Книги по науке о данных

.hh-block{ display: inline-block !important; высота:авто; } .tabalt { заполнение: 0; граница: нет; радиус границы: 0; нижняя граница: 2em; z-индекс: 1; положение: родственник; /* граница: пунктирная 1 пиксель #5ea9b5;*/ граница: пунктирная 1 пиксель #c7c7c7; верхняя граница: 0 !важно; граница справа: 0 !важно; } .tabalt .article { display: block; отступ: 10px 15px 10px 20px; /*цвет:#fff; фон: #85d2d2;*/ цвет: #30a2b8; фон: #efefef; радиус границы: 0; положение: родственник; ширина: подгонка содержимого; размер шрифта: 1.3em; /*text-shadow: 2px 2px #4fc3c3;*/ } .tabalt .article:after { content: “”; ширина: 50%; высота: 20%; box-shadow: 0 15px 5px rgba(0, 0, 0, 0,4); положение: абсолютное; внизу: 15 пикселей; слева: 10 пикселей; слева: авто; справа: 10 пикселей; преобразование: повернуть (3 градуса); z-индекс: -1; } .tabalt:after { содержание:””; /*border-bottom: 1px пунктир #5ea9b5;*/ width:50%; положение: абсолютное; }

10 лучших книг по науке о данных [Updated 2023]

Наука о данных — это область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из необработанных данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных данных. Ниже приведен список книг по науке о данных, которые вы должны прочитать в 2023 году:

  1. Справочник по науке о данных Python (Получить эту книгу)
  2. Наука о данных (серия основных знаний MIT Press) (Получить эту книгу)
  3. R для науки о данных (Получить эту книгу)
  4. Рассказывание историй с данными (Получить эту книгу)
  5. Наука о данных с нуля (Получить эту книгу)
  6. Наука о данных для бизнеса (Получить эту книгу)
  7. Интеллектуальные данные (Получить эту книгу)
  8. Практическая статистика для специалистов по данным (Получить эту книгу)
  9. Нумсэнс! Наука о данных для неспециалистов (Получить эту книгу)
  10. Практическая наука о данных с R (Получить эту книгу)

Давайте подробно обсудим каждую из книг по науке о данных вместе с ее ключевыми выводами и обзорами.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Книги по науке о данных

№ 1. Справочник Python по науке о данных: основные инструменты для работы с данными

Автор: Джейк ВандерПлас.

Справочник Python по науке о данных: основные инструменты для работы с данными

Обзор книги:

Книга идеально подходит для тех, кто уже знаком с основами языка Python или уже знает, как программировать на другом языке, таком как R или Julia, и хочет научиться использовать Python для обработки данных. В нем объясняются все потребности всего процесса науки о данных, начиная с получения данных, их изучения и заканчивая передачей и визуализацией результатов.

Ключевые выводы

  • Манипуляция данными.
  • Методы данных Python.
  • Машинное обучение.

<< Получить эту книгу >>

# 2 – Наука о данных (серия MIT Press Essential Knowledge)

Автор: Джон Д. Келлехер и Брендан Тирни.

Наука о данных (серия MIT Press Essential Knowledge)

Обзор книги:

Основная цель этой книги — улучшить процесс принятия решений посредством анализа данных. Это знакомит с основами машинного обучения и обсуждает, как связать опыт машинного обучения с реальными проблемами.

Основные выводы:

  • Этические и правовые вопросы и изменения в регулировании данных.
  • Принципы успеха.
  • Будущее влияние науки о данных.

<< Получить эту книгу >>

#3 – R для науки о данных: Импорт, упорядочивание, преобразование, визуализация и моделирование данных

Автор: Хэдли Уикхэм и Гаррет Гролемунд.

R для науки о данных: импорт, упорядочивание, преобразование, визуализация и моделирование данных

Обзор книги:

Эта книга даст ясное представление об открытии естественных законов в структуре данных. Это расскажет вам, как использовать язык программирования R для анализа данных. Это также говорит о том, как чистить графики рисования данных и как использовать грамматику графики, грамотное программирование и воспроизводимые исследования для экономии времени, а также многое другое.

Основные выводы:

  • Обработка данных.
  • Визуализация данных.
  • Исследовательский анализ данных

<< Получить эту книгу >>

№ 4. Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов

Автор: Коул Нуссбаумер Кнафлик.

Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов

Обзор книги:

В этой книге в основном объясняются основы визуализации данных и способы эффективного взаимодействия с данными. Благодаря этой книге вы сможете узнать, что является ключевым моментом для ваших данных. В нем рассказывается, как выйти за рамки обычных инструментов, чтобы добраться до корня ваших данных и как создать информативную и убедительную историю.

Основные выводы:

  • Понимание ситуации и аудитории.
  • Определение важной точки данных.
  • Концепции дизайна в визуализации данных.
  • Сила рассказывания историй поможет вашему сообщению найти отклик у вашей аудитории.

<< Получить эту книгу >>

# 5 – Наука о данных с нуля: первые принципы с Python

Автор: Джоэл Грус.

Наука о данных с нуля: первые принципы Python

Обзор книги:

Автор четко объяснил важные инструменты обработки данных и алгоритмы, а также то, как их можно реализовать с нуля. Эта книга содержит реальные алгоритмы для этих моделей машинного обучения, а также теорию и математику.

Основные выводы:

  • Собирайте, исследуйте, очищайте и управляйте данными.
  • Нейронные сети.
  • Легкое понимание алгоритмов.
  • Основы машинного обучения.

<< Получить эту книгу >>

#6 – Наука о данных для бизнеса

Что нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Автор: Фостер Провост и Том Фосетт.

Наука о данных для бизнеса: что вам нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Обзор книги:

Он объясняет фундаментальные принципы науки о данных, а также аналитическое мышление, необходимое для получения важных знаний и бизнес-информации из данных. Это также помогает в понимании методов, которые применяются в настоящее время. В этой книге также приводятся примеры реальных бизнес-задач для объяснения принципов.

Основные выводы:

  • Сбор данных.
  • Принципы науки о данных.
  • Понимание науки о данных, как она подходит организации.

<< Получить эту книгу >>

# 7 – Data Smart: использование науки о данных для преобразования информации в понимание

Автор: Джон Форман.

Data Smart: использование науки о данных для преобразования информации в понимание

Обзор книги:

Автор четко объясняет, как преобразовать необработанные данные в полезную информацию. Автор также объяснил, как это сделать с помощью электронной таблицы. Это также поможет вам в изучении аналитических методов, математики и магии больших данных. Каждая глава книги будет посвящена различным методам математической оптимизации в виде электронных таблиц, интеллектуальному анализу данных в графах, переходу от электронных таблиц к языку программирования R и многим другим вещам.

Основные выводы:

  • Математика в науке о данных.
  • Искусственный интеллект.

<< Получить эту книгу >>

#8 – Практическая статистика для специалистов по данным: 50 основных концепций

Автор: Питер Брюс.

Практическая статистика для специалистов по данным: 50 основных концепций

Обзор книги:

Статистика также играет важную роль в науке о данных. В этой книге автор четко объяснил, как применять различные статистические методы к науке о данных в настоящее время, а также как избежать их неправильного использования и дает вам вывод о том, что важно, а что нет. Если вы хорошо разбираетесь в языке программирования R и немного разбираетесь в статистике, этот краткий справочник позволит в большей степени заполнить пробел в удобочитаемом формате.

Основные выводы:

  • Ключевые методы классификации.
  • Понятия статики.
  • Неконтролируемые методы обучения для извлечения смысла из неразмеченных данных.

<< Получить эту книгу >>

# 9 – Тупость! Наука о данных для неспециалистов: без математики

Автор: Анналин Нг и Кеннет Су.

Нумсэнс!  Наука о данных для неспециалистов: без математики

Обзор книги:

Эта книга дает четкое представление о науке о данных и используемых алгоритмах. Каждый алгоритм четко объяснен. Есть много концепций, которые охватывают все, такие как нейронные сети, анализ социальных сетей, деревья решений и случайные леса, кластеризация, а также многие другие.

Основные выводы:

  • Реальные приложения для иллюстрации каждого алгоритма.
  • Практическое понимание.
  • Ключевые идеи.

<< Получить эту книгу >>

#10 – Практическая наука о данных с R

Автор: Нина Зумель и Джон Маунт

Практическая наука о данных с R

Обзор книги:

В нем четко объясняются практические примеры и фундаментальные принципы науки о данных с помощью языка программирования R. Это поможет в применении языка программирования R и методов статистического анализа к тщательно объясненным примерам, основанным на маркетинге, бизнес-аналитике и поддержке принятия решений, при изучении того, как создавайте инструменты, разрабатывайте эксперименты, такие как A/B-тесты, и точно представляйте данные аудитории всех уровней.

Основные выводы:

  • Поддержка при принятии решения.
  • Практические примеры.
  • Методы моделирования.

<< Получить эту книгу >>

Рекомендуемые статьи

Это было руководство по Data Science Books. Здесь мы приводим список 10 лучших книг для понимания новых концепций и приложений науки о данных. Вы можете обратиться к следующим книгам, чтобы узнать больше:

  • Лучшие книги о предпринимательстве всех времен
  • Лучшая бизнес-книга
  • Лучшие книги по бизнес-математике
  • Биткойн Книги
  • Книги Пауло Коэльо

РАСКРЫТИЕ КОМПАНИИ AMAZON

WallStreetMojo является участником партнерской программы Amazon Services LLC, партнерской рекламной программы, предназначенной для предоставления сайтам средств для получения платы за рекламу за счет рекламы и ссылок на amazon.com.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Похожие записи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *