Сиз маалымат илимине жана анын негиздерин үйрөнүүгө кызыгасызбы? Маалымат таануучу болуу оңой эмес. Мындан тышкары, көп жылдар бою талыкпаган эмгек жана берилгендик талап кылынат. Туура маалымат илим китептеринин тизмеси менен, бирок бул тармакта ийгиликке жетүү үчүн бардык маанилүү маалымат илими түшүнүктөрүн үйрөнө аласыз. Маалымат илими бизнесте, академияда жана өкмөттө көптөгөн колдонмолору бар тез өнүгүп жаткан тармак.
Уюмдар чечимдерди кабыл алуу үчүн маалыматтарга таянган сайын, маалымат таануучуларга суроо-талап эч качан жогору болгон эмес. Бирок, мындай жогорку суроо-талап менен атаандаштык көп келет. Сиз боло турган эң мыкты маалымат таануучу болуу үчүн, бул тармактагы акыркы тенденцияларды жана өнүгүүлөрдү үзгүлтүксүз үйрөнүү жана жаңыртып туруу зарыл. Маалымат илими китептери сизге ийри сызыктан алдыда болууга жардам берет жана эмгек рыногунда атаандаштыкка жөндөмдүүлүк берет.
Бул жерде маалымат илими концепцияларын түшүнүүнү жана колдонууну жакшыртуу үчүн окуу үчүн эң мыкты маалымат илим китептери бар.
1. Фостер Провост жана Том Фосетт тарабынан Бизнес үчүн маалымат илими
Бул маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алуу үчүн практикалык негизди камсыз кылган маалымат илим китеби. Ал фундаменталдык түшүнүктөрдү жана техникаларды талкуулоо менен маалымат илимине киришүүдөн башталат. Андан кийин маркетинг, финансы жана операциялар боюнча конкреттүү колдонмолорго өтөт. Китептин бүткүл мезгилинде авторлор реалдуу мисалдар менен бирге түшүнүктөрдүн так жана так түшүндүрмөлөрүн беришет. Ал ошондой эле бизнесин өркүндөтүү үчүн маалымат илимин ийгиликтүү колдонгон компаниялардын мисалдарын камтыйт. Маалымат илиминде ийгиликке жетүү үчүн, сиз маалыматтарды талдоо, ошондой эле пикир алышуу жана идеяларыңызды жаза билишиңиз керек.
2. Жеффри Стэнтондун маалымат илимине киришүүсү
Эгер сиз маалымат илими жөнүндө билишиңиз керек болгон нерселердин баарын үйрөтө турган комплекстүү колдонмону издеп жатсаңыз, анда Джеффри Стэнтондун Маалымат илимине киришүүсүн караңыз. Ал математикалык методдордон жана алгоритмдерден баштап маалыматтарды визуализациялоого жана машинаны үйрөнүүгө чейин бардыгын камтыйт.
Ошондой эле бул түшүнүктөрдүн баары иш жүзүндө кантип чогуу иштешерин көрүшүңүз үчүн реалдуу мисалдардын кеңири түшүндүрмөлөрүн берет. Бул китеп маалымат илиминин негиздерин ырааттуу жана түшүнүктүү түрдө үйрөнүүнү каалагандар үчүн идеалдуу колдонмо болуп саналат. Ошондой эле келечектеги карьераңыз кандай болбосун баалуу боло турган көндүмдөрдү өнүктүрүүгө жардам берет.
3. Журе Лесковец жана Ананд Раджараман тарабынан массалык маалымат топтомдорун казуу
Массивдүү берилиштер топтомун казуу - бул 2011-жылы басылып чыккан китеп жана андан бери маалымат илими боюнча эң таасирдүү китептердин бири болуп калды. Бул Юре Лесковец жана Ананд Раджараман тарабынан жазылган жана чоң маалымат топтомдорун казып алуу көйгөйлөрү менен алектенет. Бул китепти окуунун негизги артыкчылыктарынын бири - бул маалыматтарды иштетүүнүн кээ бир негизги түшүнүктөрүн түшүнүүгө жардам берет.
Ал татаал маселелерди көбүрөөк так жана натыйжалуу чечүүгө мүмкүндүк берет. Кошумчалай кетсек, бул чоң маалыматтар менен иштөөдө сизге артыкчылык берген компьютерлер кантип иштээрин жакшыраак түшүнүүгө жардам берет. Жалпысынан алганда, бул маалымат илимин терең үйрөнүүнү каалагандар үчүн маанилүү китеп. Ал жакшы жазылган жана чыныгы дүйнөдөгү көйгөйлөрдү чечүү үчүн колдонула турган бай билимди берет.
4. Эрик Сигелдин болжолдуу аналитикасы
Эрик Сигелдин болжолдоочу аналитикасы – бул маалыматтардын аналитикасына байланыштуу темалардын кеңири спектрин камтыган маалымат илими китеби. Бул маалымат аналитикасынын жана маалымат илиминин негиздерин түшүндүрүү боюнча чоң жумуш аткарат. Ал болжолдуу моделдөө жана маалыматтарды казып алуу боюнча өнүккөн түшүнүктөрдү берет. Китеп жакшы жазылган жана түшүнүктүү. Бул өзгөчөлүктөр аны маалымат илими жөнүндө көбүрөөк билгиси келгендер үчүн сонун булак кылат. Кошумчалай кетсек, китепте бизнес чечимдерди кабыл алууну жана анын башка потенциалдуу колдонмолорун жакшыртуу үчүн прогноздук аналитиканы кантип колдонсо болорун көрсөткөн көптөгөн практикалык мисалдар камтылган.
5. Хадли Уикхэм жана Гарретт Гролемунд тарабынан Data Science үчүн R
Хэдли Уикхэм менен Гаррет Гролемунддун R for Data Science китеби R программалоо тилин колдонуу менен маалымат илимин үйрөнүүнү каалагандар үчүн маанилүү колдонмо болуп саналат. Ал маалыматтарды талашуудан жана чалгындоодон тартып маалыматтарды визуализациялоого жана машина үйрөнүүсүнө чейинки темалардын кеңири спектрин камтыйт. Ар бир бөлүмдө авторлор негизги түшүнүктөрдү көрсөтүү үчүн так түшүндүрмөлөрдү жана кадам-кадам мисалдарды беришет.
Натыйжада, R for Data Science жаңы башталгычтар жана тажрыйбалуу маалымат таануучулар үчүн эң сонун ресурс болуп саналат. Ыкчам дүйнөгө көңүл буруу менен - маалыматтарды талашуу, талдоо жана визуализациялоо куралдарынын жыйындысы - бул китеп R колдонуучулары үчүн да баалуу болот, алар сөзсүз түрдө маалымат илимине кызыкдар эмес.
6. Гарет Джеймс, Даниэла Виттен, Тревор Хести жана Роберт Тибширани тарабынан статистикалык үйрөнүүгө киришүү
Бул китеп кеңири маалымат илими боюнча эң мыкты китептердин бири болуп эсептелет. Бул студенттер жана адистер үчүн керектүү булак болуп калды. Китеп окурмандарга статистикалык окуунун методдору жана колдонулуштары жөнүндө так жана кыска маалымат берет. Мындан тышкары, ал негизги түшүнүктөрдү көрсөтүү үчүн реалдуу маалымат топтомдорун колдонуу менен иштеген мисалдарды камтыйт. Бул бул колдонмону маалымат илимине кызыккан ар бир адам үчүн баа жеткис булак кылат. Талаада иштей баштадыңызбы же өз жөндөмүңүздү өркүндөтүүнү каалап жатасызбы, Статистикалык окууга киришүү - бул маанилүү окуу.
7. Статистикалык үйрөнүүнүн элементтери Тревор Хести, Роберт Тибширани жана Жером Фридман тарабынан.
The Elements of Statistical Learning - бул маалымат илими боюнча эң популярдуу китептердин бири. Тревор Хести, Роберт Тибширани жана Жером Фридман тарабынан жазылган китеп маалымат илими үчүн маанилүү болгон ар кандай темаларды камтыйт, анын ичинде чалгындоочу маалыматтарды талдоо, регрессиялык моделдер, машина үйрөнүү жана башкалар. Китеп ошондой эле окурмандарга үйрөнгөндөрүн колдонууга жардам берүү үчүн реалдуу мисалдар жана код үзүндүлөрү менен камтылган.
Маалымат илиминин студенттери үчүн окуу талап кылынбаса да, ал көбүнчө бул тармак жөнүндө көбүрөөк билүүгө кызыккандар үчүн жакшы булак катары сунушталат. Китеп статистикалык үйрөнүүнүн негиздерин түшүндүрүүдө жакшы иш кылат жана окурмандарга түшүнүктөрдү түшүнүүгө жардам берүү үчүн көптөгөн коддуу мисалдарды берет.
8. Жеффри К. Вулдридж тарабынан коомдук илимдер үчүн Байездик анализ
Маалымат илими өнүгүп келе жаткан тармак жана тандоо үчүн маалымат илими боюнча китептер жетишсиз. Бирок, Джеффри К. Вулдридждин Коомдук илимдер үчүн Байездик анализи бул жаатта түшүнүгүн тереңдетүүнү каалагандар үчүн эң сонун тандоо. Вулдридж маалымат илиминин негиздерин эксперттик түрдө камтыйт, ошол эле учурда Байездик корутунду сыяктуу өнүккөн темаларды изилдейт. Китеп жакшы жазылган жана аны аткаруу оңой, бул маалымат илимин баштагандар жана эксперттер үчүн идеалдуу тандоо. Маалымат илими - бул изилдөө, талдоо, чоң көлөмдөгү маалыматтарды башкаруу жана жазуу.
9. Deep Learning, Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио жана Аарон Курвилл
Deep Learning - бул Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио жана Аарон Курвилл тарабынан жазылган маалымат илими китеби. Бул теориялык аспектилерди да, практикалык колдонууну да камтыган терең үйрөнүү боюнча жалпы маалымат берет. Алгоритмдин ар кандай түрлөрүн түшүндүрүүдөн тышкары, ал ошондой эле маалыматтарды алдын ала иштетүү, тармак архитектурасынын дизайны жана моделди тууралоо сыяктуу темаларды камтыйт. Натыйжада, бул маалымат илимине жана машина үйрөнүүсүнө кызыккандардын баарына пайдалуу болот.
10. Томас М. Митчеллдин машина үйрөнүүсү
Өз китебинде Томас М. Митчелл маалымат илиминин негиздерин, анын ичинде маалыматтарды иштетүү, өзгөчөлүктү тандоо, моделди тандоо жана моделди баалоо боюнча так жана так киришүүнү камсыз кылат. Ал ошондой эле нейрон тармактары жана терең үйрөнүү сыяктуу өнүккөн темаларды талкуулайт. Көптөгөн мисалдары жана этап-этабы менен түшүндүрмөлөрү менен Machine Learning жаңы баштагандар үчүн идеалдуу маалымат илим китеби болуп саналат. Бирок, атүгүл тажрыйбалуу маалымат таануучулар Митчеллдин так жана жакшы уюштурулган презентациясынан көп нерсеге үйрөнө алышат.
жыйынтыктоо
Маалымат илими боюнча эң мыкты китептерди окуу аркылуу, сиз маалымат илими концепцияларында күчтүү негиз түзөсүз жана аларды реалдуу кырдаалда колдоно аласыз. Мындан тышкары, бул китептер программалоо, статистикалык анализ, машина үйрөнүү жана башкалар сыяктуу маанилүү көндүмдөрдү өнүктүрүүгө жардам берет. Бул билим жана көндүмдөр менен сиз маалымат илиминин улам өсүп жаткан тармагында жумуш орундары үчүн атаандашууга жакшы даярданасыз.
