Är du intresserad av datavetenskap och lära dig om dess grunder? Att bli datavetare är inte lätt. Dessutom kräver det år av hårt arbete och engagemang. Med rätt datavetenskapsboklista kommer du dock att kunna lära dig alla viktiga datavetenskapliga koncept för att lyckas inom detta område. Datavetenskap är ett snabbt växande område med många tillämpningar inom företag, akademi och myndigheter.
Eftersom fler och fler organisationer förlitar sig på data för att fatta beslut har efterfrågan på datavetare aldrig varit högre. Men med så hög efterfrågan kommer mycket konkurrens. För att vara den bästa dataforskaren du kan vara är det viktigt att ständigt lära sig och hålla dig uppdaterad med de senaste trenderna och utvecklingen inom området. Datavetenskapliga böcker hjälper dig att ligga steget före och ge dig en konkurrensfördel på arbetsmarknaden.
Här är de bästa datavetenskapliga böckerna att läsa för att förbättra din förståelse och tillämpning av datavetenskapliga koncept.
1. Data Science for Business av Foster Provost och Tom Fawcett
Det är en datavetenskaplig bok som ger ett praktiskt ramverk för datadrivet beslutsfattande. Det börjar med en introduktion till datavetenskap, där de grundläggande begreppen och teknikerna diskuteras. Den går sedan vidare till specifika tillämpningar inom marknadsföring, ekonomi och drift. Genom hela boken ger författarna tydliga och koncisa förklaringar av begreppen, tillsammans med verkliga exempel. Det inkluderar också fallstudier från företag som framgångsrikt har använt datavetenskap för att förbättra sina företag. För att bli framgångsrik inom datavetenskap måste du kunna analysera data samt kommunicera och skriva dina idéer.
2. Introduktion till datavetenskap av Jeffrey Stanton
Om du letar efter en omfattande guide som lär dig allt du behöver veta om datavetenskap, kolla in Introduction to Data Science av Jeffrey Stanton. Den täcker allt från matematiska metoder och algoritmer till datavisualisering och maskininlärning.
Den ger också detaljerade förklaringar av verkliga exempel så att du kan se hur alla dessa koncept fungerar tillsammans i praktiken. Den här boken är en idealisk guide för alla som vill lära sig grunderna i datavetenskap på ett sammanhängande och begripligt sätt. Det kommer också att hjälpa dig att utveckla färdigheter som kommer att vara värdefulla oavsett vad din framtida karriärväg kan vara.
3. Utvinning av massiva datamängder av Jure Leskovec och Anand Rajaraman
Mining of Massive Datasets är en bok som publicerades 2011 och har sedan dess blivit en av de mest inflytelserika böckerna om datavetenskap. Den är skriven av Jure Leskovec och Anand Rajaraman och behandlar utmaningarna med att utvinna stora datamängder. En av de största fördelarna med att läsa den här boken är att den hjälper dig att förstå några av de grundläggande koncepten bakom datautvinning.
Det kommer att göra det möjligt för dig att lösa mer komplexa problem med mer noggrannhet och effektivitet. Dessutom kommer det att hjälpa dig att utveckla en bättre förståelse för hur datorer fungerar, vilket ger dig en fördel när du arbetar med big data. Sammantaget är det en viktig bok för alla som vill lära sig datavetenskap på djupet. Den är välskriven och ger en mängd kunskap som kan användas för att lösa verkliga problem.
4. Predictive Analytics av Eric Siegel
Predictive Analytics av Eric Siegel är en datavetenskaplig bok som täcker ett brett spektrum av ämnen relaterade till dataanalys. Det gör ett bra jobb med att förklara grunderna för dataanalys och datavetenskap. Det ger avancerade insikter i prediktiv modellering och datautvinning. Boken är välskriven och lätt att förstå. Dessa egenheter gör det till en utmärkt resurs för alla som är intresserade av att lära sig mer om datavetenskap. Dessutom innehåller boken många praktiska exempel som illustrerar hur prediktiv analys kan användas för att förbättra affärsbeslut och dess andra potentiella tillämpningar.
5. R för datavetenskap av Hadley Wickham och Garrett Grolemund
Hadley Wickham och Garrett Grolemunds bok, R for Data Science, är en viktig guide för alla som vill lära sig datavetenskap med R-programmeringsspråket. Den täcker ett brett spektrum av ämnen, från datatvistelse och utforskning till datavisualisering och maskininlärning. I varje kapitel ger författarna tydliga förklaringar och steg-för-steg-exempel för att illustrera nyckelbegrepp.
Som ett resultat är R for Data Science en utmärkt resurs för både nybörjare och erfarna dataforskare. Med fokus på tidyversen – en samling verktyg för datatvistelse, analys och visualisering – kommer den här boken också att vara värdefull för R-användare som inte nödvändigtvis är intresserade av datavetenskap.
6. An Introduction to Statistical Learning av Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie och Robert Tibshirani
Den här boken anses allmänt vara en av de bästa datavetenskapliga böckerna som finns tillgängliga. Det har blivit en god resurs för både studenter och yrkesverksamma. Boken ger läsarna en tydlig och koncis översikt över metoder och tillämpningar av statistiskt lärande. Dessutom innehåller den utarbetade exempel med verkliga datamängder för att illustrera nyckelbegrepp. Det gör den här guiden till en ovärderlig resurs för alla som är intresserade av datavetenskap. Oavsett om du börjar på fältet eller vill fräscha upp dina kunskaper, är en introduktion till statistiskt lärande en viktig läsning.
7. The Elements of Statistical Learning av Trevor Hastie, Robert Tibshirani och Jerome Friedman
The Elements of Statistical Learning är en av de mest populära datavetenskapliga böckerna som finns. Boken, skriven av Trevor Hastie, Robert Tibshirani och Jerome Friedman, täcker en mängd olika ämnen som är viktiga för datavetenskap, inklusive utforskande dataanalys, regressionsmodeller, maskininlärning och mer. Boken är också packad med verkliga exempel och kodavsnitt för att hjälpa läsarna att tillämpa det de har lärt sig.
Även om det inte är obligatorisk läsning för studenter inom datavetenskap, rekommenderas det ofta som en bra resurs för dem som är intresserade av att lära sig mer om området. Boken gör ett bra jobb med att förklara grunderna för statistiskt lärande och ger många kodexempel för att hjälpa läsarna att förstå begreppen.
8. Bayesian Analysis for the Social Sciences av Jeffrey K. Wooldridge
Datavetenskap är ett växande område, och det finns ingen brist på datavetenskapliga böcker att välja mellan. Bayesian Analysis for the Social Sciences av Jeffrey K. Wooldridge är dock ett enastående val för alla som vill fördjupa sin förståelse inom detta område. Wooldridge täcker sakkunnigt grunderna inom datavetenskap samtidigt som han fördjupar sig i mer avancerade ämnen, som Bayesiansk slutledning. Boken är välskriven och lätt att följa, vilket gör den till ett idealiskt val för både nybörjare och experter inom datavetenskap. Datavetenskap handlar om forskning, analys, hantering av stora mängder data och skrivande.
9. Deep Learning av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio och Aaron Courville
Deep Learning är en datavetenskaplig bok skriven av Ian Goodfellow, Yoshua Bengio och Aaron Courville. Den ger en översikt över djupt lärande, som täcker både de teoretiska aspekterna och de praktiska tillämpningarna. Förutom att förklara de olika algoritmtyperna, täcker den också ämnen som dataförbearbetning, nätverksarkitekturdesign och modellinställning. Som ett resultat kommer det att vara användbart för alla som är intresserade av datavetenskap och maskininlärning.
10. Machine Learning av Thomas M. Mitchell
I sin bok ger Thomas M. Mitchell en tydlig och kortfattad introduktion till grunderna för datavetenskap, inklusive datautvinning, funktionsval, modellval och modellutvärdering. Han diskuterar också mer avancerade ämnen som neurala nätverk och djupinlärning. Med sina många exempel och steg-för-steg förklaringar är Machine Learning en idealisk datavetenskapsbok för nybörjare. Men även erfarna dataforskare kommer att hitta mycket att lära av Mitchells tydliga och välorganiserade presentation.
Slutsats
Genom att läsa de bästa datavetenskapliga böckerna kommer du att utveckla en stark grund i datavetenskapliga koncept och kunna tillämpa dem i verkliga situationer. Dessutom kommer dessa böcker också att hjälpa dig att utveckla viktiga färdigheter som programmering, statistisk analys, maskininlärning och mer. Med dessa kunskaper och färdigheter kommer du att vara väl förberedd för att tävla om jobb inom det ständigt växande området datavetenskap.