Вы зацікаўлены ў навуцы дадзеных і даведаецеся пра яе асновы? Стаць навукоўцам дадзеных няпроста. Акрамя таго, гэта патрабуе гадоў напружанай працы і самаадданасці. Аднак з правільным спісам кніг па навуцы даных вы зможаце вывучыць усе асноўныя канцэпцыі навукі аб даных, каб дасягнуць поспеху ў гэтай галіне. Навука аб даных - гэта сфера, якая хутка развіваецца і мае мноства прымянення ў бізнэсе, акадэмічных колах і ўрадзе.
Паколькі ўсё больш і больш арганізацый абапіраюцца на даныя для прыняцця рашэнняў, попыт на навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных ніколі не быў такім высокім. Аднак з такім высокім попытам ідзе вялікая канкурэнцыя. Каб стаць найлепшым навукоўцам дадзеных, вельмі важна пастаянна вучыцца і быць у курсе апошніх тэндэнцый і распрацовак у гэтай галіне. Кнігі па навуцы даных дапамогуць вам быць наперадзе і дадуць вам канкурэнтную перавагу на рынку працы.
Вось лепшыя кнігі па навуцы даных, якія можна прачытаць, каб палепшыць сваё разуменне і прымяненне канцэпцый навукі аб даных.
1. Навука аб даных для бізнесу Фостэра Праваста і Тома Фосэта
Гэта кніга па навуцы даных, якая забяспечвае практычную аснову для прыняцця рашэнняў на аснове даных. Яна пачынаецца з увядзення ў навуку аб дадзеных, абмеркавання фундаментальных канцэпцый і метадаў. Затым ён пераходзіць да канкрэтных прыкладанняў у галіне маркетынгу, фінансаў і аперацый. На працягу ўсёй кнігі аўтары даюць выразныя і кароткія тлумачэнні паняццяў, а таксама прыклады з рэальнага свету. Ён таксама ўключае тэматычныя даследаванні кампаній, якія паспяхова выкарыстоўвалі навуку аб дадзеных для паляпшэння свайго бізнесу. Каб быць паспяховым у навуцы дадзеных, вы павінны ўмець аналізаваць даныя, а таксама мець зносіны і пісаць свае ідэі.
2. Уводзіны ў навуку аб дадзеных Джэфры Стэнтана
Калі вы шукаеце поўнае кіраўніцтва, якое навучыць вас усяму, што вам трэба ведаць аб навуцы дадзеных, азнаёмцеся з кнігай Джэфры Стэнтана «Уводзіны ў навуку аб даных». Ён ахоплівае ўсё: ад матэматычных метадаў і алгарытмаў да візуалізацыі даных і машыннага навучання.
Тут таксама прадстаўлены падрабязныя тлумачэнні прыкладаў з рэальнага свету, каб вы маглі бачыць, як усе гэтыя канцэпцыі працуюць разам на практыцы. Гэтая кніга з'яўляецца ідэальным дапаможнікам для тых, хто хоча вывучыць асновы навукі аб даных у паслядоўнай і зразумелай форме. Гэта таксама дапаможа вам развіць навыкі, якія будуць каштоўныя незалежна ад таго, якой будзе ваша будучая кар'ера.
3. Збор масіўных набораў даных Юрэ Лескаўца і Ананда Раджарамана
Mining of Massive Datasets - гэта кніга, якая была апублікавана ў 2011 годзе і з тых часоў стала адной з самых уплывовых кніг па навуцы даных. Яно напісана Юрэ Лескаўцам і Анандам Раджараманам і разглядае праблемы інтэлектуальнага аналізу дадзеных з вялікіх набораў даных. Адной з галоўных пераваг чытання гэтай кнігі з'яўляецца тое, што яна дапаможа вам зразумець некаторыя фундаментальныя паняцці, якія ляжаць у аснове аналізу дадзеных.
Гэта дазволіць вам вырашаць больш складаныя задачы з большай дакладнасцю і эфектыўнасцю. Акрамя таго, гэта дапаможа вам лепш зразумець, як працуюць кампутары, што дасць вам перавагу пры працы з вялікімі дадзенымі. У цэлым, гэта важная кніга для тых, хто хоча паглыблена вывучаць навуку аб дадзеных. Ён добра напісаны і дае масу ведаў, якія можна выкарыстоўваць для вырашэння рэальных праблем.
4. Прагнастычная аналітыка Эрыка Зігеля
Прагнастычная аналітыка Эрыка Зігеля - гэта кніга па навуцы даных, якая ахоплівае шырокі спектр тэм, звязаных з аналітыкай даных. Ён выдатна спраўляецца з тлумачэннем асноў аналізу даных і навукі аб даных. Ён забяспечвае пашыранае разуменне прагнастычнага мадэлявання і аналізу даных. Кніга добра напісаная і лёгкая для разумення. Гэтыя асаблівасці робяць яго выдатным рэсурсам для ўсіх, хто зацікаўлены даведацца больш аб навуцы дадзеных. Акрамя таго, кніга змяшчае шмат практычных прыкладаў, якія ілюструюць, як прагнастычная аналітыка можа выкарыстоўвацца для паляпшэння працэсу прыняцця бізнес-рашэнняў і іншых патэнцыйных прымянення.
5. R для Data Science ад Хэдлі Уікхэма і Гарэта Гролемунда
Кніга Хэдлі Уікхэма і Гарэта Гролемунда «R for Data Science» з'яўляецца важным дапаможнікам для тых, хто хоча вывучаць навуку аб дадзеных з дапамогай мовы праграмавання R. Ён ахоплівае шырокі спектр тэм, ад спрэчак і вывучэння даных да візуалізацыі даных і машыннага навучання. У кожным раздзеле аўтары даюць зразумелыя тлумачэнні і пакрокавыя прыклады для ілюстрацыі ключавых паняццяў.
У выніку R for Data Science з'яўляецца выдатным рэсурсам як для пачаткоўцаў, так і для вопытных навукоўцаў па апрацоўцы дадзеных. З акцэнтам на tidyverse – набор інструментаў для супярэчнасці, аналізу і візуалізацыі даных – гэтая кніга таксама будзе карысная для карыстальнікаў R, якія не абавязкова цікавяцца навукай аб даных.
6. Уводзіны ў статыстычнае навучанне Гарэта Джэймса, Даніэлы Вітэн, Трэвара Хасці і Роберта Цібшырані
Гэтая кніга шырока лічыцца адной з лепшых даступных кніг па навуцы дадзеных. Ён стаў папулярным рэсурсам як для студэнтаў, так і для прафесіяналаў. Кніга дае чытачам выразны і кароткі агляд метадаў і прымянення статыстычнага навучання. Акрамя таго, ён уключае прапрацаваныя прыклады з выкарыстаннем рэальных набораў даных для ілюстрацыі ключавых паняццяў. Гэта робіць гэта кіраўніцтва неацэнным рэсурсам для ўсіх, хто цікавіцца навукай аб дадзеных. Незалежна ад таго, пачынаеце вы працаваць у гэтай галіне або жадаеце асвяжыць свае навыкі, "Уводзіны ў вывучэнне статыстыкі" - важнае чытаць.
7. Элементы статыстычнага навучання Трэвара Хасці, Роберта Тыбшырані і Джэрома Фрыдмана
Элементы статыстычнага навучання - адна з самых папулярных кніг па навуцы дадзеных. Кніга, напісаная Трэварам Хасці, Робертам Тыбшырані і Джэромам Фрыдманам, ахоплівае розныя тэмы, важныя для навукі аб даных, у тым ліку даследчы аналіз даных, рэгрэсійныя мадэлі, машыннае навучанне і інш. Кніга таксама напоўнена рэальнымі прыкладамі і фрагментамі кода, каб дапамагчы чытачам прымяніць тое, што яны даведаліся.
Хоць гэта не з'яўляецца абавязковым для чытання для студэнтаў, якія займаюцца навукай аб дадзеных, яго часта рэкамендуюць як добры рэсурс для тых, хто хоча даведацца больш аб гэтай галіне. Кніга добра тлумачыць асновы вывучэння статыстыкі і дае шмат прыкладаў кода, каб дапамагчы чытачам зразумець паняцці.
8. Баесаўскі аналіз для сацыяльных навук Джэфры К. Вулдрыджа
Навука аб дадзеных - гэта сфера, якая развіваецца, і няма недахопу ў кнігах па навуцы дадзеных на выбар. Тым не менш, Байесовский аналіз для сацыяльных навук Джэфры К. Вулдрыджа з'яўляецца выдатным выбарам для тых, хто хоча паглыбіць сваё разуменне ў гэтай галіне. Вулдрыдж па-майстэрску ахоплівае асновы навукі аб даных, адначасова паглыбляючыся ў больш складаныя тэмы, такія як байесовский вывад. Кніга добра напісаная і лёгкая для вывучэння, што робіць яе ідэальным выбарам як для пачаткоўцаў, так і для экспертаў у галіне навукі аб дадзеных. Навука аб даных - гэта даследаванні, аналіз, кіраванне вялікімі аб'ёмамі даных і напісанне.
9. Глыбокае навучанне Іана Гудфелау, Ёшуа Бенгіа і Аарона Курвіля
Глыбокае навучанне - гэта кніга па навуцы даных, напісаная Янам Гудфелау, Ёшуа Бенгіа і Ааронам Курвілем. Ён дае агляд глыбокага навучання, які ахоплівае як тэарэтычныя аспекты, так і практычнае прымяненне. У дадатак да тлумачэння розных тыпаў алгарытмаў, ён таксама ахоплівае такія тэмы, як папярэдняя апрацоўка даных, праектаванне сеткавай архітэктуры і налада мадэлі. У выніку гэта будзе карысна ўсім, хто цікавіцца навукай аб дадзеных і машынным навучаннем.
10. Машыннае навучанне Томаса М. Мітчэла
У сваёй кнізе Томас М. Мітчэл дае яснае і кароткае ўвядзенне ў асновы навукі аб даных, уключаючы інтэлектуальны аналіз дадзеных, выбар функцый, выбар мадэлі і ацэнку мадэлі. Ён таксама абмяркоўвае больш прасунутыя тэмы, такія як нейронавыя сеткі і глыбокае навучанне. Машыннае навучанне з мноствам прыкладаў і пакрокавымі тлумачэннямі з'яўляецца ідэальнай кнігай па навуцы дадзеных для пачаткоўцаў. Тым не менш, нават дасведчаныя спецыялісты па апрацоўцы дадзеных знойдуць шмат чаму павучыцца ў выразнай і добра арганізаванай прэзентацыі Мітчэла.
заключэнне
Чытаючы лепшыя кнігі па навуцы даных, вы створыце трывалую аснову канцэпцый навукі аб даных і зможаце прымяняць іх у рэальных сітуацыях. Акрамя таго, гэтыя кнігі таксама дапамогуць вам развіць такія важныя навыкі, як праграмаванне, статыстычны аналіз, машыннае навучанне і інш. З гэтымі ведамі і навыкамі вы будзеце добра падрыхтаваны да барацьбы за працу ў пастаянна расце вобласці навукі аб дадзеных.