У минулому десятилітті, приблизно в 2010-х роках, фахівці з веб-дизайну та програмування користувалися престижними посадами та отримували гідну винагороду. Проте, з розвитком Інтернету, ситуація кардинально змінилася.
У сучасному світі 21-го століття, історія вашого веб-перегляду постійно фіксується, а дані електронної пошти зберігаються. Не дивно, що історія переглядів YouTube впливає на рекомендації в Instagram, спонукаючи проводити більше часу за прокручуванням стрічки. Це підкреслює, що нинішня ера – це ера науки про дані.
Оскільки щодня ми генеруємо величезну кількість даних, існує гостра потреба у фахівцях з обробки даних та інженерах машинного навчання, які здатні розкрити повний потенціал цієї інформації, спрощуючи наше життя.
Сучасний світ вимагає аналізу даних та перетворення їх на практичні рішення. Якщо ви зацікавлені у відповіді на цей зростаючий попит та прагнете стати професіоналом у сфері обробки даних, ця стаття ознайомить вас з кращими книгами на цю тему.
Навіщо потрібні книги, коли Інтернет сповнений ресурсів?
Можна вважати, що онлайн-ресурси є ефективнішими за книги, але це не завжди так. Прихильники читання книг не зникли у цьому цифровому світі.
Читання книг і онлайн-курси – це два різні підходи, які не можна порівнювати безпосередньо. Однак, можна виділити кілька переваг читання книг над онлайн-ресурсами.
Поглиблене вивчення: якщо вам потрібні лише поверхневі знання, то інтернет-пошук підійде. Але, для глибшого розуміння, від історії до деталей, книга стане найкращим вибором.
Відчуття реальності: Книги мають свою особливу атмосферу! Скільки б віртуальних зустрічей ви не відвідали, ніщо не замінить відчуття фізичної книги. Візьміть книгу, відчуйте вагу сторінок, аромат чорнила та рух кінчиків пальців по тексту – ви отримаєте задоволення.
Мінімізація відволікаючих факторів: в Інтернеті, навіть якщо ви шукаєте інформацію, легко відволіктися на спокусливу рекламу або відео. З книгами такого не трапляється. Ви читаєте їх, поки не набридне, без сторонніх відволікань.
Точність інформації: Книги проходять ретельну перевірку фактів та редагування перед публікацією, що забезпечує їхню надійність.
Авторитет: Зазвичай книги пишуть експерти та дослідники, тоді як інтернет-ресурси може створити будь-хто. Тому, книгам часто можна довіряти більше.
Ось список найкращих книг з науки про дані, які допоможуть вам досягти успіху у вашій кар’єрі.
Вступ до теорії ймовірностей
Ця книга стане у нагоді, якщо ви прагнете не просто бути рядовим фахівцем з обробки даних, а бажаєте стати професіоналом у цій галузі. Книга “Вступ до теорії ймовірностей” охоплює глибокі та складні концепції, необхідні для кожного дослідника даних.
Окрім теоретичних знань, книга містить велику кількість задач з теорії ймовірностей, що потребують застосування математики. На веб-сайті видавця доступні безкоштовні розв’язання всіх вправ.
Проте, ця книга не рекомендується для початківців у науці про дані або математиці. Необхідно мати міцні знання з комбінаторики та хорошу математичну базу для ефективного вивчення теорії ймовірностей за допомогою цієї книги.
Але, якщо ви маєте хороші математичні навички, ця книга стане чудовим вибором, якщо ви плануєте застосовувати знання теорії ймовірностей у своїй кар’єрі Data Science.
Довідник з науки про дані
Цей посібник створений, щоб допомогти вам стати універсальним фахівцем, який володіє навичками обробки даних, програмування та розуміння бізнес-процесів. З цією книгою ви отримаєте інтенсивний курс у письмовому форматі.
Книга написана доступною мовою, що ідеально підходить для тих, хто тільки починає свій шлях у науці про дані.
Окрім класичних концепцій та алгоритмів машинного навчання, у книзі розглянуто питання розробки програмного забезпечення, комп’ютерної пам’яті, структур даних та баз даних.
Розділи про основні технології, такі як Python та Big data, свідчать про те, що книга орієнтована на практичне застосування для вирішення реальних проблем, а не на теоретичні дослідження.
Розробка додатків із інтенсивним використанням даних
Ця книга призначена не лише для дослідників даних або аналітиків. Вона корисна для інженерів-програмістів, які створюють масштабовані програми, архітекторів програмного забезпечення, що вивчають програми з інтенсивним використанням даних, та інженерів з обробки даних, що працюють з великими обсягами інформації.
Автором книги є Мартін Клеппманн, дослідник розподілених систем та безпеки з Кембриджського університету.
Книга охоплює моделі даних, пошук даних, кодування, розділення, пакетну та потокову обробку, а також інші важливі концепції для створення сучасних програм із інтенсивним використанням даних.
Якщо ви впізнаєте себе в наступних пунктах, то ця книга ідеально підійде для покращення ваших навичок:
- Ви хочете дізнатися, як застосовувати правильні інструменти для вирішення конкретних проблем.
- Ви прагнете створювати масштабовані системи обробки даних.
- Ви хочете оптимізувати продуктивність додатків з інтенсивним використанням даних.
- Ви бажаєте підвищити гнучкість додатків для адаптації до нових технологій.
Гола статистика
Чарльз Вілан у книзі “Гола статистика” показує, як корисні дані та правильні статистичні інструменти можуть допомогти у створенні ефективних систем рекомендацій, які пропонують товари, що вас зацікавлять, або точних систем прогнозування, що допомагають при торгівлі акціями.
Мета книги – навчити вас робити статистичні висновки на основі наявної інформації. Теми, такі як описова статистика, висновки, кореляційний та регресійний аналіз, допоможуть досягти цієї мети.
Особливістю книги є те, що вона навчає математиці в захоплюючій формі.
Байєсівські методи для хакерів
Якщо ви хочете вивчити ймовірнісне програмування з точки зору Байєса, то ця книга є саме тим, що вам потрібно. Слово “хакери” у назві може ввести в оману, тому розумійте його як людей, які цікавляться дослідженням складних методів Байєса.
Книга починається з вивчення висновку Байєса, а потім ви застосуєте отримані знання для створення першої моделі Байєса.
Книга містить практичні вправи та приклади коду для застосування байєсівських методів до реальних задач. Ви побачите впровадження Байєса в різних сферах, таких як фінанси та маркетинг.
Крім того, книга стане особливо корисною, якщо ви знайомі з Python бібліотеками NumPy, SciPy і Matplotlib та маєте досвід програмування.
Практичний ML з Scikit-Learn
Сьогодні, кожен, хто має базові навички програмування, може створювати інтелектуальні системи, які здатні навчатися на даних та приймати рішення. Чи хотіли б ви дізнатися, як це зробити?
Орельєн Жерон, автор цієї чудової книги, навчить вас створювати інтелектуальні системи машинного навчання за допомогою двох Python фреймворків – Scikit-learn і TensorFlow.
Книга показує, як можна створювати наскрізні системи машинного навчання, використовуючи можливості sci-kit Learn, при цьому мінімізуючи обсяг необхідного кодування. Крім того, ви отримаєте навички навчання, побудови та масштабування моделей нейронних мереж TensorFlow.
Книга написана у доступній формі, та вона дивує простотою викладу, що не очікуєш від книги про машинне навчання. Особливий акцент зроблено на цікаві аспекти машинного навчання, мінімізуючи кількість математичних викладок.
Глибоке навчання з Python
Глибоке навчання часто розглядається як розділ у книгах про машинне навчання та науку про дані. Але варто пам’ятати, що обидві ці галузі є великими і складними.
Мета книги “Глибоке навчання з Python” Франсуа Шолле – допомогти вам спеціалізуватися на глибокому навчанні.
Книга розглядає такі теми, як прогнозування часових рядів, класифікація тексту, створення зображень та інші розширені концепції глибокого навчання.
Увесь код у книзі готовий до використання та доступний для безкоштовного завантаження. Примітно, що автор книги є також творцем Keras.
Таким чином, книга поєднує в собі стислий виклад, досвід автора та практичні приклади коду.
Великі дані: революція
Якщо ви втомилися від програмування та технічних деталей машинного навчання і хочете глибше зрозуміти вплив даних на сучасний світ, то ця книга для вас.
Книга написана Віктором Маєром-Шенбергером, професором Оксфордського інституту Інтернету.
Книга починається з опису того, як різні індустрії, включно з урядом, збирають дані та як вони їх використовують. Потім автор обговорює питання конфіденційності даних та пов’язані з цим ризики. Книга завершується обговоренням майбутніх можливостей та обмежень, пов’язаних з використанням великих даних.
Практичний аналіз даних за допомогою Pandas
Імпортувати бібліотеку та викликати функцію може кожен, але вміння знаходити сенс в необроблених даних та представляти результати у вигляді зрозумілих візуалізацій – це те, що відрізняє справжніх фахівців з обробки даних. Pandas – це основний інструмент для виконання таких задач.
Незалежно від вашого рівня підготовки, книга “Практичний аналіз даних за допомогою Pandas” навчить вас всім необхідним прийомам дослідження, аналізу та маніпулювання даними за допомогою Pandas. Ви навчитеся узагальнювати статистичні дані та знаходити закономірності за допомогою візуалізації.
Виконуючи вправи наприкінці розділу, ви поступово розвинете навички роботи з реальними даними. Усі файли та коди для книги доступні на GitHub.
Практична наука про дані з Python
Автор Натан Джордж розпочинає книгу з вивчення програмування на Python, а потім переходить до основних концепцій науки про дані, реалізованих за допомогою Python. Він проводить читача через кожен етап науки про дані, від аналізу даних до тестування продуктивності.
Код у книзі розбитий на невеликі блоки, що полегшує його розуміння. Важливо, що кожен фрагмент коду доступний безкоштовно на GitHub.
Pandas, SciPy та sci-kit-learn – це основні Python бібліотеки, які ви будете використовувати у цій книзі.
R Програмування для Data Science
Після Python, R набирає популярність в дослідженні складної статистики. Якщо ви хочете застосовувати R у науці про дані, тоді ця книга стане в нагоді.
“R Програмування для Data Science” офіційно доступна в Інтернеті безкоштовно. Ви можете відкрити її у вашій програмі для читання PDF та не помітите різниці з друкованим виданням.
Книга не призначена для вивчення науки про дані або методів машинного навчання. Її написав професор біостатистики Роджер Д. Пенг, щоб надати вам знання про R – інструмент для обробки даних.
Після прочитання книги ви зможете використовувати R-об’єкти, R-пакети, функції та регулярні вирази для обробки та аналізу даних.
Підсумок
Це один із кращих списків, де ви можете знайти книги для підвищення своїх навичок у сфері обробки даних. Наука про дані – це широка область. Тому я включив спеціалізовані книги для кожної з галузей, таких як машинне навчання, Python, аналіз даних та програмування на R, а також кілька найкращих книг з науки про дані в цілому.
Далі ознайомтеся з інструментами науки про дані, які також допоможуть вам стати кращим дослідником даних.