W roku 2010, specjaliści od tworzenia stron internetowych i programiści cieszyli się prestiżowymi stanowiskami i atrakcyjnymi wynagrodzeniami. Jednakże, dynamika internetu odmieniła ten krajobraz.
Współczesna epoka XXI wieku charakteryzuje się rejestrowaniem historii przeglądania, przechowywaniem danych mailowych, co sprawia, że nie jest zaskakujące, iż moja aktywność na YouTube determinuje rekomendacje na Instagramie, skutkując dłuższym czasem spędzonym na przewijaniu. To wszystko potwierdza, że obecnie dominującą dziedziną jest nauka o danych (data science).
W związku z tym, że każdego dnia generujemy ogromne ilości danych online, istnieje pilna potrzeba większej liczby specjalistów od analizy danych oraz inżynierów uczenia maszynowego, którzy potrafią wykorzystać pełny potencjał tych danych, usprawniając nasze codzienne funkcjonowanie.
Gromadzenie informacji i przekształcanie ich w praktyczne decyzje jest kluczowym aspektem współczesnego świata. Jeśli zamierzasz zaspokoić to rosnące zapotrzebowanie i aspirujesz do bycia ekspertem w dziedzinie danych, zachęcamy do zapoznania się z poniższymi propozycjami książek, które pomogą Ci w nauce.
Dlaczego książki, skoro internet oferuje bogactwo zasobów?
Choć zasoby internetowe często są postrzegane jako bardziej efektywne, nie zawsze jest to prawdą. Warto zauważyć, że tradycyjni czytelnicy książek wciąż są obecni w cyfrowym świecie.
Czytanie książek i uczestnictwo w kursach online to dwie odmienne formy nauki, których nie można ze sobą porównywać. Istnieją jednak pewne korzyści płynące z wyboru książek nad zasobami dostępnymi w internecie.
Dogłębne zrozumienie tematu: Jeżeli poszukujesz ogólnych informacji lub praktycznych wskazówek, internet może być wystarczający. Jednakże, gdy pragniesz szczegółowej wiedzy, od historii po najnowsze osiągnięcia, książka okazuje się nieoceniona.
Prawdziwe doświadczenie: Książki emanują autentycznością! Nawet biorąc udział w licznych wirtualnych spotkaniach, trudno jest odtworzyć osobisty kontakt z lekturą. Spróbuj wziąć do ręki książkę i oddać się lekturze, poczuj ciężar papieru, zapach farby drukarskiej i delikatny ruch palców przesuwających się po tekście. Takie doświadczenie może być wyjątkowo satysfakcjonujące.
Mniej rozpraszania uwagi: Znamy ten scenariusz – poszukujesz informacji online, a nagle pojawia się kuszący link do Twojego ulubionego programu telewizyjnego i zanim się obejrzysz, tracisz czas. Z książkami jest inaczej. Czytasz, dopóki lektura Cię absorbuje, bez dodatkowych rozpraszaczy.
Precyzja: Zanim książka trafi do druku, przechodzi weryfikację faktów oraz procesy redakcyjne, co gwarantuje jej rzetelność i wiarygodność.
Autorytet: Z reguły książki są pisane przez ekspertów, profesorów i badaczy w danej dziedzinie, podczas gdy materiały internetowe może tworzyć każdy. Z tego powodu wiele książek cieszy się większym zaufaniem.
Poniżej znajduje się zestawienie polecanych książek z zakresu nauki o danych, które pomogą Ci osiągnąć sukces w tej dziedzinie.
Wprowadzenie do rachunku prawdopodobieństwa
Wybierz tę pozycję, jeśli Twoim celem jest wyjście poza przeciętność w dziedzinie data science. Książka „Wprowadzenie do rachunku prawdopodobieństwa” omawia zaawansowane koncepty, które są niezbędne dla każdego specjalisty od analizy danych.
Oprócz prezentacji teoretycznej, książka zawiera szereg matematycznych zadań. Ponadto, na stronie wydawcy dostępne są darmowe, szczegółowe rozwiązania wszystkich ćwiczeń umieszczonych na końcu rozdziałów.
Nie jest to jednak książka polecana osobom początkującym w data science czy matematyce. Niezbędna jest solidna wiedza z zakresu kombinatoryki lub dobre podstawy matematyczne.
Jeśli jednak posiadasz solidne podstawy, to książka ta będzie doskonałym wyborem dla tych, którzy chcą w pełni wykorzystać możliwości, jakie daje rachunek prawdopodobieństwa w pracy z danymi.
Podręcznik nauki o danych
„Podręcznik Data Science” ma na celu przekształcenie czytelnika w kompetentnego specjalistę od danych, posiadającego umiejętności z zakresu analizy danych, programowania oraz rozumienia biznesu. Dzięki tej książce przejdziesz przez intensywny kurs, ale w formie pisemnej.
Książka napisana jest prostym językiem, dzięki czemu jest odpowiednia dla osób rozpoczynających swoją przygodę z data science.
Oprócz omówienia standardowych koncepcji i algorytmów uczenia maszynowego, podręcznik porusza także zagadnienia inżynierii oprogramowania, architektury komputerów, struktur danych oraz baz danych.
Rozdziały poświęcone kluczowym technologiom, takim jak Python czy Big Data, świadczą o tym, że książka ta jest skierowana do praktyków, którzy rozwiązują realne problemy biznesowe, a nie skupiają się wyłącznie na publikowaniu artykułów naukowych.
Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych
Ta książka jest przeznaczona nie tylko dla analityków i naukowców danych. Jest to również lektura dla inżynierów oprogramowania projektujących skalowalne aplikacje, architektów systemów pracujących z aplikacjami wymagającymi dużej ilości danych, a także dla inżynierów danych przetwarzających duże zbiory informacji.
Autorem jest Martin Kleppmann, badacz systemów rozproszonych i bezpieczeństwa z Uniwersytetu w Cambridge.
Książka analizuje modele danych, zagadnienia związane z pamięcią, kodowanie danych, partycjonowanie, przetwarzanie wsadowe i strumieniowe, a także wiele fundamentalnych koncepcji związanych z budową nowoczesnych aplikacji wykorzystujących duże ilości danych.
Jeśli którekolwiek z poniższych stwierdzeń odnosi się do Ciebie, ta książka jest idealnym wyborem, aby poszerzyć Twoje umiejętności:
- Poszukujesz skutecznych metod doboru odpowiednich narzędzi do konkretnych problemów.
- Chcesz budować systemy danych o dużej skalowalności.
- Zależy Ci na optymalizacji wydajności aplikacji przetwarzających duże zbiory danych w środowisku produkcyjnym.
- Chcesz zwiększyć elastyczność aplikacji, tak aby mogły one łatwo dostosowywać się do nowych technologii.
Nagie statystyki
Charles Wheelan w swojej książce „Nagie statystyki” pokazuje, jak dane i narzędzia statystyczne mogą być wykorzystywane do budowy zaawansowanych systemów rekomendacji, które sugerują kolejne produkty, oraz precyzyjnych systemów prognozowania, ułatwiających handel akcjami.
Książka ma na celu rozwijanie intuicyjnego myślenia o analizie statystycznej w oparciu o dostępne informacje. Tematy takie jak statystyka opisowa, wnioskowanie, korelacja i analiza regresji są przedstawione w sposób zrozumiały i angażujący.
Największą zaletą książki jest to, że uczy matematyki w formie opowieści.
Metody bayesowskie dla hakerów
Jeżeli chcesz nauczyć się programowania probabilistycznego z perspektywy bayesowskiej, ta książka będzie dla Ciebie idealna. Określenie „hakerzy” w tytule nie odnosi się do hakowania w tradycyjnym sensie, lecz do osób, które lubią zgłębiać złożone podejścia i metody bayesowskie.
Książka wprowadza czytelnika w podstawy wnioskowania bayesowskiego, a następnie pozwala na praktyczne działanie poprzez budowanie pierwszego modelu bayesowskiego.
Zawiera praktyczne ćwiczenia i fragmenty kodu, które umożliwiają zastosowanie technik bayesowskich do rzeczywistych problemów. Zobaczysz implementacje bayesowskie w różnych sektorach, takich jak finanse czy marketing.
Ponadto, ta książka szczególnie zainteresuje osoby, które są zaznajomione z narzędziami Pythona, takimi jak NumPy, SciPy i Matplotlib, i mają doświadczenie w programowaniu.
Praktyczne ML z Scikit-Learn
Obecnie, nawet osoby z niewielkim lub zerowym doświadczeniem w programowaniu, są w stanie tworzyć inteligentne systemy, które uczą się na podstawie danych i podejmują decyzje. Czy Ty również chcesz wiedzieć, jak?
Aurélien Géron, autor tej książki, uczy, jak zbudować inteligentny system uczenia maszynowego przy użyciu dwóch platform plug-and-play Pythona: Scikit-learn i TensorFlow.
Ten praktyczny podręcznik pokazuje, jak budować kompleksowe systemy uczenia maszynowego, wykorzystując pełny potencjał Scikit-learn, przy minimalnym kodowaniu. Dodatkowo, zdobędziesz praktyczną wiedzę w szkoleniu TensorFlow, tworzeniu i skalowaniu modeli sieci neuronowych.
Książka napisana jest w przystępnym stylu, bez nadmiernego nacisku na wyprowadzenia matematyczne, a bardziej na praktyczne aspekty uczenia maszynowego.
Głębokie uczenie się z Pythonem
W wielu książkach z zakresu uczenia maszynowego i data science, głębokie uczenie jest omawiane jako sekcja lub rozdział. Warto jednak zaznaczyć, że oba te obszary są bardzo obszerne.
Celem podręcznika „Głębokie uczenie się z Pythonem” autorstwa François Cholleta, jest pomóc czytelnikowi w specjalizacji w zakresie podstawowych tematów związanych z głębokim uczeniem.
Książka omawia prognozowanie szeregów czasowych, klasyfikację tekstu, generowanie obrazów i wiele innych zaawansowanych koncepcji.
Wszystkie kody w książce są gotowe do uruchomienia i dostępne do darmowego pobrania. Nie jest zaskoczeniem, że autor tej książki jest jednocześnie twórcą Keras.
Podręcznik ten to idealne połączenie zwięzłego stylu pisania, eksperckiej wiedzy autora i gotowego do uruchomienia kodu.
Big Data: rewolucja
Czy jesteś zmęczony szczegółami technicznymi i kodowaniem w uczeniu maszynowym i chciałbyś zagłębić się w rzeczywisty wpływ danych na dzisiejszy świat?
W takim przypadku warto sięgnąć po książkę „Big Data: rewolucja”, autorstwa Viktora Mayera-Schönbergera, profesora zarządzania i regulacji internetu na Uniwersytecie Oksfordzkim.
Książka omawia, jak różne branże, w tym administracja publiczna, zbierają dane i jak je wykorzystują. Następnie poruszane są kwestie prywatności danych i potencjalnych zagrożeń. Na koniec przedstawione jest podsumowanie przyszłych możliwości i ograniczeń związanych z dużymi zbiorami danych.
Praktyczna analiza danych z Pandas
Każdy może zaimportować bibliotekę i wywołać funkcję. Jednak, umiejętność wyciągania wniosków z nieprzetworzonych danych lub prezentowania złożonych wyników za pomocą prostych wizualizacji, jest tym, co wyróżnia specjalistów od analizy danych. Należy wspomnieć, że Pandas to jedno z pierwszych narzędzi, które należy opanować.
Niezależnie od Twojego poziomu doświadczenia, podręcznik „Praktyczna analiza danych z Pandas” pokazuje wszystkie triki potrzebne do eksploracji, analizy i manipulacji danymi przy użyciu tej biblioteki. Nauczysz się podsumowywać statystyki w eksploracyjnej analizie danych oraz identyfikować wzorce za pomocą wizualizacji.
Pracując z ćwiczeniami na końcu każdego rozdziału, stopniowo będziesz rozwijał swoje umiejętności radzenia sobie z rzeczywistymi danymi. Wszystkie pliki i kody do książki są dostępne na GitHub.
Praktyczna nauka o danych z Pythonem
Autor, Nathan George, rozpoczyna tę książkę od wprowadzenia do programowania w Pythonie, a następnie przechodzi do kluczowych koncepcji nauki o danych i ich implementacji w tym języku. Przejdziesz przez wszystkie etapy analizy danych, od ich analizy po testowanie wydajności.
Implementacje kodu w książce są podzielone na mniejsze, przyswajalne fragmenty, co tworzy przyjazną atmosferę do nauki. Co istotne, do każdego fragmentu kodu w książce można uzyskać darmowy dostęp na GitHub.
Pandas, SciPy i sci-kit-learn są głównymi bibliotekami i frameworkami Pythona, z których będziesz korzystał w trakcie lektury.
Programowanie R dla nauki o danych
Po Pythonie, język R zyskuje na popularności w eksplorowaniu zaawansowanych statystyk. Jeśli więc chcesz wkroczyć w świat Data Science za pomocą R, ta pozycja jest dla Ciebie.
Książka „Programowanie R dla Data Science” jest oficjalnie dostępna online za darmo. Otwórz ją w przeglądarce lub ulubionym czytniku PDF i przekonasz się, że nie ma różnicy między wersją online a wersją w twardej oprawie.
Ta książka nie skupia się na nauce o danych lub technikach uczenia maszynowego. Jej autorem jest Roger D. Peng, profesor biostatystyki w Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, a jej celem jest wyposażenie czytelnika w umiejętności programowania w języku R.
Po przeczytaniu tej książki będziesz swobodnie posługiwać się obiektami, pakietami, funkcjami i wyrażeniami regularnymi języka R, co pozwoli Ci na skuteczne przetwarzanie i analizę danych.
Podsumowanie
To zestawienie jest doskonałym źródłem informacji, które pomoże Ci wybrać idealne książki, aby przenieść Twoje umiejętności związane z danymi na wyższy poziom. Data Science to rozległa dziedzina, dlatego dołączyłem kilka specjalistycznych pozycji z zakresu uczenia maszynowego, Pythona, analizy danych oraz programowania w języku R, a także kilka ogólnie polecanych książek.
Zapoznaj się także z narzędziami do nauki o danych, które również mogą Ci pomóc w rozwoju jako analityka danych.
newsblog.pl