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.

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

Автор: Джейк ВандерПлас.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

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.