kluczowe wnioski:
- Przekształcanie danych.
- Wizualizacja danych.
- Analiza danych rozpoznawczych
# 4 - Opowiadanie historii z danymi: przewodnik po wizualizacji danych dla profesjonalistów biznesowych
Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
Recenzja książki:
Ta książka głównie wyjaśnia podstawy wizualizacji danych i sposoby efektywnej komunikacji z danymi. Dzięki tej książce będziesz mógł dowiedzieć się, który punkt jest kluczowy dla twoich danych. Opisuje, jak wyjść poza konwencjonalne narzędzia, aby dotrzeć do źródła danych i jak stworzyć pouczającą i fascynującą historię.
Kluczowe wnioski:
- Zrozumienie sytuacji i publiczności.
- Określenie ważnego punktu danych.
- Koncepcje projektowania w wizualizacji danych.
- Siła opowiadania historii, która pomoże Twojemu przekazowi znaleźć rezonans wśród odbiorców.
# 5 - Data Science od podstaw: pierwsze zasady w Pythonie
Autor: Joel Grus
Recenzja książki:
Autor jasno wyjaśnił ważne narzędzia do nauki o danych i algorytmy oraz sposób ich implementacji od podstaw. Ta książka zawiera rzeczywiste algorytmy dla tych modeli uczenia maszynowego wraz z teorią i matematyką.
Kluczowe wnioski:
- Zbieraj, eksploruj, czyść dane i manipuluj nimi.
- Sieci neuronowe.
- Łatwe zrozumienie algorytmów.
- Podstawy uczenia maszynowego.
# 6 - Nauka o danych dla biznesu
Co musisz wiedzieć o eksploracji danych i myśleniu analitycznym
Autor: Foster Provost i Tom Fawcett
Recenzja książki:
Wyjaśnia podstawowe zasady nauki o danych, a także the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Inteligentne dane: wykorzystanie nauki o danych do przekształcania informacji w wgląd
Autor: John W. Foreman
Recenzja książki:
Autor jasno wyjaśnia, jak przekształcić surowe dane w praktyczny wgląd. Autor wyjaśnił również, jak to zrobić za pomocą arkusza kalkulacyjnego. Pomoże Ci to również w nauce technik analitycznych, matematyki i magii stojącej za big data. Każdy rozdział w tej książce obejmuje inną technikę w matematycznej optymalizacji podobnej do arkusza kalkulacyjnego, eksplorację danych na wykresach, przejście z arkuszy kalkulacyjnych do języka programowania R i wiele innych rzeczy.
Kluczowe wnioski:
- Matematyka w nauce o danych.
- Sztuczna inteligencja.
# 8 - Praktyczne statystyki dla naukowców zajmujących się danymi: 50 podstawowych pojęć
Autor: Peter Bruce
Recenzja książki:
Statystyka odgrywa również ważną rolę w nauce o danych. W tej książce autor jasno wyjaśnił, jak obecnie stosować różne metody statystyczne w nauce o danych, a także jak ich unikać, które są niewłaściwie używane i dają informacje o tym, co jest ważne, a co nie. Jeśli jesteś dobry z językiem programowania R i masz pewną wiedzę o statystykach, to krótkie odniesienie zwiększa lukę w czytelnym formacie.
Kluczowe wnioski:
- Kluczowe techniki klasyfikacji.
- Pojęcia statyki.
- Metody uczenia się bez nadzoru w celu wyodrębniania znaczenia z nieoznaczonych danych.
# 9 - Numsense! Nauka o danych dla laika: bez dodania matematyki
Autor: Annalyn Ng i Kenneth Soo
Recenzja książki:
Ta książka daje jasne zrozumienie nauki o danych i stosowanych algorytmów. Każdy algorytm jest jasno wyjaśniony. Istnieje wiele koncepcji, które obejmują wszystkie, takie jak sieci neuronowe, analiza sieci społecznościowych, drzewa decyzyjne i losowe lasy, grupowanie, a także wiele innych.
Kluczowe wnioski:
- Rzeczywiste aplikacje ilustrujące każdy algorytm.
- Praktyczne zrozumienie.
- Kluczowe idee.
# 10 - Praktyczna nauka o danych z R.
Autor: Nina Zumel i John Mount
Recenzja książki:
Wyraźnie wyjaśnia praktyczne przykłady i podstawowe zasady nauki o danych w języku programowania R. Pomoże to w zastosowaniu języka programowania R i technik analizy statystycznej do dokładnie objaśnionych przykładów opartych na marketingu, inteligencji biznesowej i wspomaganiu decyzji podczas nauki tworzyć oprzyrządowanie, projektować eksperymenty, takie jak testy A / B, i dokładnie przedstawiać dane odbiorcom na wszystkich poziomach.
Kluczowe wnioski:
- Wspomaganie decyzji.
- Praktyczne przykłady.
- Metody modelowania.
Polecane książki
To był przewodnik po Data Science Books. Tutaj podajemy listę 10 najlepszych książek, które pomogą zrozumieć nowe koncepcje i zastosowania nauki o danych. Możesz zapoznać się z następującymi książkami, aby dowiedzieć się więcej -
- Najlepsze książki o przedsiębiorczości wszechczasów
- Najlepsza książka biznesowa
- Najlepsze książki matematyki biznesowej
- Książki Bitcoin
- Książki Paulo Coelho
UJAWNIANIE POWIĄZANEJ FIRMY AMAZON
WallStreetMojo jest uczestnikiem programu Amazon Services LLC Associates, stowarzyszonego programu reklamowego, którego celem jest zapewnienie stronom środków do zarabiania opłat reklamowych poprzez reklamy i linki do amazon.com.
