Er du interessert i datavitenskap og lære om dets grunnleggende? Å bli dataforsker er ikke lett. Dessuten krever det år med hardt arbeid og dedikasjon. Med den riktige datavitenskapsboklisten vil du imidlertid kunne lære alle de essensielle datavitenskapelige konseptene for å lykkes på dette feltet. Datavitenskap er et raskt voksende felt med mange applikasjoner i næringslivet, akademia og myndigheter.
Ettersom flere og flere organisasjoner er avhengige av data for å ta beslutninger, har etterspørselen etter dataforskere aldri vært høyere. Men med så høy etterspørsel følger mye konkurranse. For å være den beste dataforskeren du kan være, er det viktig å kontinuerlig lære og holde seg oppdatert med de siste trendene og utviklingen innen feltet. Datavitenskapsbøker vil hjelpe deg med å holde deg i forkant og gi deg et konkurransefortrinn på arbeidsmarkedet.
Her er de beste datavitenskapsbøkene å lese for å forbedre forståelsen og anvendelsen av datavitenskapskonsepter.
1. Data Science for Business av Foster Provost og Tom Fawcett
Det er en datavitenskapelig bok som gir et praktisk rammeverk for datadrevet beslutningstaking. Det starter med en introduksjon til datavitenskap, og diskuterer de grunnleggende konseptene og teknikkene. Deretter går den videre til spesifikke applikasjoner innen markedsføring, økonomi og drift. Gjennom hele boken gir forfatterne klare og konsise forklaringer av konseptene, sammen med eksempler fra den virkelige verden. Den inkluderer også casestudier fra selskaper som har brukt datavitenskap med hell for å forbedre virksomheten sin. For å lykkes i datavitenskap må du kunne analysere data samt kommunisere og skrive ideene dine.
2. Introduksjon til datavitenskap av Jeffrey Stanton
Hvis du leter etter en omfattende guide som vil lære deg alt du trenger å vite om datavitenskap, så sjekk ut Introduction to Data Science av Jeffrey Stanton. Den dekker alt fra matematiske metoder og algoritmer til datavisualisering og maskinlæring.
Den gir også detaljerte forklaringer av eksempler fra den virkelige verden slik at du kan se hvordan alle disse konseptene fungerer sammen i praksis. Denne boken er en ideell guide for alle som ønsker å lære grunnleggende datavitenskap på en sammenhengende og forståelig måte. Det vil også hjelpe deg å utvikle ferdigheter som vil være verdifulle uansett hva din fremtidige karrierevei kan være.
3. Utvinning av massive datasett av Jure Leskovec og Anand Rajaraman
Mining of Massive Datasets er en bok som ble utgitt i 2011 og har siden blitt en av de mest innflytelsesrike bøkene om datavitenskap. Den er skrevet av Jure Leskovec og Anand Rajaraman og tar for seg utfordringene med datautvinning av store datasett. En av hovedfordelene ved å lese denne boken er at den vil hjelpe deg å forstå noen av de grunnleggende konseptene bak datautvinning.
Det vil gjøre deg i stand til å løse mer komplekse problemer med mer nøyaktighet og effektivitet. I tillegg vil det hjelpe deg å utvikle en bedre forståelse av hvordan datamaskiner fungerer, noe som vil gi deg en fordel når du arbeider med big data. Totalt sett er det en viktig bok for alle som ønsker å lære datavitenskap i dybden. Den er velskrevet og gir et vell av kunnskap som kan brukes til å løse problemer i den virkelige verden.
4. Predictive Analytics av Eric Siegel
Predictive Analytics av Eric Siegel er en datavitenskapelig bok som dekker et bredt spekter av emner relatert til dataanalyse. Den gjør en god jobb med å forklare det grunnleggende om dataanalyse og datavitenskap. Den gir avansert innsikt i prediktiv modellering og datautvinning. Boken er velskrevet og lett å forstå. Disse særegenhetene gjør det til en flott ressurs for alle som er interessert i å lære mer om datavitenskap. I tillegg inneholder boken mange praktiske eksempler som illustrerer hvordan prediktiv analyse kan brukes til å forbedre forretningsbeslutninger og andre potensielle anvendelser.
5. R for Data Science av Hadley Wickham og Garrett Grolemund
Hadley Wickham og Garrett Grolemunds bok, R for Data Science, er en viktig guide for alle som ønsker å lære datavitenskap ved å bruke R-programmeringsspråket. Den dekker et bredt spekter av emner, fra datakrangel og utforskning til datavisualisering og maskinlæring. I hvert kapittel gir forfatterne klare forklaringer og trinnvise eksempler for å illustrere sentrale begreper.
Som et resultat er R for Data Science en utmerket ressurs for både nybegynnere og erfarne dataforskere. Med fokus på det ryddige – en samling verktøy for datakrangel, analyse og visualisering – vil denne boken også være verdifull for R-brukere som ikke nødvendigvis er interessert i datavitenskap.
6. En introduksjon til statistisk læring av Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie og Robert Tibshirani
Denne boken er ansett for å være en av de beste datavitenskapsbøkene som er tilgjengelige. Det har blitt en god ressurs for både studenter og profesjonelle. Boken gir leserne en klar og kortfattet oversikt over metoder og anvendelser av statistisk læring. I tillegg inkluderer den utarbeidde eksempler som bruker virkelige datasett for å illustrere nøkkelbegreper. Det gjør denne veiledningen til en uvurderlig ressurs for alle som er interessert i datavitenskap. Enten du begynner i feltet eller ønsker å friske opp ferdighetene dine, er en introduksjon til statistisk læring en viktig lesning.
7. Elementene for statistisk læring av Trevor Hastie, Robert Tibshirani og Jerome Friedman
The Elements of Statistical Learning er en av de mest populære datavitenskapsbøkene der ute. Boken er skrevet av Trevor Hastie, Robert Tibshirani og Jerome Friedman, og dekker en rekke emner som er essensielle for datavitenskap, inkludert utforskende dataanalyse, regresjonsmodeller, maskinlæring og mer. Boken er også fullpakket med eksempler fra den virkelige verden og kodebiter for å hjelpe leserne å bruke det de har lært.
Selv om det ikke er obligatorisk lesing for datavitenskapsstudenter, anbefales det ofte som en god ressurs for de som er interessert i å lære mer om feltet. Boken gjør en god jobb med å forklare det grunnleggende om statistisk læring og gir mange kodeeksempler for å hjelpe leserne å forstå konseptene.
8. Bayesiansk analyse for samfunnsvitenskapene av Jeffrey K. Wooldridge
Datavitenskap er et spirende felt, og det er ingen mangel på datavitenskapsbøker å velge mellom. Imidlertid er Bayesian Analysis for the Social Sciences av Jeffrey K. Wooldridge et enestående valg for alle som ønsker å utdype sin forståelse på dette feltet. Wooldridge dekker ekspertise det grunnleggende innen datavitenskap, mens han også fordyper seg i mer avanserte emner, for eksempel Bayesiansk slutning. Boken er velskrevet og lett å følge, noe som gjør den til et ideelt valg for både nybegynnere og eksperter innen datavitenskap. Datavitenskap handler om forskning, analyse, håndtering av store mengder data og skriving.
9. Deep Learning av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville
Deep Learning er en datavitenskapelig bok skrevet av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio og Aaron Courville. Den gir en oversikt over dyp læring, og dekker både de teoretiske aspektene og de praktiske anvendelsene. I tillegg til å forklare de ulike algoritmetypene, dekker den også emner som dataforbehandling, nettverksarkitekturdesign og modellinnstilling. Som et resultat vil det være nyttig for alle som er interessert i datavitenskap og maskinlæring.
10. Machine Learning av Thomas M. Mitchell
I sin bok gir Thomas M. Mitchell en klar og kortfattet introduksjon til det grunnleggende innen datavitenskap, inkludert datautvinning, funksjonsvalg, modellvalg og modellevaluering. Han diskuterer også mer avanserte emner som nevrale nettverk og dyp læring. Med sine mange eksempler og trinnvise forklaringer er Machine Learning en ideell datavitenskapsbok for nybegynnere. Men selv erfarne dataforskere vil finne mye å lære av Mitchells klare og velorganiserte presentasjon.
konklusjonen
Gjennom å lese de beste datavitenskapsbøkene vil du utvikle et sterkt grunnlag i datavitenskapelige konsepter og være i stand til å bruke dem i virkelige situasjoner. I tillegg vil disse bøkene også hjelpe deg med å utvikle viktige ferdigheter som programmering, statistisk analyse, maskinlæring og mer. Med denne kunnskapen og ferdighetene vil du være godt forberedt til å konkurrere om jobber i det stadig voksende feltet datavitenskap.
