Datu zinātnes grāmatu top 10 saraksts
Datu zinātne ir joma, kas ietver zinātniskas metodes, procesus, algoritmus un sistēmas, lai no neapstrādātiem datiem iegūtu dažādas zināšanas - gan strukturētus, gan nestrukturētus datus. Zemāk ir datu zinātnes grāmatu saraksts -
- Python Data Science Handbook (Iegūt šo grāmatu)
- Datu zinātne (MIT Press Essential Knowledge series) (Iegūstiet šo grāmatu)
- R for Data Science (Iegūstiet šo grāmatu)
- Stāstīšana ar datiem (iegūt šo grāmatu)
- Data Science from Scratch (iegūt šo grāmatu)
- Datu zinātne biznesam (iegūstiet šo grāmatu)
- Data Smart (iegūt šo grāmatu)
- Praktiskā statistika datu zinātniekiem (Iegūstiet šo grāmatu)
- Numsense! Data Science for Layman (Iegūstiet šo grāmatu)
- Praktiskā datu zinātne ar R (Iegūstiet šo grāmatu)
Ļaujiet mums detalizēti apspriest katru no datu zinātnes grāmatām, kā arī tās galvenos paņēmienus un pārskatus.
# 1 - Python Data Science rokasgrāmata: būtiski rīki darbam ar datiem
Autors: Jake VanderPlas
Grāmatu apskats:
Grāmata ir ideāli piemērota tiem, kas jau zina Python valodas pamatus vai jau zina, kā programmēt citā valodā, piemēram, R vai Julia, un vēlas iemācīties izmantot Python datu zinātnei. Tas izskaidro visas datu zinātnes procesa vajadzības, sākot no datu iegūšanas, datu izpētes un rezultātu paziņošanas un vizualizācijas.
Key Takeaways
- Datu manipulēšana.
- Python datu paņēmieni.
- Mašīnmācība.
# 2 - Datu zinātne (MIT Press Essential Knowledge sērija)
Autors: Džons D. Kellers un Brendans Tjernijs
Grāmatu apskats:
Šīs grāmatas galvenais mērķis ir uzlabot lēmumu pieņemšanu, analizējot datus. Tas iepazīstina ar mašīnmācīšanās pamatiem un apspriež, kā saistīt mašīnmācīšanās zināšanas ar reālās pasaules problēmām.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Ētiskie un juridiskie jautājumi un datu regulēšanas attīstība.
- Panākumu principi.
- Datu zinātnes ietekme nākotnē.
# 3 - R datu zinātnei : datu importēšana, sakārtošana, pārveidošana, vizualizēšana un modeļa izveide
Autori: Hadlijs Vikhems un Garets Grolemunds
Grāmatu apskats:
Šī grāmata sniegs skaidru izpratni par dabas likumu atklāšanu datu struktūrā. Tas jums pateiks, kā datu analīzei izmantot R programmēšanas valodu. Tas arī stāsta, kā tīrīt datu zīmēšanas grafikus un kā izmantot grafikas gramatiku, lasītprasmes programmēšanu un reproducējamus pētījumus, lai ietaupītu laiku un daudzas citas lietas.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Datu apkarošana.
- Datu vizualizācija.
- Izpētes datu analīze
# 4 - Stāsts ar datiem: Datu vizualizācijas ceļvedis biznesa profesionāļiem
Autors: Cole Nussbaumer Knaflic
Grāmatu apskats:
Šajā grāmatā galvenokārt izskaidroti datu vizualizācijas pamati un kā efektīvi sazināties ar datiem. Izmantojot šo grāmatu, jūs varēsiet uzzināt, kurš ir izšķirošais punkts jūsu datiem. Tas stāsta, kā pārsniegt parastos rīkus, lai nonāktu pie datu saknes, un kā izveidot informatīvu un pārliecinošu stāstu.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Izpratne par situāciju un auditoriju.
- Datu svarīgā punkta noteikšana.
- Dizaina jēdzieni datu vizualizācijā.
- Stāstīšanas spēks, lai palīdzētu jūsu ziņai atbalsoties jūsu auditorijā.
# 5 - Datu zinātne no nulles: pirmie principi ar Python
Autors: Džoels Gruss
Grāmatu apskats:
Autore ir skaidri izskaidrojusi svarīgos datu zinātnes rīkus un algoritmus, kā arī to, kā tos var ieviest no nulles. Šajā grāmatā ir ietverti faktiskie algoritmi šiem mašīnmācīšanās modeļiem, kā arī tajā esošā teorija un matemātika.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Vākt, izpētīt, tīrīt un manipulēt ar datiem.
- Neironu tīkli.
- Viegla algoritmu izpratne.
- Mašīnmācīšanās pamati.
# 6 - Datu zinātne biznesam
Kas jums jāzina par datu ieguvi un datu analītisko domāšanu
Autori: Foster Provost un Tom Fawcett
Grāmatu apskats:
Tas izskaidro datu zinātnes pamatprincipus un arī "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Datu zinātnes izmantošana informācijas pārveidošanai ieskatā
Autors: Džons V Foremans
Grāmatu apskats:
Autors skaidri paskaidro, kā neapstrādātus datus pārvērst praktiskā ieskatā. Autors arī paskaidroja, kā to izdarīt ar izklājlapu. Tas arī palīdzēs jums apgūt analītiskās metodes, matemātiku un lielo datu burvību. Katrā grāmatas nodaļā tiks aplūkota atšķirīga tehnika izklājlapām līdzīgā matemātiskā optimizācijā, datu iegūšana grafikos, pāreja no izklājlapām uz R programmēšanas valodu un daudzas citas lietas.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Matemātika datu zinātnē.
- Mākslīgais intelekts.
# 8 - Praktiskā statistika datu zinātniekiem: 50 būtiski jēdzieni
Autors: Pīters Brūss
Grāmatu apskats:
Statistikai ir liela nozīme arī datu zinātnē. Šajā grāmatā autors ir skaidri izskaidrojis, kā mūsdienās pielietot dažādas statistikas metodes datu zinātnei un kā no tām izvairīties, kuras tiek nepareizi izmantotas un sniedz jums informāciju par to, kas ir svarīgi un kas ne. Ja jūs labi pārzināt R programmēšanas valodu un jums ir zināmas zināšanas par statistiku, šī ātrā uzziņa palielina plaisu lasāmā formātā.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Galvenās klasifikācijas metodes.
- Statikas jēdzieni.
- Nepārraudzītas mācību metodes nozīmes iegūšanai no nemarķētiem datiem.
# 9 - Numsense! Datu zinātne laicīgajiem: nav pievienota matemātika
Autors: Annalyn Ng un Kenneth Soo
Grāmatu apskats:
Šī grāmata sniedz skaidru izpratni par datu zinātni un izmantotajiem algoritmiem. Katrs algoritms ir skaidri izskaidrots. Ir daudz jēdzienu, kas visi ir aptverti, piemēram, neironu tīkli, sociālo tīklu analīze, lēmumu koki un izlases meži, kopu veidošana, kā arī daudzi citi.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Reālās lietojumprogrammas katra algoritma ilustrēšanai.
- Praktiskā izpratne.
- Galvenie jēdzieni.
# 10 - Praktiskā datu zinātne ar R.
Autors: Nina Zumel un John Mount
Grāmatu apskats:
Tas skaidri izskaidro datu zinātnes praktiskos piemērus un pamatprincipus ar programmēšanas valodu R. Tas palīdzēs piemērot R programmēšanas valodu un statistiskās analīzes metodes rūpīgi izskaidrotiem piemēriem, kas balstīti mārketingā, biznesa inteliģencē un lēmumu atbalstīšanā, vienlaikus mācoties, kā izveidojiet instrumentus, noformējiet eksperimentus, piemēram, A / B testus, un precīzi prezentējiet datus visu līmeņu auditorijām.
Galvenie līdzņemamie veidi:
- Lēmumu atbalsts.
- Praktiski piemēri.
- Modelēšanas metodes.
Ieteicamās grāmatas
Šis ir bijis Data Science Books ceļvedis. Šeit mēs piedāvājam top 10 grāmatu sarakstu, lai izprastu jaunos datu zinātnes jēdzienus un pielietojumu. Lai uzzinātu vairāk, varat atsaukties uz šīm grāmatām:
- Visu laiku labākās uzņēmējdarbības grāmatas
- Labākā biznesa grāmata
- Labākās biznesa matemātikas grāmatas
- Bitcoin grāmatas
- Paulo Koelju grāmatas
AMAZONAS SAISTĪTĀ INFORMĀCIJAS ATKLĀŠANA
WallStreetMojo ir dalībnieks Amazon Services LLC Associates programmā, saistītā reklāmas programmā, kas paredzēta vietnēm, lai nopelnītu reklāmas maksu, reklamējot un izveidojot saites uz amazon.com.
