Sidd Dir un Datenwëssenschaft interesséiert a léiert iwwer seng Fundamenter? En Datewëssenschaftler ginn ass net einfach. Ausserdeem brauch et Joere vun haarder Aarbecht an Engagement. Mat der richteger Datewëssenschaftsbuchlëscht kënnt Dir awer all wesentlech Datewëssenschaftskonzepter léieren fir an dësem Beräich Erfolleg ze hunn. Datewëssenschaft ass e séier wuessend Feld mat villen Uwendungen am Geschäft, der Akademie a Regierung.
Wéi ëmmer méi Organisatiounen op Daten vertrauen fir Entscheedungen ze treffen, war d'Nofro fir Datewëssenschaftler ni méi héich. Wéi och ëmmer, mat sou enger grousser Nofro kënnt vill Konkurrenz. Fir dee beschten Datewëssenschaftler ze sinn, deen Dir kënnt sinn, ass et essentiell fir kontinuéierlech ze léieren an um neiste Stand vun den Trends an Entwécklungen am Feld ze halen. Datewëssenschaftsbicher hëllefen Iech virun der Kurve ze bleiwen an Iech e Konkurrenzvirdeel um Aarbechtsmaart ze ginn.
Hei sinn déi bescht Datewëssenschaftsbicher fir ze liesen fir Äert Verständnis an Uwendung vun Datewëssenschaftskonzepter ze verbesseren.
1. Data Science for Business vum Foster Provost an Tom Fawcett
Et ass en Datewëssenschaftsbuch dat e praktesche Kader fir date-driven Entscheedungsprozess ubitt. Et fänkt mat enger Aféierung an d'Datenwëssenschaft un, diskutéiert déi fundamental Konzepter an Techniken. Et geet dann op spezifesch Uwendungen am Marketing, Finanzen an Operatiounen weider. Am ganze Buch liwweren d'Auteuren kloer a präzis Erklärunge vun de Konzepter, zesumme mat real-Welt Beispiller. Et enthält och Fallstudien vu Firmen déi d'Datenwëssenschaft erfollegräich benotzt hunn fir hir Geschäfter ze verbesseren. Fir erfollegräich an der Datewëssenschaft ze sinn, musst Dir fäeg sinn Daten ze analyséieren wéi och Är Iddien ze kommunizéieren an ze schreiwen.
2. Aféierung an Data Science vum Jeffrey Stanton
Wann Dir no engem ëmfaassende Guide sicht deen Iech alles léiert wat Dir wësse musst iwwer Datewëssenschaft, da kuckt d'Aféierung an d'Datenwëssenschaft vum Jeffrey Stanton. Et deckt alles vu mathematesche Methoden an Algorithmen op Datenvisualiséierung a Maschinnléieren.
Et gëtt och detailléiert Erklärungen vun real-Welt Beispiller sou datt Dir kënnt gesinn wéi all dës Konzepter an der Praxis zesumme schaffen. Dëst Buch ass en ideale Guide fir jiddereen deen d'Grondlage vun der Datewëssenschaft op eng kohärent a verständlech Manéier léiere wëll. Et wäert Iech och hëllefen Fäegkeeten z'entwéckelen déi wäertvoll sinn egal wéi Ären zukünftege Karriärwee kann sinn.
3. Biergbau vun Massive Datasets vum Jure Leskovec an Anand Rajaraman
Mining of Massive Datasets ass e Buch dat am Joer 2011 publizéiert gouf an zënterhier ee vun den aflossräichste Bicher iwwer Datewëssenschaft ginn ass. Et ass geschriwwen vum Jure Leskovec an Anand Rajaraman a beschäftegt sech mat den Erausfuerderunge vum Datemining grouss Datesets. Ee vun den Haaptvirdeeler fir dëst Buch ze liesen ass datt et Iech hëlleft e puer vun de fundamentale Konzepter hannert Datenmining ze verstoen.
Et erlaabt Iech méi komplex Problemer mat méi Genauegkeet an Effizienz ze léisen. Zousätzlech hëlleft et Iech e bessert Verständnis ze entwéckelen wéi Computeren funktionnéieren, wat Iech e Virdeel gëtt wann Dir mat Big Data schafft. Insgesamt ass et e wesentlecht Buch fir jiddereen deen Datewëssenschaft an Déift léiere wëll. Et ass gutt geschriwwen a liwwert e Räichtum vu Wëssen, dat ka benotzt ginn fir real Weltproblemer ze léisen.
4. Predictive Analytics vum Eric Siegel
Predictive Analytics vum Eric Siegel ass en Datewëssenschaftsbuch dat eng breet Palette vun Themen am Zesummenhang mat Datenanalytik deckt. Et mécht eng super Aarbecht fir d'Grondlage vun Datenanalyse an Datewëssenschaft z'erklären. Et bitt fortgeschratt Abléck an prévisiv Modelléierung an Datemining. D'Buch ass gutt geschriwwen an einfach ze verstoen. Dës Eegenheeten maachen et eng super Ressource fir jiddereen deen interesséiert ass méi iwwer Datewëssenschaft ze léieren. Zousätzlech enthält d'Buch vill praktesch Beispiller déi illustréieren wéi prévisiv Analyse ka benotzt ginn fir d'Geschäftsentscheedung a seng aner potenziell Uwendungen ze verbesseren.
5. R fir Data Science vum Hadley Wickham a Garrett Grolemund
Dem Hadley Wickham an dem Garrett Grolemund säi Buch, R fir Data Science, ass e wesentleche Guide fir jiddereen deen Datewëssenschafte mat der R Programméierungssprooch léiere wëll. Et deckt eng breet Palette vun Themen, vun Datewrangling an Exploratioun bis Datenvisualiséierung a Maschinnléieren. An all Kapitel ginn d'Auteuren kloer Erklärungen a Schrëtt-fir-Schrëtt Beispiller fir Schlësselkonzepter ze illustréieren.
Als Resultat ass R fir Data Science eng exzellent Ressource fir béid Ufänger an erfuerene Datewëssenschaftler. Mat engem Fokus op d'Tyvers - eng Sammlung vun Tools fir Datenwrangling, Analyse a Visualiséierung - wäert dëst Buch och wäertvoll sinn fir R Benotzer déi net onbedéngt un Datenwëssenschaft interesséiert sinn.
6. An Introduction to Statistical Learning vum Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie a Robert Tibshirani
Dëst Buch gëtt allgemeng als ee vun de beschten verfügbare Datenwëssenschaftsbicher ugesinn. Et ass eng Go-to-Ressource fir Studenten a Fachleit ginn. D'Buch bitt de Lieser e kloren a präzisen Iwwerbléck iwwer d'Methoden an d'Applikatioune vum statistesche Léieren. Zousätzlech enthält et geschafft Beispiller mat echte Datesätz fir Schlësselkonzepter ze illustréieren. Et mécht dëse Guide eng wäertvoll Ressource fir jiddereen deen un Datenwëssenschaft interesséiert ass. Egal ob Dir am Feld ufänkt oder sicht Är Fäegkeeten opzebauen, Eng Aféierung zum Statistesche Léieren ass eng wesentlech Liesung.
7. D'Elementer vum statistesche Léieren vum Trevor Hastie, Robert Tibshirani a Jerome Friedman
D'Elementer vum Statistesche Léieren ass ee vun de populäersten Datewëssenschaftsbicher dobaussen. Geschriwwen vum Trevor Hastie, Robert Tibshirani, a Jerome Friedman, deckt d'Buch eng Vielfalt vun Themen wesentlech fir Datenwëssenschaft, dorënner explorativ Datenanalyse, Regressiounsmodeller, Maschinnléieren, a méi. D'Buch ass och mat Real-Welt Beispiller a Code Snippets gepackt fir de Lieser ze hëllefen wat se geléiert hunn.
Och wann et net erfuerderlech Liesung fir Datenwëssenschaftsstudenten ass, gëtt et dacks als eng gutt Ressource recommandéiert fir déi interesséiert méi iwwer d'Feld ze léieren. D'Buch mécht eng gutt Aarbecht fir d'Grondlage vum statistesche Léieren z'erklären a bitt vill Codebeispiller fir de Lieser ze hëllefen d'Konzepter ze verstoen.
8. Bayesian Analyse fir de Sozialwëssenschafte vum Jeffrey K. Wooldridge
Datewëssenschaft ass e wuessend Feld, an et gëtt kee Mangel u Datenwëssenschaftsbicher fir ze wielen. Wéi och ëmmer, Bayesian Analysis for the Social Sciences vum Jeffrey K. Wooldridge ass e Standout Choix fir jiddereen deen hiert Verständnis an dësem Beräich wëllt verdéiwen. Wooldridge befaasst Experten d'Grondlage vun der Datewëssenschaft wärend och a méi fortgeschratt Themen verdéiwen, sou wéi Bayesian Inferenz. D'Buch ass gutt geschriwwen an einfach ze verfollegen, sou datt et eng ideal Wiel ass fir Datewëssenschaft Ufänger an Experten. Datewëssenschaft ass alles iwwer Fuerschung, Analyse, Gestioun vu grousse Quantitéiten un Daten a Schreiwen.
9. Deep Learning vum Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, an Aaron Courville
Deep Learning ass en Datewëssenschaftsbuch geschriwwen vum Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, an Aaron Courville. Et bitt en Iwwerbléck iwwer déif Léieren, souwuel déi theoretesch Aspekter wéi och déi praktesch Uwendungen. Zousätzlech fir déi verschidden Algorithmustypen z'erklären, deckt et och Themen wéi Datenvirveraarbechtung, Netzwierkarchitekturdesign a Modelltuning. Als Resultat wäert et hëllefräich sinn fir jiddereen deen un Datewëssenschaft a Maschinnléiere interesséiert ass.
10. Machine Learning vum Thomas M. Mitchell
A sengem Buch liwwert den Thomas M. Mitchell eng kloer a präzis Aféierung an d'Basis vun der Datewëssenschaft, dorënner Datemining, Feature Selektioun, Modellauswiel a Modellevaluatioun. Hien diskutéiert och méi fortgeschratt Themen wéi neural Netzwierker an Deep Learning. Mat senge ville Beispiller a Schrëtt-fir-Schrëtt Erklärungen, Machine Learning ass en idealt Datewëssenschaftsbuch fir Ufänger. Wéi och ëmmer, och erfuerene Datewëssenschaftler fanne vill ze léieren aus dem Mitchell senger kloer a gutt organiséierter Presentatioun.
Konklusioun
Duerch déi bescht Datewëssenschaftsbicher ze liesen, wäert Dir e staarke Fundament an Datewëssenschaftskonzepter entwéckelen a fäeg sinn se an real-Welt Situatiounen ëmzesetzen. Zousätzlech hëllefen dës Bicher Iech och wichteg Fäegkeeten z'entwéckelen wéi Programméierung, statistesch Analyse, Maschinnléieren, a méi. Mat dësem Wëssen a Fäegkeeten sidd Dir gutt virbereet fir fir Aarbechtsplazen am ëmmer wuessende Gebitt vun der Datewëssenschaft ze konkurréieren.