Списък на Топ 10 книги за наука за данни
Науката за данните е област, която включва научни методи, процеси, алгоритми и системи за извличане на знания и прозрения от сурови данни в различни форми, както структурирани, така и неструктурирани данни. По-долу е списъкът с книги по наука за данни -
- Наръчник за наука за данни на Python (Вземете тази книга)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge series) (Вземете тази книга)
- R за наука за данни (Вземете тази книга)
- Разказване на истории с данни (Вземете тази книга)
- Наука за данни от нулата (Вземете тази книга)
- Data Science for Business (Вземете тази книга)
- Data Smart (Вземете тази книга)
- Практическа статистика за изследователите на данни (Вземете тази книга)
- Numsense! Наука за данни за неспециалист (Вземете тази книга)
- Практическа наука за данни с R (Вземете тази книга)
Нека обсъдим подробно всяка от книгите по наука за данни, заедно с нейните ключови решения и рецензии.
# 1 - Наръчник по наука за данни на Python: Основни инструменти за работа с данни
Автор: Jake VanderPlas
Преглед на книгата:
Книгата е идеално подходяща за тези, които вече знаят основите на езика Python или вече знаят как да програмират на друг език като R или Julia и искат да научат как да използват Python за наука за данни. Той обяснява всички нужди на целия процес на Data Science от получаване на данни, проучване на данни и комуникация и визуализиране на резултатите.
Основни продукти за вкъщи
- Манипулиране на данни.
- Техники за данни на Python.
- Машинно обучение.
# 2 - Наука за данните (MIT Press Essential Knowledge series)
Автор: John D. Kelleher и Brendan Tierney
Преглед на книгата:
Основната цел на тази книга е да подобри вземането на решения чрез анализ на данните. Това въвежда основите на машинното обучение и обсъжда как да се свърже опитът в машинното обучение с реални проблеми.
Основни продукти за вкъщи:
- Етични и правни въпроси и развитие на регулирането на данните.
- Принципи на успеха.
- Бъдещо въздействие на науката за данните.
# 3 - R за науката за данни : импортиране, подреждане, трансформиране, визуализиране и моделиране на данни
Автор: Хадли Уикъм и Гарет Гролемунд
Преглед на книгата:
Тази книга ще даде ясно разбиране за откриването на природните закони в структурата на данните. Това ще ви каже как да използвате езика за програмиране R за анализ на данни. Това също така казва как да почистите графика за извличане на данни и как да използвате граматиката на графиките, грамотното програмиране и възпроизводимите изследвания, за да спестите време, както и много други неща.
Основни продукти за вкъщи:
- Разбъркване на данни.
- Визуализация на данни.
- Анализ на изследователски данни
# 4 - Разказване на истории с данни: Ръководство за визуализация на данни за бизнес професионалисти
Автор: Коул Нусбаумер Кнафлик
Преглед на книгата:
Тази книга обяснява основно основите на визуализацията на данните и как да общуваме ефективно с данните. Чрез тази книга ще можете да разберете кой е решаващият момент за вашите данни. Това разказва как да надхвърлите конвенционалните инструменти, за да достигнете до корена на вашите данни и как да създадете информативна и завладяваща история.
Основни продукти за вкъщи:
- Разбиране на ситуацията и аудиторията.
- Идентифициране на важната точка от данните.
- Концепции за дизайн при визуализация на данни.
- Силата на разказването на истории, за да помогне на вашето съобщение да резонира сред вашата аудитория.
# 5 - Наука за данни от нулата: Първи принципи с Python
Автор: Джоел Грус
Преглед на книгата:
Авторът ясно е обяснил важните инструменти за наука за данни и алгоритмите и как те могат да бъдат приложени от нулата. Тази книга съдържа действителните алгоритми за тези модели на машинно обучение, заедно с теорията и математиката в нея.
Основни продукти за вкъщи:
- Събирайте, изследвайте, почиствайте и манипулирайте данни.
- Невронни мрежи.
- Лесно разбиране на алгоритмите.
- Основи на машинното обучение.
# 6 - Наука за данни за бизнеса
Какво трябва да знаете за извличането на данни и мисленето за анализ на данни
Автор: Фостър Провост и Том Фосет
Преглед на книгата:
Той обяснява основните принципи на науката за данните, както и_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Използване на науката за данни за трансформиране на информацията в Insight
Автор: Джон У. Форман
Преглед на книгата:
Авторът ясно обяснява как да конвертирате сурови данни в полезна информация. Авторът също обясни как да го направите с електронната таблица. Това също ще ви помогне при изучаването на аналитичните техники, математиката и магията зад големите данни. Всяка глава в книгата ще обхваща различна техника в подобна на електронна таблица математическа оптимизация, извличане на данни в графики, преминаване от електронни таблици към език за програмиране R и много други неща.
Основни продукти за вкъщи:
- Математика в науката за данни.
- Изкуствен интелект.
# 8 - Практическа статистика за учените по данни: 50 основни понятия
Автор: Питър Брус
Преглед на книгата:
Статистиката също играе важна роля в науката за данни. В тази книга авторът ясно е обяснил как да се прилагат различни статистически методи към науката за данните в настоящето и също така как да се избягват те, които се използват неправилно и ви дава изводи за това какво е важно и какво не. Ако се справяте добре с езика за програмиране R и имате известни познания по статистика, тази кратка справка увеличава разликата в по-голяма степен в четливия формат.
Основни продукти за вкъщи:
- Основни техники за класификация.
- Понятия за статика.
- Методи за учене без надзор за извличане на смисъл от немаркирани данни.
# 9 - Numsense! Наука за данните за неспециалист: Не е добавена математика
Автор: Аналин Нг и Кенет Су
Преглед на книгата:
Тази книга дава ясно разбиране за науката за данните и използваните алгоритми. Всеки алгоритъм е ясно обяснен. Има много концепции, които всички са обхванати като невронни мрежи, анализ на социални мрежи, дървета за вземане на решения и случайни гори, клъстериране, както и много други.
Основни продукти за вкъщи:
- Приложения в реалния свят за илюстриране на всеки алгоритъм.
- Практическо разбиране.
- Основни понятия.
# 10 - Практическа наука за данни с R
Автор: Нина Зумел и Джон Маунт
Преглед на книгата:
Той ясно обяснява практическите примери и основните принципи на науката за данни с езика за програмиране R. Това ще помогне при прилагането на езика за програмиране R и техниките за статистически анализ към внимателно обяснени примери, базирани в маркетинга, бизнес разузнаването и подкрепата за вземане на решения, докато се научите как да създавайте инструментариум, проектирайте експерименти като A / B тестове и представяйте точно данни на аудитории от всички нива.
Основни продукти за вкъщи:
- Подкрепа за вземане на решения.
- Практически примери.
- Методи за моделиране.
Препоръчани книги
Това е ръководство за Data Science Books. Тук предоставяме списък с 10-те най-добри книги, за да разберем новите концепции и приложения на науката за данни. Можете да се обърнете към следните книги, за да научите повече -
- Най-добрите книги за предприемачество за всички времена
- Най-добрата бизнес книга
- Най-добрите книги по бизнес математика
- Биткойн книги
- Пауло Коелю Книги
AMAZON АСОЦИАТНО РАЗКРИВАНЕ
WallStreetMojo е участник в асоциираната програма Amazon Services LLC, партньорска рекламна програма, предназначена да осигури средства за сайтовете да печелят такси за реклама, като рекламират и свързват към amazon.com.
