Seznam 10 najboljših knjig o znanosti
Podatkovna znanost je področje, ki vključuje znanstvene metode, procese, algoritme in sisteme za pridobivanje znanja in vpogledov iz surovih podatkov v različnih oblikah, tako strukturiranih kot nestrukturiranih podatkov. Spodaj je seznam knjig o znanosti o podatkih -
- Python Data Science Handbook (Pridobite to knjigo)
- Podatkovna znanost (MIT Press Essential Knowledge series) (Pridobite to knjigo)
- R za podatkovno znanost (Pridobite to knjigo)
- Pripovedovanje zgodb s podatki (Pridobite to knjigo)
- Data Science from Scratch (Pridobite to knjigo)
- Data Science for Business (Pridobite to knjigo)
- Data Smart (Pridobite to knjigo)
- Praktična statistika za podatkovne znanstvenike (Pridobite to knjigo)
- Numsense! Podatkovna znanost za laike (Pridobite to knjigo)
- Praktična znanost o podatkih z R (Pridobite to knjigo)
Podrobno bomo razpravljali o vsaki knjigi o znanosti o podatkih, skupaj s ključnimi rešitvami in pregledi.
# 1 - Priročnik za znanost o Pythonu: osnovna orodja za delo s podatki
Avtor: Jake VanderPlas
Pregled knjige:
Knjiga je idealna za tiste, ki že poznajo osnove jezika Python ali že znajo programirati v drugem jeziku, kot sta R ali Julia, in se želijo naučiti, kako uporabljati Python za znanost o podatkih. Pojasnjuje vse potrebe celotnega procesa Data Science od pridobivanja podatkov, raziskovanja podatkov ter sporočanja in vizualizacije rezultatov.
Ključni zajtrki
- Manipulacija s podatki.
- Tehnike podatkov Python.
- Strojno učenje.
# 2 - Podatkovna znanost (serija MIT Press Essential Knowledge)
Avtor: John D. Kelleher in Brendan Tierney
Pregled knjige:
Glavni namen te knjige je izboljšati odločanje z analizo podatkov. To uvaja osnove strojnega učenja in razpravlja o tem, kako povezati strokovno znanje strojnega učenja s stvarnimi problemi.
Ključni zajtrki:
- Etična in pravna vprašanja ter razvoj na področju urejanja podatkov.
- Načela uspeha.
- Prihodnji vpliv znanosti o podatkih.
# 3 - R za podatkovno znanost : uvoz, urejanje, preoblikovanje, vizualizacija in modeliranje podatkov
Avtor: Hadley Wickham in Garrett Grolemund
Pregled knjige:
Ta knjiga bo jasno razumela odkrivanje naravnih zakonov v strukturi podatkov. To vam bo povedalo, kako uporabljati programski jezik R za analizo podatkov. To tudi pove, kako očistiti ploskve za risanje podatkov in kako uporabiti slovnico grafike, pismeno programiranje in ponovljive raziskave, da prihranite čas in tudi marsikaj drugega.
Ključni zajtrki:
- Prepiranje podatkov.
- Vizualizacija podatkov.
- Analiza raziskovalnih podatkov
# 4 - Pripovedovanje zgodb s podatki: Priročnik za vizualizacijo podatkov za poslovne profesionalce
Avtor: Cole Nussbaumer Knaflic
Pregled knjige:
Ta knjiga v glavnem razlaga osnove vizualizacije podatkov in kako učinkovito komunicirati s podatki. V tej knjigi boste lahko ugotovili, kaj je ključno za vaše podatke. To pove, kako preseči običajna orodja, da bi dosegli koren vaših podatkov, in kako ustvariti informativno in prepričljivo zgodbo.
Ključni zajtrki:
- Razumevanje razmer in občinstva.
- Ugotovitev pomembne točke podatkov.
- Koncepti oblikovanja pri vizualizaciji podatkov.
- Moč pripovedovanja zgodb, ki vam pomaga, da vaše sporočilo odmeva med občinstvom.
# 5 - Podatkovna znanost iz nič: prvi principi s Pythonom
Avtor: Joel Grus
Pregled knjige:
Avtor je jasno razložil pomembna orodja za podatkovno znanost in algoritme ter kako jih je mogoče izvajati od začetka. Ta knjiga vsebuje dejanske algoritme za te modele strojnega učenja, skupaj s teorijo in matematiko v njih.
Ključni zajtrki:
- Zbiranje, raziskovanje, čiščenje in obdelava podatkov.
- Nevronske mreže.
- Enostavno razumevanje algoritmov.
- Osnove strojnega učenja.
# 6 - Podatkovna znanost za podjetja
Kaj morate vedeti o rudarjenju podatkov in analiziranju podatkov
Avtor: Foster Provost in Tom Fawcett
Pregled knjige:
Pojasnjuje temeljna načela znanosti o podatkih in tudi_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Podatki pametni: uporaba podatkovne znanosti za pretvorbo informacij v vpogled
Avtor: John W Foreman
Pregled knjige:
Avtor jasno razloži, kako pretvoriti surove podatke v dejanski vpogled. Avtor je tudi razložil, kako to narediti s preglednico. To vam bo pomagalo tudi pri učenju analitičnih tehnik, matematike in čarovnije za velikimi podatki. Vsako poglavje v knjigi bo zajemalo drugačno tehniko matematične optimizacije, podobne preglednicam, rudarjenje podatkov v grafih, prehod s preglednic na programski jezik R in številne druge stvari.
Ključni zajtrki:
- Matematika v znanosti o podatkih.
- Umetna inteligenca.
# 8 - Praktična statistika za podatkovne znanstvenike: 50 bistvenih konceptov
Avtor: Peter Bruce
Pregled knjige:
Statistika ima tudi pomembno vlogo pri podatkovni znanosti. V tej knjigi je avtor jasno razložil, kako uporabiti različne statistične metode za znanost o podatkih v sedanjosti in tudi, kako se jim izogniti, ki so v napačni uporabi, in vam daje informacije o tem, kaj je pomembno in kaj ne. Če ste dobro s programskim jezikom R in imate nekaj statističnih podatkov, ta hitra referenca v večji meri povečuje vrzel v berljivi obliki.
Ključni zajtrki:
- Ključne tehnike razvrščanja.
- Pojmi statike.
- Nenadzorovane učne metode za pridobivanje pomena iz neoznačenih podatkov.
# 9 - Numsense! Podatkovna znanost za laike: matematika ni dodana
Avtor: Annalyn Ng in Kenneth Soo
Pregled knjige:
Ta knjiga daje jasno razumevanje znanosti o podatkih in uporabljenih algoritmov. Vsak algoritem je jasno razložen. Obstajajo številni koncepti, ki so vsi zajeti, kot so nevronske mreže, analiza socialnih omrežij, odločitvena drevesa in naključni gozdovi, grozdenje in mnogi drugi.
Ključni zajtrki:
- Resnične aplikacije za ponazoritev vsakega algoritma.
- Praktično razumevanje.
- Ključni pojmi.
# 10 - Praktična znanost o podatkih z R
Avtor: Nina Zumel in John Mount
Pregled knjige:
Jasno razlaga praktične primere in temeljna načela znanosti o podatkih s programskim jezikom R. To bo pomagalo pri uporabi programskega jezika R in tehnik statistične analize za natančno razložene primere, ki temeljijo na trženju, poslovni inteligenci in podpori pri odločanju, medtem ko se učijo ustvariti instrumentacijo, oblikovati eksperimente, kot so A / B testi, in natančno predstaviti podatke občinstvu na vseh ravneh.
Ključni zajtrki:
- Podpora odločanju.
- Praktični primeri.
- Metode modeliranja.
Priporočene knjige
To je bil vodnik po Data Science Books. Tu ponujamo seznam 10 najboljših knjig za razumevanje novih konceptov in aplikacij znanosti o podatkih. Če želite izvedeti več, se lahko obrnete na naslednje knjige -
- Najboljše podjetniške knjige vseh časov
- Najboljša poslovna knjiga
- Najboljše knjige o poslovni matematiki
- Bitcoin knjige
- Knjige Paulo Coelho
AMAZON PRIDRUŽITI RAZKRITJE
WallStreetMojo je udeleženec pridruženega programa Amazon Services LLC, partnerskega oglaševalskega programa, namenjenega spletnim mestom, da z oglaševanjem in povezovanjem na amazon.com zaslužijo oglaševalske honorarje.
