Știința datelor este aria de studiu care implică extragerea de informații din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode științifice, algoritmi și procese. Vă ajută să descoperiți tipare ascunse din datele brute. Știința datelor a apărut datorită evoluției statisticilor matematice, analizei datelor și big data.
Iată o listă a celor mai importante 17 cărți de științe ale datelor care ar trebui să facă parte din orice bibliotecă pentru începători și avansați în domeniul științei datelor.
1) Știința datelor de la zero: primele principii cu Python
Data Science from Scratch este o carte scrisă de Joel Gurus. Această carte vă ajută să învățați matematică și statistici care se află în centrul științei datelor. De asemenea, veți învăța abilitățile de hacking de care aveți nevoie pentru a începe ca cercetător în date.
Cărțile includ subiecte cum ar fi implementarea celor mai apropiați vecini k, Naïve Bayes, regresia liniară și logistică, arborii de decizie și modelele de grupare. De asemenea, veți putea explora procesarea limbajului natural, analiza rețelei etc.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon2) Știința datelor pentru manechini
Data Science For Dummies este o carte scrisă de Lillian Pierson. Această carte este ideală pentru profesioniștii IT și studenții care doresc un manual rapid care să acopere toate domeniile spațiului extins al științei datelor.
Cartea acoperă subiecte precum big data, știința datelor și ingineria datelor și modul în care toate aceste domenii sunt combinate, ceea ce oferă o mare valoare. De asemenea, veți afla despre tehnologii, limbaje de programare și metode matematice.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon3) Big Data: o revoluție care va transforma modul în care trăim, lucrăm și gândim
Big Data este o carte scrisă de Viktor Mayer-Schonberger și Kenneth Cukier. Cartea vorbește despre aspectul optimist și practic al revoluției Big Data. Autorii acestei cărți vorbesc și despre modul în care tehnologia Big Data este capabilă să ne schimbe viața și ce putem face pentru a ne proteja de pericolele sale.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon4) Povestirea cu date: un ghid de vizualizare a datelor pentru profesioniștii din afaceri
Povestirea cu date este o carte scrisă de Cole Nussbaumer Knaflic. În această carte, veți învăța fundamentele vizualizării datelor și cum să comunicați eficient cu datele. Lecțiile din această carte sunt în mare parte teoretice și oferă multe exemple din lumea reală gata de aplicare imediată la următorul grafic sau prezentare.
Această carte îl învață, de asemenea, pe cititor despre cum poate depăși instrumentele previzibile pentru a ajunge la rădăcina datelor dvs. De asemenea, include un subiect despre cum să vă utilizați datele pentru a crea o poveste interesantă și informativă.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon5) Proiectarea aplicațiilor intensive pentru date
Designing Data-Intensive Applications este o carte scrisă de Martin Kleppmann. Această carte vă ajută să învățați avantajele și dezavantajele diferitelor tehnologii pentru procesarea și stocarea datelor. Această carte îi ajută, de asemenea, pe inginerii software și arhitecții să afle despre cum să utilizeze pe deplin datele în aplicațiile moderne.
Cartea vă ajută să luați decizii în cunoștință de cauză, identificând punctele tari și punctele slabe ale diferitelor instrumente și navigați pe compromisuri în jurul consistenței, scalabilității, toleranței la erori și complexității.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon6) Statistici practice pentru oamenii de știință de date: 50 de concepte esențiale
Practical Statistics for Data Scientists este o carte scrisă de Peter Bruce (Autor), Andrew Bruce. Această carte explică modul de aplicare a diferitelor metode statistice la știința datelor și vă oferă sfaturi cu privire la ce este important și ce nu.
Această carte este o carte de referință ușor de utilizat în domeniul științei datelor, dacă sunteți familiarizat cu programarea R și aveți cunoștințe de statistică.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon7) Știința datelor și analiza datelor mari: descoperirea, analizarea, vizualizarea și prezentarea datelor
Data Science and Big Data Analytics este o carte publicată de serviciul de educație EMC. Această carte acoperă amploarea activităților, metodelor și instrumentelor pe care oamenii de știință le folosesc. Cartea se concentrează pe concepte, principii și aplicații practice.
It applies to any industry and technology environment, and the learning. It is supported and explained with examples that you can replicate using open-source software.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon8) Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
Data Science for business is a book written by known data science experts Foster Provost and Tom Fawcett. This Data science study book introduces the fundamental principles of data science. This study book helps you understand the many data-mining techniques in use today.
You'll also learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists. It also helps you understand the data-analytical process and how data science methods able to support business decision-making.
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