Danh sách 10 sách khoa học dữ liệu hàng đầu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên quan đến các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để chiết xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu thô ở nhiều dạng khác nhau, cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Dưới đây là danh sách các sách về khoa học dữ liệu -
- Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python (Tải sách này)
- Khoa học dữ liệu (Chuỗi kiến thức cần thiết của MIT Press) (Tải sách này)
- R cho Khoa học Dữ liệu (Tải cuốn sách này)
- Kể chuyện với dữ liệu (Tải sách này)
- Khoa học dữ liệu từ Scratch (Tải sách này)
- Khoa học Dữ liệu cho Doanh nghiệp (Tải cuốn sách này)
- Dữ liệu thông minh (Tải sách này)
- Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu (Tải cuốn sách này)
- Vớ vẩn! Khoa học Dữ liệu cho Cư sĩ (Tải cuốn sách này)
- Khoa học dữ liệu thực tế với R (Tải sách này)
Hãy để chúng tôi thảo luận chi tiết về từng cuốn sách khoa học dữ liệu cùng với những bài học và đánh giá chính của nó.
# 1 - Sổ tay Khoa học Dữ liệu Python: Các công cụ cần thiết để làm việc với dữ liệu
Tác giả: Jake VanderPlas
Đánh giá sách:
Cuốn sách phù hợp một cách lý tưởng với những người đã biết kiến thức cơ bản về ngôn ngữ Python hoặc đã biết cách lập trình bằng ngôn ngữ khác như R hoặc Julia và muốn học cách sử dụng Python cho khoa học dữ liệu. Nó giải thích tất cả các nhu cầu của toàn bộ quy trình Khoa học Dữ liệu từ việc lấy dữ liệu, khám phá dữ liệu, giao tiếp và trực quan hóa kết quả.
Bài học rút ra chính
- Thao tác dữ liệu.
- Kỹ thuật dữ liệu Python.
- Học máy.
# 2 - Khoa học Dữ liệu (Chuỗi kiến thức cần thiết của MIT Press)
Tác giả: John D. Kelleher và Brendan Tierney
Đánh giá sách:
Mục đích chính của cuốn sách này là cải thiện việc ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu. Phần này giới thiệu những kiến thức cơ bản về máy học và thảo luận về cách liên kết kiến thức chuyên môn về máy học với các vấn đề trong thế giới thực.
Bài học rút ra chính:
- Các vấn đề đạo đức và pháp lý và sự phát triển trong quy định dữ liệu.
- Nguyên tắc thành công.
- Tác động trong tương lai của khoa học dữ liệu.
# 3 - R dành cho Khoa học Dữ liệu : Nhập, Gọn gàng, Chuyển đổi, Trực quan hóa và Dữ liệu Mô hình
Tác giả: Hadley Wickham và Garrett Grolemund
Đánh giá sách:
Cuốn sách này sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết rõ ràng về việc khám phá các quy luật tự nhiên trong cấu trúc của dữ liệu. Điều này sẽ cho bạn biết cách sử dụng ngôn ngữ Lập trình R để phân tích dữ liệu. Điều này cũng cho biết cách làm sạch các lô vẽ dữ liệu và cách sử dụng ngữ pháp của đồ họa, lập trình hiểu biết và nghiên cứu có thể tái tạo để tiết kiệm thời gian và nhiều thứ khác.
Bài học rút ra chính:
- Dữ liệu Wrangling.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu khám phá
# 4 - Kể chuyện với Dữ liệu: Hướng dẫn Hình ảnh hóa Dữ liệu dành cho Chuyên gia Kinh doanh
Tác giả: Cole Nussbaumer Knaflic
Đánh giá sách:
Cuốn sách này chủ yếu giải thích các nguyên tắc cơ bản của trực quan hóa dữ liệu và cách giao tiếp hiệu quả với dữ liệu. Thông qua cuốn sách này, bạn sẽ có thể tìm ra đâu là điểm quan trọng cho dữ liệu của bạn. Điều này cho biết cách vượt ra khỏi các công cụ thông thường để tiếp cận gốc dữ liệu của bạn và cách tạo ra một câu chuyện đầy thông tin và hấp dẫn.
Bài học rút ra chính:
- Tìm hiểu tình hình và khán giả.
- Xác định điểm quan trọng của dữ liệu.
- Các khái niệm về thiết kế trong trực quan hóa dữ liệu.
- Sức mạnh của cách kể chuyện giúp thông điệp của bạn gây được tiếng vang với khán giả.
# 5 - Khoa học dữ liệu từ Scratch: Nguyên tắc đầu tiên với Python
Tác giả: Joel Grus
Đánh giá sách:
Tác giả đã giải thích rõ ràng các công cụ khoa học dữ liệu quan trọng và các thuật toán cũng như cách chúng có thể được triển khai từ đầu. Cuốn sách này chứa các thuật toán thực tế cho các mô hình học máy đó, cùng với lý thuyết và toán học trong đó.
Bài học rút ra chính:
- Thu thập, khám phá, làm sạch và xử lý dữ liệu.
- Mạng nơron.
- Dễ dàng hiểu các thuật toán.
- Các nguyên tắc cơ bản của học máy.
# 6 - Khoa học Dữ liệu cho Doanh nghiệp
Những điều bạn cần biết về khai thác dữ liệu và tư duy phân tích dữ liệu
Tác giả: Foster Provost và Tom Fawcett
Đánh giá sách:
Nó giải thích các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu và cả the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Dữ liệu thông minh: Sử dụng Khoa học dữ liệu để chuyển đổi thông tin thành Insight
Tác giả: John W Foreman
Đánh giá sách:
Tác giả giải thích rõ ràng cách chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động. Tác giả cũng giải thích cách thực hiện với Bảng tính. Điều này cũng sẽ giúp bạn học các kỹ thuật phân tích, toán học và điều kỳ diệu đằng sau dữ liệu lớn. Mỗi chương trong cuốn sách sẽ đề cập đến một kỹ thuật khác nhau trong việc tối ưu hóa toán học giống như bảng tính, khai thác dữ liệu trong đồ thị, chuyển từ bảng tính sang ngôn ngữ lập trình R và nhiều thứ khác.
Bài học rút ra chính:
- Toán học trong khoa học dữ liệu.
- Trí tuệ nhân tạo.
# 8 - Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu: 50 khái niệm cơ bản
Tác giả: Peter Bruce
Đánh giá sách:
Thống kê cũng đóng một vai trò quan trọng trong Khoa học Dữ liệu. Trong cuốn sách này, tác giả đã giải thích rõ ràng cách áp dụng các phương pháp thống kê khác nhau vào khoa học dữ liệu trong hiện tại và cũng như cách tránh chúng bị sử dụng sai cách và cung cấp cho bạn kết quả về điều gì quan trọng và điều gì không. Nếu bạn giỏi ngôn ngữ lập trình R và có một số kiến thức về thống kê, thì tài liệu tham khảo nhanh này sẽ tạo ra khoảng cách lớn hơn ở định dạng có thể đọc được.
Bài học rút ra chính:
- Các kỹ thuật phân loại chính.
- Các khái niệm tin học.
- Phương pháp học không giám sát để rút ra ý nghĩa từ dữ liệu không được gắn nhãn.
# 9 - Vô lý! Khoa học dữ liệu cho người học: Không có môn toán nào được thêm vào
Tác giả: Annalyn Ng và Kenneth Soo
Đánh giá sách:
Cuốn sách này cung cấp hiểu biết rõ ràng về khoa học dữ liệu và các thuật toán được sử dụng. Mọi thuật toán đều được giải thích rõ ràng. Có nhiều khái niệm được đề cập đến như Mạng thần kinh, Phân tích mạng xã hội, Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên, Phân cụm, và nhiều hơn nữa.
Bài học rút ra chính:
- Các ứng dụng trong thế giới thực để minh họa từng thuật toán.
- Hiểu biết thực tế.
- Ý chính.
# 10 - Khoa học dữ liệu thực tế với R
Tác giả: Nina Zumel và John Mount
Đánh giá sách:
Nó giải thích rõ ràng các ví dụ thực tế và các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu với ngôn ngữ lập trình R. Điều này sẽ giúp áp dụng ngôn ngữ lập trình R và các kỹ thuật phân tích thống kê cho các ví dụ được giải thích cẩn thận dựa trên tiếp thị, kinh doanh thông minh và hỗ trợ quyết định trong khi học cách tạo thiết bị đo đạc, thiết kế các thử nghiệm như thử nghiệm A / B và trình bày chính xác dữ liệu cho khán giả ở mọi cấp độ.
Bài học rút ra chính:
- Hỗ trợ Quyết định.
- Ví dụ thực tế.
- Các phương pháp mô hình hóa.
Sách được đề xuất
Đây là hướng dẫn về Sách Khoa học Dữ liệu. Ở đây chúng tôi cung cấp danh sách 10 cuốn sách hàng đầu để hiểu các khái niệm và ứng dụng mới của khoa học dữ liệu. Bạn có thể tham khảo những cuốn sách sau để tìm hiểu thêm -
- Sách về khởi nghiệp hay nhất mọi thời đại
- Sách kinh doanh hay nhất
- Sách Toán Kinh Doanh Hay Nhất
- Sách Bitcoin
- Sách của Paulo Coelho
CÔNG BỐ HỘI AMAZON
WallStreetMojo là người tham gia Chương trình liên kết Amazon Services LLC, một chương trình quảng cáo liên kết được thiết kế để cung cấp phương tiện cho các trang web kiếm phí quảng cáo bằng cách quảng cáo và liên kết đến amazon.com.
