Kas olete huvitatud andmeteadusest ja selle põhialuste tundmaõppimisest? Andmeteadlaseks saamine pole lihtne. Lisaks nõuab see aastatepikkust rasket tööd ja pühendumist. Õige andmeteaduse raamatute loendi abil saate siiski õppida kõiki olulisi andmeteaduse kontseptsioone, et selles valdkonnas edu saavutada. Andmeteadus on kiiresti kasvav valdkond, millel on palju rakendusi ettevõtluses, akadeemilistes ringkondades ja valitsuses.
Kuna üha enam organisatsioone tugineb otsuste tegemisel andmetele, pole nõudlus andmeteadlaste järele kunagi olnud suurem. Sellise suure nõudlusega kaasneb aga suur konkurents. Selleks, et olla parim andmeteadlane, on oluline pidevalt õppida ja olla kursis valdkonna viimaste trendide ja arengutega. Andmeteaduse raamatud aitavad teil püsida kurvi ees ja annavad teile tööturul konkurentsieelise.
Siin on parimad andmeteaduse raamatud, mida lugeda, et parandada andmeteaduse kontseptsioonidest arusaamist ja nende rakendamist.
1. Foster Provost ja Tom Fawcett Data Science for Business
See on andmeteaduslik raamat, mis annab praktilise raamistiku andmepõhiseks otsuste tegemiseks. See algab sissejuhatusega andmeteadusesse, arutades põhikontseptsioone ja tehnikaid. Seejärel liigub see edasi konkreetsete rakenduste juurde turunduses, rahanduses ja operatsioonides. Kogu raamatu vältel annavad autorid mõistetele selged ja kokkuvõtlikud selgitused koos reaalsete näidetega. See sisaldab ka juhtumiuuringuid ettevõtetelt, kes on andmeteadust edukalt kasutanud oma äritegevuse parandamiseks. Andmeteaduses edu saavutamiseks peate suutma nii andmeid analüüsida kui ka suhelda ja oma ideid kirjutada.
2. Jeffrey Stantoni sissejuhatus andmeteadusesse
Kui otsite põhjalikku juhendit, mis õpetab teile kõike, mida vajate andmeteaduse kohta, vaadake Jeffrey Stantoni sissejuhatust andmeteadusesse. See hõlmab kõike alates matemaatilistest meetoditest ja algoritmidest kuni andmete visualiseerimise ja masinõppeni.
See pakub ka üksikasjalikke selgitusi reaalsete näidete kohta, et saaksite näha, kuidas kõik need mõisted praktikas koos töötavad. See raamat on ideaalne juhend kõigile, kes soovivad õppida andmeteaduse põhialuseid sidusal ja arusaadaval viisil. Samuti aitab see teil arendada oskusi, mis on väärtuslikud olenemata sellest, milline on teie tulevane karjääritee.
3. Jure Leskoveci ja Anand Rajaramani massiivsete andmekogumite kaevandamine
Massiivsete andmekogumite kaevandamine on raamat, mis ilmus 2011. aastal ja sellest ajast on saanud üks mõjukamaid andmeteaduse raamatuid. Selle on kirjutanud Jure Leskovec ja Anand Rajaraman ning see käsitleb suurte andmekogumite andmekaevandamise väljakutseid. Selle raamatu lugemise üks peamisi eeliseid on see, et see aitab teil mõista mõningaid andmekaevandamise põhikontseptsioone.
See võimaldab teil lahendada keerukamaid probleeme suurema täpsuse ja tõhususega. Lisaks aitab see teil paremini mõista, kuidas arvutid töötavad, mis annab teile eelise suurandmetega töötamisel. Üldiselt on see oluline raamat kõigile, kes soovivad andmeteadust põhjalikult õppida. See on hästi kirjutatud ja annab hulgaliselt teadmisi, mida saab kasutada reaalsete probleemide lahendamiseks.
4. Eric Siegeli ennustav analüütika
Eric Siegeli ennustav analüütika on andmeteaduslik raamat, mis hõlmab mitmesuguseid andmeanalüütikaga seotud teemasid. See teeb suurepärast tööd andmeanalüütika ja andmeteaduse põhitõdede selgitamisel. See annab täpsema ülevaate ennustavast modelleerimisest ja andmekaevandamisest. Raamat on hästi kirjutatud ja kergesti mõistetav. Need eripärad muudavad selle suurepäraseks ressursiks kõigile, kes on huvitatud andmeteaduse kohta lisateavet. Lisaks sisaldab raamat palju praktilisi näiteid, mis illustreerivad, kuidas ennustavat analüütikat saab kasutada äriotsuste tegemise ja selle muude potentsiaalsete rakenduste parandamiseks.
5. R for Data Science, Hadley Wickham ja Garrett Grolemund
Hadley Wickhami ja Garrett Grolemundi raamat R for Data Science on oluline juhend kõigile, kes soovivad õppida andmeteadust, kasutades programmeerimiskeelt R. See hõlmab paljusid teemasid alates andmete vaidlustamisest ja uurimisest kuni andmete visualiseerimise ja masinõppeni. Igas peatükis annavad autorid selgeid selgitusi ja samm-sammult näiteid põhimõistete illustreerimiseks.
Selle tulemusena on R for Data Science suurepärane ressurss nii algajatele kui ka kogenud andmeteadlastele. See raamat, mis keskendub korrastatule – andmete vaidlustamise, analüüsi ja visualiseerimise tööriistade kogumile – on väärtuslik ka R-kasutajatele, kes pole tingimata huvitatud andmeteadusest.
6. Gareth Jamesi, Daniela Witteni, Trevor Hastie ja Robert Tibshirani sissejuhatus statistilisesse õppimisse
Seda raamatut peetakse laialdaselt üheks parimaks saadaolevaks andmeteaduslikuks raamatuks. Sellest on saanud nii õpilaste kui ka spetsialistide jaoks kasulik ressurss. Raamat annab lugejatele selge ja kokkuvõtliku ülevaate statistikaõppe meetoditest ja rakendustest. Lisaks sisaldab see töönäiteid, mis kasutavad põhikontseptsioonide illustreerimiseks reaalseid andmekogumeid. See muudab selle juhendi hindamatuks ressursiks kõigile, kes on huvitatud andmeteadusest. Olenemata sellest, kas alustate sellel alal või soovite oma oskusi täiendada, on Sissejuhatus statistikaõppesse hädavajalik lugemine.
7. Trevor Hastie, Robert Tibshirani ja Jerome Friedmani statistilise õppimise elemendid
Elements of Statistical Learning on üks populaarsemaid andmeteaduslikke raamatuid. Trevor Hastie, Robert Tibshirani ja Jerome Friedmani kirjutatud raamat hõlmab mitmesuguseid andmeteaduse jaoks olulisi teemasid, sealhulgas uurimuslikku andmete analüüsi, regressioonimudeleid, masinõpet ja palju muud. Raamat on täis ka pärismaailma näiteid ja koodilõike, mis aitavad lugejatel õpitut rakendada.
Kuigi see pole andmeteaduse üliõpilastele kohustuslik lugemine, soovitatakse seda sageli hea allikana neile, kes on huvitatud valdkonna kohta rohkem teada saama. Raamat selgitab hästi statistikaõppe põhitõdesid ja sisaldab palju koodinäiteid, mis aitavad lugejatel mõisteid mõista.
8. Bayesi sotsiaalteaduste analüüs, Jeffrey K. Wooldridge
Andmeteadus on kasvav valdkond ja andmeteaduse raamatutest pole puudust. Jeffrey K. Wooldridge'i sotsiaalteaduste Bayesi analüüs on aga silmapaistev valik kõigile, kes soovivad oma teadmisi selles valdkonnas süvendada. Wooldridge käsitleb asjatundlikult andmeteaduse põhitõdesid, süvenedes samas ka keerukamatesse teemadesse, nagu Bayesi järeldused. Raamat on hästi kirjutatud ja hõlpsasti jälgitav, mistõttu on see ideaalne valik nii andmeteaduse algajatele kui ka asjatundjatele. Andmeteadus seisneb uurimistöös, analüüsis, suurte andmehulkade haldamises ja kirjutamises.
9. Sügav õppimine, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville
Deep Learning on andmeteaduslik raamat, mille on kirjutanud Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ja Aaron Courville. See annab ülevaate süvaõppest, hõlmates nii teoreetilisi aspekte kui ka praktilisi rakendusi. Lisaks erinevate algoritmitüüpide selgitamisele hõlmab see ka selliseid teemasid nagu andmete eeltöötlus, võrguarhitektuuri projekteerimine ja mudeli häälestamine. Seetõttu on see abiks kõigile, kes on huvitatud andmeteadusest ja masinõppest.
10. Masinaõpe, Thomas M. Mitchell
Thomas M. Mitchell annab oma raamatus selge ja kokkuvõtliku sissejuhatuse andmeteaduse põhitõdedesse, sealhulgas andmekaeve, funktsioonide valik, mudelite valik ja mudeli hindamine. Ta arutleb ka keerukamate teemade üle, nagu närvivõrgud ja süvaõpe. Masinõpe on paljude näidete ja samm-sammult selgitustega ideaalne andmeteaduslik raamat algajatele. Kuid isegi kogenud andmeteadlased leiavad Mitchelli selgest ja hästi korraldatud esitlusest palju õppida.
Järeldus
Lugedes parimaid andmeteaduse raamatuid, loote andmeteaduse kontseptsioonidele tugeva aluse ja saate neid reaalses maailmas rakendada. Lisaks aitavad need raamatud teil arendada olulisi oskusi, nagu programmeerimine, statistiline analüüs, masinõpe ja palju muud. Nende teadmiste ja oskustega olete hästi ette valmistatud konkureerima töökohtade pärast üha kasvavas andmeteaduse valdkonnas.