Liste over topp 10 data science bøker
Datavitenskap er et felt som involverer vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å hente ut kunnskap og innsikt fra rådata i forskjellige former, både strukturerte og ustrukturerte data. Nedenfor er listen over bøker om datavitenskap -
- Python Data Science Handbook (Få denne boken)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge series) (Få denne boken)
- R for Data Science (Få denne boken)
- Storytelling with Data (Få denne boken)
- Data Science from Scratch (Få denne boken)
- Data Science for Business (Få denne boken)
- Data Smart (Få denne boken)
- Praktisk statistikk for dataforskere (Få denne boka)
- Numsense! Data Science for the Layman (Få denne boken)
- Practical Data Science with R (Få denne boken)
La oss diskutere hver av de datavitenskapelige bøkene i detalj sammen med viktige takeaways og anmeldelser.
# 1 - Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Forfatter: Jake VanderPlas
Bokanmeldelse:
Boken er ideell for de som allerede vet det grunnleggende om Python-språket, eller som allerede vet hvordan man programmerer på et annet språk som R eller Julia, og som vil lære å bruke Python til datavitenskap. Den forklarer alle behovene i hele datavitenskapsprosessen fra å skaffe data, utforske data, og kommunisere og visualisere resultatene.
Viktige takeaways
- Datamanipulasjon.
- Python datateknikker.
- Maskinlæring.
# 2 - Datavitenskap (MIT Press Essential Knowledge-serien)
Forfatter: John D. Kelleher og Brendan Tierney
Bokanmeldelse:
Hovedmålet med denne boken er å forbedre beslutningstaking gjennom analyse av data. Dette introduserer det grunnleggende om maskinlæring og diskuterer hvordan man kan koble maskinlæringsekspertise med virkelige problemer.
Viktige takeaways:
- Etiske og juridiske spørsmål og utvikling i dataregulering.
- Suksessprinsipper.
- Fremtidig innvirkning av datavitenskap.
# 3 - R for datavitenskap : Import, rydding, transformasjon, visualisering og modelldata
Forfatter: Hadley Wickham og Garrett Grolemund
Bokanmeldelse:
Denne boka vil gi en klar forståelse av å oppdage naturlover i datastrukturen. Dette vil fortelle deg hvordan du bruker R-programmeringsspråket til dataanalyse. Dette forteller også hvordan du renser datategningstegningene og hvordan du bruker grafikkgrammatikk, literate programmering og reproduserbar forskning for å spare tid og også mange andre ting.
Viktige takeaways:
- Data Wrangling.
- Datavisualisering.
- Utforskende dataanalyse
# 4 - Historiefortelling med data: En datavisualiseringsveiledning for forretningsfolk
Forfatter: Cole Nussbaumer Knaflic
Bokanmeldelse:
Denne boken forklarer hovedsakelig det grunnleggende ved datavisualisering og hvordan man kommuniserer effektivt med data. Gjennom denne boken vil du kunne finne ut hvilket som er det avgjørende punktet for dataene dine. Dette forteller hvordan du kan gå utover de konvensjonelle verktøyene for å nå roten til dataene dine, og hvordan du kan lage en informativ og overbevisende historie.
Viktige takeaways:
- Forstå situasjonen og publikum.
- Identifisere det viktige punktet i dataene.
- Konsepter for design i datavisualisering.
- Kraften til historiefortelling som hjelper meldingen din til å gi gjenklang hos publikum.
# 5 - Data Science from Scratch: First Principles with Python
Forfatter: Joel Grus
Bokanmeldelse:
Forfatteren har tydelig forklart de viktige datavitenskapelige verktøyene og algoritmene og hvordan de kan implementeres fra bunnen av. Denne boka inneholder de faktiske algoritmene for maskinlæringsmodellene, sammen med teorien og matematikken i den.
Viktige takeaways:
- Samle, utforske, rense og manipulere data.
- Nevrale nettverk.
- Enkel forståelse av algoritmer.
- Grunnleggende om maskinlæring.
# 6 - Data Science for Business
Hva du trenger å vite om datautvinning og dataanalytisk tenking
Forfatter: Foster Provost og Tom Fawcett
Bokanmeldelse:
Det forklarer de grunnleggende prinsippene for datavitenskap, og også_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Bruk Data Science til å transformere informasjon til innsikt
Forfatter: John W Foreman
Bokanmeldelse:
Forfatteren forklarer tydelig hvordan man konverterer rådata til handlingsbar innsikt. Forfatteren forklarte også hvordan du gjør det med regnearket. Dette vil også hjelpe deg med å lære deg analytiske teknikker, matematikk og magien bak store data. Hvert kapittel i boka vil dekke en annen teknikk i et regnearklignende matematisk optimalisering, datautvinning i grafer, flytting fra regneark til R-programmeringsspråk og mange andre ting.
Viktige takeaways:
- Matematikk i datavitenskap.
- Kunstig intelligens.
# 8 - Praktisk statistikk for dataforskere: 50 essensielle konsepter
Forfatter: Peter Bruce
Bokanmeldelse:
Statistikk spiller også en viktig rolle i datavitenskap. I denne boken har forfatteren tydelig forklart hvordan man kan bruke ulike statistiske metoder til datavitenskap i dag, og hvordan man kan unngå dem, som er i feil bruk og gir deg utdata om hva som er viktig og hva som ikke er. Hvis du er god med programmeringsspråket R og har kunnskap om statistikk, bygger denne raske referansen gapet i større grad i det lesbare formatet.
Viktige takeaways:
- Viktige klassifiseringsteknikker.
- Statikk-konsepter.
- Uovervåket læringsmetode for å hente ut mening fra umerkede data.
# 9 - Numsense! Datavitenskap for lekmann: Ingen matematikk lagt til
Forfatter: Annalyn Ng og Kenneth Soo
Bokanmeldelse:
Denne boka gir en klar forståelse av datavitenskapen og algoritmene som brukes. Hver algoritme er tydelig forklart. Det er mange konsepter som alle er dekket som nevrale nettverk, sosial nettverksanalyse, beslutningstrær og tilfeldige skoger, klynging, og også mange flere.
Viktige takeaways:
- Virkelige applikasjoner for å illustrere hver algoritme.
- Praktisk forståelse.
- Nøkkelkonsepter.
# 10 - Praktisk datavitenskap med R
Forfatter: Nina Zumel og John Mount
Bokanmeldelse:
Det forklarer tydelig de praktiske eksemplene og grunnleggende prinsippene for datavitenskapen med programmeringsspråket R. Dette vil hjelpe deg med å anvende R-programmeringsspråket og statistiske analyseteknikker til nøye forklarte eksempler basert på markedsføring, forretningsintelligens og beslutningsstøtte mens du lærer hvordan du lage instrumentering, designe eksperimenter som A / B-tester, og presis presentere data for publikum på alle nivåer.
Viktige takeaways:
- Beslutningsstøtte.
- Praktiske eksempler.
- Modelleringsmetoder.
Anbefalte bøker
Dette har vært en guide til Data Science Books. Her gir vi en liste over de 10 beste bøkene for å forstå de nye konseptene og anvendelsene innen datavitenskap. Du kan referere til følgende bøker for å lære mer -
- Beste entreprenørskap bøker gjennom tidene
- Beste forretningsbok
- Beste bedriftsmatematikkbøker
- Bitcoin bøker
- Paulo Coelho Books
AMAZON ASSOCIATE OPPLYSNINGER
WallStreetMojo er en deltaker i Amazon Services LLC Associates Program, et tilknyttet annonseringsprogram designet for å gi nettsteder et middel til å tjene reklameavgifter ved å annonsere og koble til amazon.com.
