Érdekel az adattudomány és megismeri annak alapjait? Adattudóssá válni nem könnyű. Ezenkívül évekig tartó kemény munkára és odaadásra van szükség. A megfelelő adattudományi könyvlistával azonban megtanulhatja az összes alapvető adattudományi fogalmat, hogy sikeres legyen ezen a területen. Az adattudomány egy gyorsan növekvő terület, számos alkalmazással az üzleti életben, a tudományos életben és a kormányzatban.
Mivel egyre több szervezet támaszkodik adatokra a döntések meghozatalakor, az adatkutatók iránti igény soha nem volt nagyobb. Ilyen nagy kereslet mellett azonban nagy a verseny. Ahhoz, hogy Ön a lehető legjobb adattudós legyen, elengedhetetlen, hogy folyamatosan tanuljon, és naprakész legyen a terület legújabb trendjeivel és fejleményeivel. Az adattudományi könyvek segítenek a görbe előtt maradni, és versenyelőnyt biztosítanak a munkaerőpiacon.
Íme a legjobb adattudományi könyvek, amelyeket érdemes elolvasni az adattudományi fogalmak megértésének és alkalmazásának javítása érdekében.
1. Data Science for Business, Foster Provost és Tom Fawcett
Ez egy adattudományi könyv, amely gyakorlati keretet ad az adatvezérelt döntéshozatalhoz. Az adattudományba való bevezetéssel kezdődik, amely az alapvető fogalmakat és technikákat tárgyalja. Ezután a marketing, a pénzügy és a műveletek konkrét alkalmazásaira tér át. A szerzők a könyvben világos és tömör magyarázatokat adnak a fogalmakról, valamint valós példákat. Tartalmaz olyan cégek esettanulmányait is, amelyek sikeresen alkalmazták az adattudományt vállalkozásuk fejlesztésére. Ahhoz, hogy sikeres legyen az adattudományban, képesnek kell lennie az adatok elemzésére, valamint az ötletek kommunikálására és megírására.
2. Jeffrey Stanton Bevezetés az adattudományba
Ha átfogó útmutatót keres, amely mindent megtanít, amit az adattudományról tudnia kell, akkor tekintse meg Jeffrey Stanton Bevezetés az adattudományba című részt. A matematikai módszerektől és algoritmusoktól az adatvizualizációig és a gépi tanulásig mindent lefed.
Részletes magyarázatot ad a valós példákról is, így láthatja, hogyan működnek együtt ezek a fogalmak a gyakorlatban. Ez a könyv ideális útmutató mindenkinek, aki koherens és érthető módon szeretné elsajátítani az adattudományi alapokat. Segít abban is, hogy olyan készségeket fejlesszen ki, amelyek értékesek lesznek, függetlenül attól, hogy milyen lesz a jövőbeli karrierje.
3. Massive Datasets bányászata Jure Leskovec és Anand Rajaraman
A Mining of Massive Datasets egy 2011-ben megjelent könyv, amely azóta az egyik legbefolyásosabb adattudományi könyv lett. Jure Leskovec és Anand Rajaraman írta, és a nagy adathalmazok adatbányászatának kihívásaival foglalkozik. A könyv olvasásának egyik fő előnye, hogy segít megérteni az adatbányászat mögött meghúzódó néhány alapvető fogalmat.
Lehetővé teszi összetettebb problémák pontosabb és hatékonyabb megoldását. Ezenkívül segít jobban megérteni a számítógépek működését, ami előnyt jelent a nagy adatokkal való munka során. Összességében ez egy nélkülözhetetlen könyv mindazok számára, akik elmélyülten szeretnék elsajátítani az adattudományt. Jól megírt, és rengeteg olyan tudást ad, amely felhasználható valós problémák megoldására.
4. Prediktív elemzés – Eric Siegel
Eric Siegel prediktív elemzése egy adattudományi könyv, amely az adatelemzéssel kapcsolatos témák széles skáláját fedi le. Nagyszerű munkát végez az adatelemzés és adattudomány alapjainak elmagyarázásában. Speciális betekintést nyújt a prediktív modellezésbe és adatbányászatba. A könyv jól megírt és könnyen érthető. Ezek a sajátosságok nagyszerű forrást jelentenek mindazok számára, akik többet szeretnének megtudni az adattudományról. Ezenkívül a könyv számos gyakorlati példát is tartalmaz, amelyek bemutatják, hogyan lehet a prediktív elemzést felhasználni az üzleti döntéshozatal és egyéb lehetséges alkalmazásai javítására.
5. R for Data Science, Hadley Wickham és Garrett Grolemund
Hadley Wickham és Garrett Grolemund könyve, az R for Data Science, alapvető útmutató azoknak, akik az R programozási nyelv használatával szeretnék elsajátítani az adattudományt. A témakörök széles skáláját fedi le, az adatok bonyolításától és feltárásától az adatvizualizációig és a gépi tanulásig. A szerzők minden fejezetben világos magyarázatokat és lépésről lépésre példákat adnak a kulcsfogalmak illusztrálására.
Ennek eredményeként az R for Data Science kiváló forrás kezdő és tapasztalt adattudósok számára egyaránt. Ez a könyv a tidyverse-re – az adatok bonyolítására, elemzésére és megjelenítésére szolgáló eszközök gyűjteményére – összpontosítva értékes lesz azon R felhasználók számára is, akiket nem feltétlenül érdekel az adattudomány.
6. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie és Robert Tibshirani Bevezetés a statisztikai tanulásba
Ezt a könyvet széles körben az egyik legjobb elérhető adattudományi könyvnek tartják. Diákok és szakemberek számára egyaránt népszerű forrás lett. A könyv világos és tömör áttekintést nyújt az olvasóknak a statisztikai tanulás módszereiről és alkalmazásairól. Ezen kívül olyan kidolgozott példákat tartalmaz, amelyek valódi adatkészleteket használnak a kulcsfogalmak illusztrálására. Ez az útmutató felbecsülhetetlen értékű forrássá teszi mindazok számára, akik érdeklődnek az adattudomány iránt. Akár most kezdi a pályát, akár szeretné felfrissíteni készségeit, a Bevezetés a statisztikai tanulásba elengedhetetlen olvasmány.
7. A statisztikai tanulás elemei, Trevor Hastie, Robert Tibshirani és Jerome Friedman
Az Elements of Statistical Learning az egyik legnépszerűbb adattudományi könyv. A Trevor Hastie, Robert Tibshirani és Jerome Friedman által írt könyv számos, az adattudományhoz nélkülözhetetlen témával foglalkozik, beleértve a feltáró adatelemzést, a regressziós modelleket, a gépi tanulást és még sok mást. A könyv valós példákat és kódrészleteket is tartalmaz, amelyek segítenek az olvasóknak a tanultak alkalmazásában.
Bár adattudományos hallgatók számára nem kötelező olvasmány, gyakran ajánlják jó forrásként azoknak, akik szeretnének többet megtudni a területről. A könyv jól elmagyarázza a statisztikai tanulás alapjait, és számos kódpéldával segíti az olvasókat a fogalmak megértésében.
8. Bayes-féle elemzés a társadalomtudományokhoz, Jeffrey K. Wooldridge
Az adattudomány egy feltörekvő terület, és nincs hiány adattudományi könyvekből. A Jeffrey K. Wooldridge által készített Bayes-féle társadalomtudományi elemzés azonban kiváló választás mindazok számára, akik szeretnék elmélyíteni tudásukat ezen a területen. Wooldridge szakszerűen foglalkozik az adattudomány alapjaival, miközben haladóbb témákkal is foglalkozik, mint például a bayesi következtetés. A könyv jól megírt és könnyen követhető, így ideális választás kezdőknek és szakértőknek egyaránt. Az adattudomány a kutatásról, elemzésről, nagy mennyiségű adat kezeléséről és írásról szól.
9. Mély tanulás, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville
A Deep Learning egy adattudományi könyv, amelyet Ian Goodfellow, Yoshua Bengio és Aaron Courville írt. Áttekintést ad a mély tanulásról, kiterjedve mind az elméleti szempontokra, mind a gyakorlati alkalmazásokra. A különféle algoritmustípusok ismertetése mellett olyan témákat is kitér, mint az adatok előfeldolgozása, a hálózati architektúra tervezése és a modellhangolás. Ennek eredményeként mindenki számára hasznos lesz, aki érdeklődik az adattudomány és a gépi tanulás iránt.
10. Gépi tanulás, Thomas M. Mitchell
Thomas M. Mitchell könyvében világos és tömör bevezetőt ad az adattudomány alapjaiba, beleértve az adatbányászatot, a jellemzők kiválasztását, a modellválasztást és a modellértékelést. Fejlettebb témákat is tárgyal, például a neurális hálózatokat és a mély tanulást. Számos példájával és lépésenkénti magyarázatával a Machine Learning ideális adattudományi könyv kezdőknek. Azonban még a tapasztalt adattudósok is sokat tanulhatnak Mitchell világos és jól szervezett előadásából.
Következtetés
A legjobb adattudományi könyvek elolvasásával erős alapot alakít ki az adattudományi koncepciókban, és képes lesz alkalmazni azokat a valós helyzetekben. Ezenkívül ezek a könyvek olyan fontos készségek fejlesztésében is segítenek, mint a programozás, a statisztikai elemzés, a gépi tanulás stb. Ezzel a tudással és készségekkel jól felkészült lesz arra, hogy versenyezzen az állásokért az adattudomány egyre növekvő területén.