11 найкращих книг з науки про дані для вивчення від теорії до практичного застосування [2023 Edition]

| | 0 Comments| 12:54 PM
Categories:

Тоді, у 2010-х, веб-дизайнери та програмісти мали привабливі назви посад і отримували досить хорошу зарплату. Але з днями Інтернету все змінилося.

У цю сучасну епоху 21-го століття ваша історія веб-перегляду записується, дані вашої електронної пошти зберігаються, і не дивно, що я бачу, що моя історія переглядів YouTube безпосередньо впливає на рекомендації моїх роликів Instagram, змушуючи мене витрачати більше часу на прокручування. Усе це доводить, що зараз ера науки про дані.

Оскільки ми щодня викладаємо в Інтернет безліч даних, нам безперечно потрібно більше спеціалістів із обробки даних та інженерів з машинного навчання, які зможуть розкрити весь потенціал цих даних, роблячи наше життя ще більш бездоганним.

Сучасний світ вимагає збору даних і перетворення їх у дієві рішення. Якщо ви вирішили задовольнити цей зростаючий попит і хочете стати професіоналом з обробки даних, читайте далі, щоб знайти деякі з найкращих наукових книг про дані.

Навіщо книги, коли Інтернет – це потік ресурсів?

Можна з упевненістю сказати, що онлайн-ресурси ефективніші, ніж книги, але це не завжди вірно, оскільки читачі книг ще не вимерли в цьому цифровому світі.

Читання книг і онлайн-курси – це два різні світи, які не можна порівняти. Але ми можемо розраховувати на деякі переваги читання книг через інтернет-ресурси тут.

Оволодійте предметом: якщо ви добре володієте загальною чи практичною інформацією про концепцію, пошук в Інтернеті підійде, але якщо ви хочете глибше заглибитися в тему, від її історії до виведення, тоді книга підійде добре.

Відчуйте справжнє відчуття: книги справжні! Незалежно від того, скільки віртуальних зустрічей ви відвідуєте, ви ніколи не зможете відчути чарівність особистої зустрічі. Отже, спробуйте взяти книгу та почитати, ви відчуєте вагу сторінок, запах чорнила та помітите, як кінчики пальців рухаються над словами. Нарешті вам це сподобається.

Менше відволікання: я знаю, що ви в Інтернеті, щоб щось дізнатися, але перед вами з’явилася наживка з вашим улюбленим телешоу, і ви натиснули її. Поки ви зрозуміли, що витрачаєте час, було вже пізно. З книгами це не так. Ви продовжуєте їх читати, поки вам не набридне; немає іншого способу відволікти вас.

Точність: перед публікацією книги проходять кілька перевірок фактів і редагування, тому вони точніші та надійніші.

Авторитет: зазвичай книги пишуть професори-експерти та дослідники в цій галузі, тоді як інтернет-ресурси може створювати будь-хто. Отже, багатьом книжкам можна сліпо довіряти.

Ось список найкращих книг з науки про дані, які допоможуть вам досягти успіху у вашій кар’єрі з науки про дані.

Вступ до ймовірності

Виберіть це, якщо ви вирішите не бути посереднім фахівцем з обробки даних, а радше позначити своє ім’я в цьому полі, тому що ця книга «Вступ до ймовірності» охоплює детальні й розширені концепції ймовірностей, які потрібні будь-якому досліднику даних.

  7 професійних сертифікатів SQL для підвищення вашої кар’єри у 2022 році

Окрім розглянутих концепцій, книга також містить багато-багато проблем із ймовірністю з чистою математикою. Крім того, на веб-сайті видавця ви безкоштовно знайдете докладні рішення для всіх вправ наприкінці розділу.

У будь-якому разі я не рекомендую цю книгу тим, хто починає кар’єру в галузі науки про дані чи математики. Вам потрібна міцна база з комбінаторики або хороша математична основа, щоб навчитися ймовірності за допомогою цієї книги.

Але якщо у вас є пристойна математична база, то це чудовий вибір, якщо ви плануєте повністю використовувати плоди ймовірності навчання у своїй кар’єрі Data Science.

Довідник з науки про дані

Посібник Data Science Handbook покликаний перетворити вас на унікального спеціаліста з обробки даних, який має навички в галузі обробки даних, програмування та розуміння бізнесу. З цією книгою ви отримаєте досвід екстреного курсу, але в письмовому форматі.

Книга написана простою англійською мовою, яка добре підходить, якщо ви новачок у науці про дані.

Окрім класичних концепцій і алгоритмів ML, книга також торкається практики розробки програмного забезпечення, комп’ютерної пам’яті, структур даних і баз даних.

Розділи про основні технології, такі як Python, Big data, доводять, що ця книга присвячена технологіям для спеціалістів із обробки даних та інженерів ML, які вирішують реальні галузеві проблеми, а не орієнтуються на дослідників даних, які працюють над публікацією свого наступного журналу.

Розробка додатків із інтенсивним використанням даних

Ця книга призначена не лише для дослідників даних або аналітиків. Він включає в себе все, що потрібно інженеру-програмісту, який розробляє масштабовані програми реального світу, архітектору програмного забезпечення, який вивчає програми, що інтенсивно використовують дані, або інженеру з обробки даних, що обробляє великий обсяг даних, щоб повністю використовувати дані в сучасних програмах.

Написав Мартін Клеппманн, дослідник розподілених систем і безпеки в Кембриджському університеті.

У книзі розглядаються моделі даних, пошук даних у сховищах, кодування даних, розділення, пакетна та потокова обробка, а також багато основних концепцій створення сучасних програм із інтенсивним використанням даних.

Якщо щось із наведеного нижче стосується вас, тоді ця книга є ідеальним вибором для підвищення ваших навичок.

  • Як найкраще застосувати правильні інструменти для вирішення певної проблеми.
  • Хочете створити масштабовані системи даних?
  • Оптимізуйте продуктивність ваших додатків із інтенсивним використанням даних у робочому стані.
  • Підвищте гнучкість, щоб ваші програми могли легко адаптуватися до будь-якої нової технології

Гола статистика

Чарльз Вілан показує нам у «Голій статистиці», як інформативні дані та правильні статистичні інструменти можуть допомогти у створенні чудових систем рекомендацій, які пропонують наступний продукт, який ви можете додати до свого кошика, або точних систем прогнозування, які допомагають вам купувати та продавати акції.

  Як скопіювати та вставити на Mac

Книга має на меті навчити ваш розум інтуїтивно робити статистичні висновки з інформації, яку ви маєте. Такі теми, як описова статистика, висновок, кореляційний і регресійний аналіз у тексті допоможуть вам досягти цього.

Найкраще те, що книга «Гола статистика» навчає вас математики, як казка.

Байєсовські методи для хакерів

Якщо ви хочете навчитися ймовірнісному програмуванню з байєсівської точки зору, тоді ця книга — усе, що вам потрібно. Термін «Хакери» в назві може ввести в оману, тому давайте розглядатимемо хакерів як людей, які люблять досліджувати та вивчати комплексні підходи та методи Байєса.

Книга починається з навчання байєсівського висновку, а потім забруднить руки, побудувавши свою першу байєсівську модель, використовуючи пізніший контекст у тексті.

У ньому є практичні вправи та реалізації коду для застосування байєсівських методів до реальних проблем. Ви побачите впровадження Байєса в різних галузях, як-от фінанси та маркетинг.

Крім того, ця книга особливо цікава, якщо ви любите такі інструменти Python, як NumPy, SciPy і Matplotlib, і маєте досвід програмування.

Практичний ML із Scikit-Learn

У наші дні будь-хто з невеликим досвідом програмування або взагалі без нього може створювати інтелектуальні системи, які можуть вчитися на даних і приймати рішення. Ви також хочете знати, як?

Орельєн Жерон, автор цієї найкращої наукової книги про дані, навчить вас, як створити інтелектуальну систему машинного навчання за допомогою двох фреймворків Python plug-and-play – Scikit-learn і TensorFlow.

У цій практичній книзі з машинного навчання показано, як ви можете створювати наскрізні системи машинного навчання, використовуючи весь потенціал sci-kit Learn, вимагаючи мінімального кодування з вашого боку. Крім того, ви отримаєте практичні навички навчання, побудови та масштабування моделей нейронних мереж TensorFlow.

Вона написана в доброзичливому тоні, і, повірте мені, я ніколи не очікував, що книжка про ML буде такою легкою, з меншою кількістю важливих математичних виводів і більш цікавими аспектами ML.

Глибоке навчання з Python

Глибоке навчання зазвичай можна знайти як розділ або розділ у багатьох книгах з машинного навчання та науки про дані. Але, зауважте, обидві сфери по-своєму великі предмети.

Отже, мета цього «Глибокого навчання за допомогою Python» від Франсуа Шолле — допомогти вам спеціалізуватися виключно на основних предметах глибокого навчання.

Книга містить прогнозування часових рядів, класифікацію тексту, створення зображень і багато інших розширених концепцій глибокого навчання.

Усі коди в книзі готові до запуску та їх можна безкоштовно завантажити. Як не дивно, автор цієї книги і творець Keras — одна людина.

Отже, книга є ідеальним поєднанням стислого тексту, досвідченого автора та виконуваного коду.

Великі дані: революція

Вам набридло програмування та технічні нюанси машинного навчання, і ви хочете глибше заглибитися в реальний вплив даних у сучасному світі?

Тоді ви готові ознайомитися з цією великою книгою даних, написаною Віктором Маєром-Шенбергером, професором управління та регулювання Інтернетом відділу Оксфордського інституту Інтернету Оксфордського університету.

  Виправлено помилку 1500 Виконується інша інсталяція

Книга починається з того, як індустрії, включаючи уряд, збирають дані про все та як вони їх використовують. Потім переходить до обговорення конфіденційності даних і пов’язаних з нею ризиків. Нарешті, це забезпечує закриття з майбутніми можливостями та обмеженнями великих даних.

Практичний аналіз даних за допомогою Pandas

Будь-хто може імпортувати бібліотеку та викликати функцію, але винайдення розуміння на основі необроблених даних або показ дивовижних результатів у простих візуальних елементах — це те, що відрізняє Data Scientists. Не кажучи вже про те, що Pandas — це перший інструмент, який вам слід знати, щоб виконувати такі інтуїтивно зрозумілі завдання.

Незалежно від того, чи ви новачок, чи досвідчений майстер даних, у цій книзі про практичний аналіз даних за допомогою Pandas показано всі трюки, необхідні для дослідження, аналізу та маніпулювання даними за допомогою Pandas. Ви навчитеся узагальнювати статистичні дані в дослідницькому аналізі даних і знаходити закономірності за допомогою чіткої візуалізації.

Працюючи над вправами наприкінці розділу, ви поступово розвиватимете навички роботи з реальними даними у своїй професійній роботі. Ви можете отримати доступ до всіх файлів і кодів у цій книзі на GitHub.

Практична наука про дані з Python

Автор Натан Джордж починає цю найкращу практичну книгу з науки про дані з програмування на Python, а потім розповідає про основні концепції науки про дані та кодує їх на Python. Він проведе вас через кожен етап науки про дані, від аналізу даних до тестування продуктивності.

Реалізації коду в книзі розбиті на менші та легші частини, створюючи для вас тон розмови. Що ще важливіше, ви можете безкоштовно отримати доступ до кожного фрагмента коду в цій книзі на GitHub.

Pandas, SciPy і sci-kit-learn — це основні бібліотеки та фреймворки Python, які ви використовуватимете в цій книзі.

R Програмування для Data Science

Після Python R набирає обертів у дослідженні розширеної статистики складних даних. Отже, я тут з іншою текстовою рекомендацією, якщо ви хочете зробити крок у Data Science за допомогою R.

Програмування R для Data Science офіційно доступне в Інтернеті безкоштовно. Повірте мені, відкрийте його в Edge або у вашій улюбленій програмі для читання PDF, і ви не побачите жодної різниці між його онлайн-копією та чудовим виданням у твердій палітурці.

Ця книга не для того, щоб ви вивчали науку про дані або методи ML. Однак його написав виключно Роджер Д. Пенг, професор біостатистики Школи громадської охорони здоров’я імені Джона Гопкінса Блумберга, щоб надати вам програмування на R, інструмент для обробки будь-яких джерел даних.

До кінця книги ви зможете зручно використовувати R-об’єкти, R-пакунки, функції та регулярні вирази для обробки та аналізу даних.

Підведенню

Це один із найкращих списків в Інтернеті, де можна знайти кілька ідеальних книг, щоб вивести свої навички обробки даних на новий рівень. Наука про дані – це величезна сфера. Тож я включив кілька спеціалізованих книг у кожній галузі, як-от машинне навчання, Python, аналіз даних і програмування на R, а також кілька найкращих книг із науки про дані.

Далі ознайомтеся з цими інструментами науки про дані, які також мають допомогти вам стати кращим дослідником даних.