Интересувате ли се от науката за данните и изучавате нейните основи? Да станеш учен по данни не е лесно. Освен това са необходими години упорита работа и отдаденост. С правилния списък с книги за наука за данни обаче ще можете да научите всички основни концепции за наука за данни, за да успеете в тази област. Науката за данни е бързо развиваща се област с много приложения в бизнеса, академичните среди и правителството.
Тъй като все повече и повече организации разчитат на данни, за да вземат решения, търсенето на специалисти по данни никога не е било по-високо. Въпреки това, с такова голямо търсене идва и много конкуренция. За да бъдете най-добрият учен по данни, който можете да бъдете, от съществено значение е непрекъснато да се учите и да сте в крак с най-новите тенденции и разработки в областта. Книгите за наука за данни ще ви помогнат да останете пред кривата и ще ви дадат конкурентно предимство на пазара на труда.
Ето най-добрите книги за наука за данни, които да прочетете, за да подобрите разбирането и прилагането на концепциите за наука за данни.
1. Наука за данни за бизнеса от Фостър Провост и Том Фосет
Това е книга за наука за данни, която предоставя практическа рамка за вземане на решения, базирани на данни. Започва с въведение в науката за данните, обсъждайки основните концепции и техники. След това се преминава към конкретни приложения в маркетинга, финансите и операциите. В цялата книга авторите предоставят ясни и кратки обяснения на концепциите, заедно с примери от реалния свят. Той също така включва казуси от компании, които успешно са използвали науката за данни, за да подобрят своя бизнес. За да бъдете успешни в науката за данни, трябва да можете да анализирате данни, както и да комуникирате и пишете вашите идеи.
2. Въведение в науката за данните от Джефри Стантън
Ако търсите изчерпателно ръководство, което ще ви научи на всичко, което трябва да знаете за науката за данните, вижте Въведение в науката за данните от Джефри Стантън. Той обхваща всичко - от математически методи и алгоритми до визуализация на данни и машинно обучение.
Той също така предоставя подробни обяснения на примери от реалния свят, така че да можете да видите как всички тези концепции работят заедно на практика. Тази книга е идеално ръководство за всеки, който иска да научи основите на науката за данните по последователен и разбираем начин. Освен това ще ви помогне да развиете умения, които ще бъдат ценни, независимо от бъдещата ви кариера.
3. Копаене на масивни масиви от данни от Юре Лесковец и Ананд Раджараман
Копаене на масивни масиви от данни е книга, която беше публикувана през 2011 г. и оттогава се превърна в една от най-влиятелните книги за науката за данни. Той е написан от Юре Лесковец и Ананд Раджараман и се занимава с предизвикателствата на извличането на големи масиви от данни. Едно от основните предимства на четенето на тази книга е, че ще ви помогне да разберете някои от основните концепции зад извличането на данни.
Това ще ви позволи да решавате по-сложни проблеми с по-голяма точност и ефективност. Освен това ще ви помогне да развиете по-добро разбиране за това как работят компютрите, което ще ви даде предимство при работа с големи данни. Като цяло това е важна книга за всеки, който иска да научи задълбочено науката за данните. Той е добре написан и предоставя богатство от знания, които могат да се използват за решаване на проблеми от реалния свят.
4. Предсказуем анализ от Ерик Сийгъл
Predictive Analytics от Ерик Сийгъл е книга за наука за данни, която обхваща широк кръг от теми, свързани с анализа на данни. Върши страхотна работа, като обяснява основите на анализа на данни и науката за данните. Той предоставя усъвършенствани прозрения за прогнозно моделиране и извличане на данни. Книгата е добре написана и лесна за разбиране. Тези особености го правят чудесен ресурс за всеки, който се интересува да научи повече за науката за данните. В допълнение, книгата включва много практически примери, които илюстрират как предсказуемият анализ може да се използва за подобряване на вземането на бизнес решения и неговите други потенциални приложения.
5. R за Data Science от Hadley Wickham и Garrett Grolemund
Книгата на Hadley Wickham и Garrett Grolemund, R for Data Science, е основно ръководство за всеки, който иска да научи наука за данни, използвайки езика за програмиране R. Той обхваща широк спектър от теми, от спорове и изследване на данни до визуализация на данни и машинно обучение. Във всяка глава авторите предоставят ясни обяснения и примери стъпка по стъпка, за да илюстрират ключови концепции.
В резултат на това R for Data Science е отличен ресурс както за начинаещи, така и за опитни специалисти по данни. С фокус върху tidyverse – колекция от инструменти за преборване на данни, анализ и визуализация – тази книга ще бъде ценна и за потребителите на R, които не се интересуват непременно от науката за данните.
6. Въведение в статистическото обучение от Гарет Джеймс, Даниела Витен, Тревър Хасти и Робърт Тибширани
Тази книга е широко смятана за една от най-добрите налични книги за наука за данни. Той се е превърнал в любим ресурс както за студенти, така и за професионалисти. Книгата предоставя на читателите ясен и кратък преглед на методите и приложенията на статистическото обучение. В допълнение, той включва работещи примери, използващи реални набори от данни за илюстриране на ключови концепции. Това прави това ръководство безценен ресурс за всеки, който се интересува от науката за данните. Независимо дали започвате в областта или искате да освежите уменията си, Въведение в статистическото обучение е важно четиво.
7. Елементите на статистическото обучение от Тревър Хасти, Робърт Тибширани и Джеръм Фридман
Елементите на статистическото обучение е една от най-популярните книги за наука за данни. Написана от Тревър Хасти, Робърт Тибширани и Джеръм Фридман, книгата обхваща различни теми от съществено значение за науката за данни, включително проучвателен анализ на данни, регресионни модели, машинно обучение и др. Книгата е пълна и с примери от реалния свят и кодови фрагменти, за да помогне на читателите да приложат наученото.
Въпреки че не е задължително четиво за студенти по наука за данни, често се препоръчва като добър ресурс за тези, които се интересуват да научат повече за областта. Книгата върши добра работа като обяснява основите на статистическото обучение и предоставя много примери за кодове, за да помогне на читателите да разберат концепциите.
8. Байесов анализ за социалните науки от Джефри К. Уулдридж
Науката за данни е процъфтяваща област и няма недостиг на книги за наука за данни, от които да избирате. Въпреки това Байесовият анализ за социалните науки от Джефри К. Уолдридж е отличен избор за всеки, който иска да задълбочи разбирането си в тази област. Уолдридж експертно покрива основите на науката за данните, като същевременно се задълбочава в по-напреднали теми, като байесовия извод. Книгата е добре написана и лесна за следване, което я прави идеален избор както за начинаещи в науката за данни, така и за експерти. Науката за данни е свързана с изследване, анализ, управление на големи количества данни и писане.
9. Задълбочено обучение от Иън Гудфелоу, Йошуа Бенгио и Арън Курвил
Deep Learning е книга за наука за данни, написана от Иън Гудфелоу, Йошуа Бенгио и Арън Курвил. Предоставя общ преглед на задълбоченото обучение, като обхваща както теоретичните аспекти, така и практическите приложения. В допълнение към обяснението на различните типове алгоритми, той също така обхваща теми като предварителна обработка на данни, проектиране на мрежова архитектура и настройка на модела. В резултат на това ще бъде полезно за всеки, който се интересува от наука за данни и машинно обучение.
10. Машинно обучение от Томас М. Мичъл
В книгата си Томас М. Мичъл предоставя ясно и кратко въведение в основите на науката за данните, включително извличане на данни, избор на функции, избор на модел и оценка на модела. Той също така обсъжда по-напреднали теми като невронни мрежи и дълбоко обучение. Със своите много примери и обяснения стъпка по стъпка, Machine Learning е идеална книга за научни данни за начинаещи. Въпреки това дори опитни специалисти по данни ще намерят много да научат от ясната и добре организирана презентация на Мичъл.
Заключение
Чрез четене на най-добрите книги за наука за данни ще развиете здрава основа в концепциите за наука за данни и ще можете да ги прилагате в ситуации от реалния свят. Освен това тези книги ще ви помогнат да развиете важни умения като програмиране, статистически анализ, машинно обучение и др. С тези знания и умения ще бъдете добре подготвени да се състезавате за работа в непрекъснато разрастващата се област на науката за данни.