Հետաքրքրվա՞ծ եք տվյալների գիտությամբ և սովորում եք դրա հիմունքների մասին: Տվյալների գիտնական դառնալը հեշտ չէ: Ավելին, դա պահանջում է տարիների քրտնաջան աշխատանք և նվիրում: Տվյալների գիտության գրքերի ճիշտ ցուցակով, այնուամենայնիվ, դուք կկարողանաք սովորել տվյալների գիտության բոլոր հիմնական հասկացությունները՝ այս ոլորտում հաջողության հասնելու համար: Տվյալների գիտությունը արագ զարգացող ոլորտ է, որն ունի բազմաթիվ կիրառություններ բիզնեսում, ակադեմիայում և կառավարությունում:
Քանի որ ավելի ու ավելի շատ կազմակերպություններ որոշումներ կայացնելու համար հիմնվում են տվյալների վրա, տվյալների գիտնականների պահանջարկը երբեք ավելի մեծ չի եղել: Այնուամենայնիվ, նման բարձր պահանջարկի դեպքում մեծ մրցակցություն է առաջանում: Որպեսզի դուք կարող եք լինել տվյալների լավագույն գիտնականը, կարևոր է շարունակաբար սովորել և արդի մնալ ոլորտի վերջին միտումներին և զարգացումներին: Տվյալների գիտության գրքերը կօգնեն ձեզ առաջ մնալ կորից և ձեզ մրցակցային առավելություն կտան աշխատաշուկայում:
Ահա տվյալների գիտության լավագույն գրքերը, որոնք պետք է կարդալ՝ տվյալների գիտության հասկացությունների ձեր ըմբռնումն ու կիրառումը բարելավելու համար:
1. Տվյալների գիտություն բիզնեսի համար Ֆոսթեր Պրովոստի և Թոմ Ֆոսեթի կողմից
Դա տվյալների գիտության գիրք է, որն ապահովում է տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման գործնական շրջանակ: Այն սկսվում է տվյալների գիտության ներածությունից՝ քննարկելով հիմնարար հասկացությունները և տեխնիկան: Այնուհետև այն անցնում է մարքեթինգի, ֆինանսների և գործառնությունների կոնկրետ կիրառություններին: Գրքի ողջ ընթացքում հեղինակները տալիս են հասկացությունների հստակ և հակիրճ բացատրություններ, ինչպես նաև իրական աշխարհի օրինակներ: Այն նաև ներառում է դեպքերի ուսումնասիրություններ ընկերություններից, որոնք հաջողությամբ օգտագործել են տվյալների գիտությունը՝ բարելավելու իրենց բիզնեսը: Տվյալների գիտության մեջ հաջողակ լինելու համար դուք պետք է կարողանաք վերլուծել տվյալները, ինչպես նաև հաղորդակցվել և գրել ձեր գաղափարները:
2. Տվյալների գիտության ներածություն Ջեֆրի Սթենթոնի կողմից
Եթե դուք փնտրում եք համապարփակ ուղեցույց, որը կսովորեցնի ձեզ այն ամենը, ինչ դուք պետք է իմանաք տվյալների գիտության մասին, ապա ստուգեք Ջեֆրի Սթենթոնի «Տվյալների գիտության ներածություն»: Այն ընդգրկում է ամեն ինչ՝ մաթեմատիկական մեթոդներից և ալգորիթմներից մինչև տվյալների վիզուալացում և մեքենայական ուսուցում:
Այն նաև տրամադրում է իրական աշխարհի օրինակների մանրամասն բացատրություններ, որպեսզի կարողանաք տեսնել, թե ինչպես են այս բոլոր հասկացությունները միասին աշխատում գործնականում: Այս գիրքը իդեալական ուղեցույց է բոլորի համար, ովքեր ցանկանում են սովորել տվյալների գիտության հիմունքները համահունչ և հասկանալի ձևով: Այն նաև կօգնի ձեզ զարգացնել հմտություններ, որոնք արժեքավոր կլինեն, անկախ նրանից, թե ինչպիսին կլինի ձեր ապագա կարիերայի ուղին:
3. Զանգվածային տվյալների արդյունահանում Յուրե Լեսկովեցի և Անանդ Ռաջարամանի կողմից
Mining of Massive Datasets-ը գիրք է, որը հրատարակվել է 2011 թվականին և այդ ժամանակվանից դարձել է տվյալների գիտության ամենաազդեցիկ գրքերից մեկը: Այն գրված է Յուրե Լեսկովեցի և Անանդ Ռաջարամանի կողմից և վերաբերում է տվյալների արդյունահանման մեծ տվյալների շտեմարանների մարտահրավերներին: Այս գիրքը կարդալու հիմնական առավելություններից մեկն այն է, որ այն կօգնի ձեզ հասկանալ տվյալների հանքարդյունաբերության հիմքում ընկած որոշ հիմնարար հասկացություններ:
Դա ձեզ հնարավորություն կտա ավելի ճշգրիտ և արդյունավետությամբ լուծել ավելի բարդ խնդիրներ: Բացի այդ, այն կօգնի ձեզ ավելի լավ հասկանալ, թե ինչպես են աշխատում համակարգիչները, ինչը ձեզ առավելություն կտա մեծ տվյալների հետ աշխատելիս: Ընդհանուր առմամբ, դա կարևոր գիրք է յուրաքանչյուրի համար, ով ցանկանում է խորությամբ սովորել տվյալների գիտությունը: Այն լավ գրված է և տալիս է հարուստ գիտելիքներ, որոնք կարող են օգտագործվել իրական աշխարհի խնդիրները լուծելու համար:
4. Կանխատեսող վերլուծություն Էրիկ Սիգելի կողմից
Eric Siegel-ի Predictive Analytics-ը տվյալների գիտության գիրք է, որն ընդգրկում է տվյալների վերլուծության հետ կապված թեմաների լայն շրջանակ: Այն հիանալի աշխատանք է կատարում տվյալների վերլուծության և տվյալների գիտության հիմունքները բացատրելու համար: Այն ապահովում է առաջադեմ պատկերացումներ կանխատեսող մոդելավորման և տվյալների արդյունահանման վերաբերյալ: Գիրքը լավ է գրված և հեշտ ընկալելի։ Այս առանձնահատկությունները այն դարձնում են հիանալի ռեսուրս բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ տվյալների գիտության մասին: Բացի այդ, գիրքը ներառում է բազմաթիվ գործնական օրինակներ, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչպես կանխատեսող վերլուծությունը կարող է օգտագործվել բիզնեսի որոշումների կայացման և դրա այլ հնարավոր կիրառությունները բարելավելու համար:
5. R for Data Science-ը Հեդլի Ուիքհեմի և Գարեթ Գրոլեմունդի կողմից
Հեդլի Ուիքհեմի և Գարեթ Գրոլեմունդի «R տվյալների գիտության համար» գիրքը կարևոր ուղեցույց է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են սովորել տվյալների գիտություն՝ օգտագործելով R ծրագրավորման լեզուն: Այն ընդգրկում է թեմաների լայն շրջանակ՝ տվյալների վիճաբանությունից և ուսումնասիրությունից մինչև տվյալների վիզուալիզացիա և մեքենայական ուսուցում: Յուրաքանչյուր գլխում հեղինակները տալիս են հստակ բացատրություններ և քայլ առ քայլ օրինակներ՝ հիմնական հասկացությունները լուսաբանելու համար:
Արդյունքում, R for Data Science-ը հիանալի ռեսուրս է ինչպես սկսնակների, այնպես էլ փորձառու տվյալների գիտնականների համար: Ուշադրությամբ կոկիկ աշխարհի վրա՝ տվյալների վիճաբանության, վերլուծության և վիզուալիզացիայի գործիքների հավաքածու, այս գիրքը արժեքավոր կլինի նաև R օգտագործողների համար, ովքեր պարտադիր չէ, որ հետաքրքրված լինեն տվյալների գիտությամբ:
6. Վիճակագրական ուսուցման ներածություն Գարեթ Ջեյմսի, Դանիելա Վիտենի, Թրեվոր Հասթիի և Ռոբերտ Թիբշիրանիի կողմից
Այս գիրքը լայնորեն համարվում է տվյալների գիտության լավագույն գրքերից մեկը: Այն դարձել է հարմար ռեսուրս ուսանողների և մասնագետների համար: Գիրքը ընթերցողներին տրամադրում է վիճակագրական ուսուցման մեթոդների և կիրառությունների հստակ և հակիրճ ակնարկ: Բացի այդ, այն ներառում է մշակված օրինակներ՝ օգտագործելով իրական տվյալների հավաքածուներ՝ հիմնական հասկացությունները լուսաբանելու համար: Այն այս ուղեցույցը դարձնում է անգնահատելի ռեսուրս բոլորի համար, ովքեր հետաքրքրված են տվյալների գիտությամբ: Անկախ նրանից, թե դուք սկսում եք այս ոլորտում, թե ցանկանում եք զարգացնել ձեր հմտությունները, «Վիճակագրական ուսուցման ներածություն» էական ընթերցանություն է:
7. Թրևոր Հասթիի, Ռոբերտ Թիբշիրանիի և Ջերոմ Ֆրիդմանի «Վիճակագրական ուսուցման տարրերը»
Վիճակագրական ուսուցման տարրերը տվյալների գիտության ամենատարածված գրքերից մեկն է: Գրված Թրևոր Հասթիի, Ռոբերտ Թիբշիրանիի և Ջերոմ Ֆրիդմանի կողմից, գիրքն ընդգրկում է տվյալների գիտության համար կարևոր մի շարք թեմաներ, ներառյալ տվյալների հետախուզական վերլուծությունը, ռեգրեսիոն մոդելները, մեքենայական ուսուցումը և այլն: Գիրքը նաև հագեցած է իրական աշխարհի օրինակներով և կոդի հատվածներով, որոնք կօգնեն ընթերցողներին կիրառել իրենց սովորածը:
Թեև տվյալների գիտության ուսանողների համար ընթերցանությունը պարտադիր չէ, այն հաճախ առաջարկվում է որպես լավ ռեսուրս նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են ոլորտի մասին ավելին իմանալով: Գիրքը լավ է բացատրում վիճակագրական ուսուցման հիմունքները և տալիս է բազմաթիվ ծածկագրերի օրինակներ, որոնք կօգնեն ընթերցողներին հասկանալ հասկացությունները:
8. Բայեսյան վերլուծություն հասարակական գիտությունների համար Ջեֆրի Կ. Վուլդրիջի կողմից
Տվյալների գիտությունը զարգացող ոլորտ է, և տվյալների գիտության գրքերի պակաս չկա, որոնցից կարելի է ընտրել: Այնուամենայնիվ, Ջեֆրի Կ. Վուլդրիջի Բայեսյան վերլուծությունը սոցիալական գիտությունների համար առանձնահատուկ ընտրություն է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են խորացնել իրենց ըմբռնումը այս ոլորտում: Վուլդրիջը հմտորեն ընդգրկում է տվյալների գիտության հիմունքները՝ միաժամանակ խորանալով ավելի առաջադեմ թեմաների մեջ, ինչպիսին է Բայեսյան եզրակացությունը: Գիրքը լավ գրված է և հեշտ է հետևել, ինչը այն դարձնում է իդեալական ընտրություն տվյալների գիտության սկսնակների և փորձագետների համար: Տվյալների գիտությունը կապված է հետազոտության, վերլուծության, մեծ քանակությամբ տվյալների կառավարման և գրելու հետ:
9. Խորը ուսուցում Յան Գուդֆելոուի, Յոշուա Բենջիոյի և Ահարոն Կուրվիլի կողմից
Deep Learning-ը տվյալների գիտության գիրք է, որը գրվել է Յան Գուդֆելոյի, Յոշուա Բենջիոյի և Ահարոն Կուրվիլի կողմից: Այն տրամադրում է խորը ուսուցման ակնարկ՝ ընդգրկելով ինչպես տեսական ասպեկտները, այնպես էլ գործնական կիրառությունները: Ի հավելումն ալգորիթմների տարբեր տեսակների բացատրմանը, այն նաև ընդգրկում է այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են տվյալների նախնական մշակումը, ցանցի ճարտարապետության ձևավորումը և մոդելի թյունինգը: Արդյունքում, այն օգտակար կլինի բոլորի համար, ովքեր հետաքրքրված են տվյալների գիտությամբ և մեքենայական ուսուցմամբ:
10. Մեքենայի ուսուցում Թոմաս Մ. Միտչելի կողմից
Իր գրքում Թոմաս Մ. Միտչելը հստակ և հակիրճ ներածություն է տալիս տվյալների գիտության հիմունքներին, ներառյալ տվյալների արդյունահանումը, առանձնահատկությունների ընտրությունը, մոդելի ընտրությունը և մոդելի գնահատումը: Նա նաև քննարկում է ավելի առաջադեմ թեմաներ, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը և խորը ուսուցումը: Մեքենայի ուսուցումն իր բազմաթիվ օրինակներով և քայլ առ քայլ բացատրություններով իդեալական տվյալների գիտական գիրք է սկսնակների համար: Այնուամենայնիվ, նույնիսկ փորձառու տվյալների գիտնականները շատ բան կգտնեն սովորելու Միտչելի հստակ և լավ կազմակերպված ներկայացումից:
եզրափակում
Տվյալների գիտության լավագույն գրքերը կարդալու միջոցով դուք ամուր հիմք կստեղծեք տվյալների գիտության հայեցակարգերում և կկարողանաք դրանք կիրառել իրական աշխարհի իրավիճակներում: Բացի այդ, այս գրքերը նաև կօգնեն ձեզ զարգացնել այնպիսի կարևոր հմտություններ, ինչպիսիք են ծրագրավորումը, վիճակագրական վերլուծությունը, մեքենայական ուսուցումը և այլն: Այս գիտելիքներով և հմտություններով դուք լավ պատրաստ կլինեք մրցակցել տվյալների գիտության անընդհատ աճող ոլորտում աշխատատեղերի համար: