Wtedy, w 2010 roku, projektanci stron internetowych i programiści mieli wymyślne stanowiska i otrzymywali całkiem dobre pensje. Ale w dobie Internetu wszystko się zmieniło.
We współczesnych czasach XXI wieku rejestrowana jest Twoja historia przeglądania, przechowywane są Twoje dane e-mailowe i nic dziwnego, że moja historia oglądania na YouTube bezpośrednio wpływa na moje rekomendacje na Instagramie, co sprawia, że spędzam więcej czasu na przewijaniu. Wszystko to dowodzi, że teraz jest era data science.
Ponieważ każdego dnia publikujemy tony danych w Internecie, zdecydowanie potrzebujemy więcej naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML, którzy mogą uwolnić pełny potencjał tych danych, czyniąc nasze życie jeszcze bardziej płynnym.
Zbieranie danych i przekształcanie ich w decyzje umożliwiające podejmowanie działań to coś, czego wymaga dzisiejszy świat. Jeśli zdecydujesz się dopasować do tego rosnącego zapotrzebowania i chcesz zostać specjalistą od danych, czytaj dalej, aby znaleźć jedne z najlepszych książek do nauki o danych.
Spis treści:
Po co książki, skoro Internet to powódź zasobów?
Można śmiało powiedzieć, że zasoby internetowe są bardziej efektywne niż książki, ale nie zawsze jest to prawdą, ponieważ czytelnicy książek jeszcze nie wymarli w tym cyfrowym świecie.
Czytanie książek i kursy online to dwa różne światy, których nie da się porównać. Ale tutaj możemy liczyć na pewne korzyści płynące z czytania książek nad zasobami internetowymi.
Opanuj temat: jeśli nie masz problemów z ogólnymi lub praktycznymi informacjami na temat koncepcji, wyszukiwanie w Internecie jest w porządku, ale jeśli chcesz zagłębić się w temat, od jego historii po pochodne, książka jest dobra.
Zdobądź prawdziwy sens: Książki są prawdziwe! Bez względu na to, w ilu wirtualnych spotkaniach uczestniczysz, nigdy nie możesz uchwycić uroku osobistego spotkania. Więc spróbuj trzymać książkę i czytać, a poczujesz ciężar stron, zapach atramentu i zauważysz, jak opuszkami palców przesuwasz po słowach. Wreszcie ci się spodoba.
Mniej rozpraszania uwagi: wiem, że przeglądasz internet, aby się czegoś dowiedzieć, ale przed tobą pojawił się clickbait z twoim ulubionym programem telewizyjnym, a ty go kliknąłeś. Kiedy zdałeś sobie sprawę, że marnujesz czas, było już późno. Nie inaczej jest w przypadku książek. Czytasz je tak długo, aż ci się znudzi; nie ma innego sposobu, aby cię rozproszyć.
Dokładność: przed opublikowaniem książki przechodzą kilka weryfikacji faktów i testów redakcyjnych, dzięki czemu są one dokładniejsze i bardziej wiarygodne.
Autorytet: Ogólnie rzecz biorąc, książki są pisane przez profesorów-ekspertów i badaczy w tej dziedzinie, podczas gdy zasoby internetowe może tworzyć każdy. Tak więc wielu książkom można ślepo ufać.
Oto lista najlepszych książek do nauki o danych, które pomogą Ci osiągnąć sukces w karierze związanej z nauką o danych.
Wprowadzenie do prawdopodobieństwa
Wybierz tę książkę, jeśli nie chcesz być przeciętnym Data Scientist, ale chcesz zaznaczyć swoje nazwisko w tej dziedzinie, ponieważ ta książka Wprowadzenie do prawdopodobieństwa obejmuje szczegółowe i zaawansowane koncepcje prawdopodobieństwa, których potrzebuje każdy badacz danych.
Oprócz omówionych pojęć, książka zawiera również wiele problemów z prawdopodobieństwem czystej matematyki. Ponadto na stronie wydawcy znajdziesz za darmo szczegółowe rozwiązania wszystkich ćwiczeń kończących rozdziały.
W każdym razie nie polecam tej książki komuś, kto zaczyna swoją karierę w data science lub matematyce. Potrzebujesz mocnych podstaw w kombinatoryce lub dobrych podstaw matematycznych, aby nauczyć się prawdopodobieństwa z tą książką.
Ale jeśli masz przyzwoite podstawy matematyczne, jest to doskonały wybór, jeśli myślisz o pełnym wykorzystaniu owoców prawdopodobieństwa uczenia się w swojej karierze Data Science.
Podręcznik nauki o danych
Podręcznik Data Science ma na celu przekształcenie Cię w wyjątkowego naukowca danych z umiejętnościami w zakresie nauki o danych, programowania i zrozumienia biznesu. Z tą książką zdobędziesz doświadczenie podczas szybkiego kursu, ale w formie pisemnej.
Książka jest napisana prostym językiem angielskim, który jest odpowiedni dla osób, które dopiero rozpoczynają swoją przygodę z nauką o danych.
Oprócz omówienia klasycznych koncepcji i algorytmów ML, książka porusza również praktyki inżynierii oprogramowania, pamięć komputera, struktury danych i bazy danych.
Rozdziały dotyczące podstawowych technologii, takich jak Python, Big Data, dowodzą, że ta książka jest po stronie technologii dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML, którzy rozwiązują rzeczywiste problemy branżowe, a nie skupiają się na badaczach danych pracujących nad publikacją kolejnego czasopisma.
Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych
Ta książka jest przeznaczona nie tylko dla naukowców i analityków danych. Obejmuje wszystko, czego potrzebuje inżynier oprogramowania projektujący skalowalne aplikacje w świecie rzeczywistym, architekt oprogramowania badający aplikacje wymagające dużej ilości danych lub inżynier danych przetwarzający duże ilości danych, aby w pełni wykorzystać dane w nowoczesnych aplikacjach.
Napisane przez Martina Kleppmanna, badacza systemów rozproszonych i bezpieczeństwa na Uniwersytecie Cambridge.
Książka omawia modele danych, pobieranie pamięci, kodowanie danych, partycjonowanie, przetwarzanie wsadowe i strumieniowe oraz wiele podstawowych koncepcji budowania nowoczesnych aplikacji intensywnie korzystających z danych.
Jeśli którekolwiek z poniższych stwierdzeń jest prawdziwe w Twoim przypadku, ta książka jest idealnym wyborem, aby zwiększyć poziom Twoich umiejętności.
- Jak najlepiej zastosować odpowiednie narzędzia do rozwiązania danego problemu.
- Chcesz budować skalowalne systemy danych?
- Zoptymalizuj wydajność aplikacji intensywnie korzystających z danych w środowisku produkcyjnym.
- Zwiększ elastyczność, aby Twoje aplikacje mogły łatwo dostosowywać się do każdej nowej technologii
Nagie statystyki
Charles Wheelan pokazuje nam w Naked Statistics, jak dane informacyjne i odpowiednie narzędzia statystyczne mogą pomóc w budowaniu niesamowitych systemów rekomendacji, które sugerują następny produkt, który możesz dodać do koszyka, lub dokładnych systemów prognoz, które pomagają kupować i sprzedawać akcje.
Książka ma na celu wytrenowanie twojego umysłu w intuicyjnym wnioskowaniu o analizę statystyczną na podstawie posiadanych informacji. Tematy takie jak statystyka opisowa, wnioskowanie, korelacja i analiza regresji w tekście pomogą ci to osiągnąć.
Najlepszą częścią jest książka Naga statystyka, która uczy matematyki jak opowieść.
Bayesowskie metody dla hakerów
Jeśli chcesz nauczyć się programowania probabilistycznego z perspektywy bayesowskiej, ta książka jest wszystkim, czego potrzebujesz. Termin „hakerzy” w tytule może być mylący, więc rozważmy hakerów jako osoby, które lubią odkrywać i uczyć się złożonych podejść i metod bayesowskich.
Książka zaczyna się od nauczenia wnioskowania bayesowskiego, a następnie ubrudzisz sobie ręce, budując pierwszy model bayesowski, używając późniejszego kontekstu w tekście.
Zawiera praktyczne ćwiczenia i implementacje kodu umożliwiające zastosowanie technik bayesowskich do rzeczywistych problemów. Zobaczysz implementację bayesowską w różnych branżach, takich jak finanse i marketing.
Co więcej, ta książka jest szczególnie interesująca, jeśli interesujesz się narzędziami Pythona, takimi jak NumPy, SciPy i Matplotlib, i masz doświadczenie w programowaniu.
Praktyczne ML z Scikit-Learn
W dzisiejszych czasach każdy, kto ma niewielkie doświadczenie w programowaniu lub nie ma go wcale, jest w stanie stworzyć inteligentne systemy, które potrafią uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje. Czy ty też chcesz wiedzieć jak?
Aurélien Géron, autor tej najlepszej książki do nauki o danych, uczy, jak zbudować inteligentny system uczenia maszynowego przy użyciu dwóch frameworków plug-and-play Pythona — Scikit-learn i TensorFlow.
Ta praktyczna książka o uczeniu maszynowym pokazuje, jak można budować kompleksowe systemy uczenia maszynowego, wykorzystując pełny potencjał sci-kit Learn, jednocześnie wymagając od ciebie minimalnego kodowania. Ponadto zdobędziesz praktyczne doświadczenie w szkoleniu TensorFlow, budowaniu i skalowaniu modeli sieci neuronowych.
Jest napisana przyjaznym tonem i uwierzcie mi, nigdy nie spodziewałam się, że książka ML będzie tak wyluzowana, z mniejszą liczbą ważnych wyprowadzeń matematycznych i bardziej interesującymi aspektami ML.
Głębokie uczenie się z Pythonem
W wielu książkach o uczeniu maszynowym i nauce o danych często można znaleźć uczenie głębokie jako sekcję lub rozdział. Należy jednak zauważyć, że oba obszary są na swój sposób rozległymi tematami.
Tak więc celem tego podręcznika Głębokie uczenie się w języku Python autorstwa François Cholleta jest pomoc w specjalizowaniu się wyłącznie w podstawowych przedmiotach głębokiego uczenia się.
Książka zawiera prognozy szeregów czasowych, klasyfikację tekstu, generowanie obrazów i wiele innych zaawansowanych koncepcji głębokiego uczenia się.
Wszystkie kody w książce są gotowe do uruchomienia i można je bezpłatnie pobrać. Nic dziwnego, że autor tej książki i twórca Keras to ta sama osoba.
Tak więc książka jest idealną mieszanką zwięzłego pisania, eksperta autora i kodu wykonywalnego.
Big Data: rewolucja
Czy jesteś znudzony kodowaniem i szczegółami technicznymi w uczeniu maszynowym i chcesz zagłębić się w rzeczywisty wpływ danych na dzisiejszy świat?
W takim razie możesz skorzystać z tej książki o dużych zbiorach danych, napisanej przez Viktora Mayera-Schönbergera, profesora zarządzania i regulacji w Internecie na wydziale Oxford Internet Institute na Uniwersytecie Oksfordzkim.
Książka zaczyna się od tego, jak branże, w tym rząd, zbierają dane o wszystkim i jak je wykorzystują. Następnie przechodzi do omówienia prywatności danych i związanych z nią zagrożeń. Na koniec zawiera podsumowanie przyszłych możliwości i ograniczeń związanych z dużymi zbiorami danych.
Praktyczna analiza danych z Pandas
Każdy może zaimportować bibliotekę i wywołać funkcję, ale wymyślanie spostrzeżeń na podstawie nieprzetworzonych danych lub pokazywanie zagadkowych wyników w prostych wizualizacjach jest tym, co wyróżnia naukowców zajmujących się danymi. Nie wspominając o tym, że Pandas to pierwsze narzędzie, które powinieneś znać, aby wykonywać takie intuicyjne zadania.
Niezależnie od tego, czy jesteś nowicjuszem, czy doświadczonym kreatorem danych, ta praktyczna analiza danych za pomocą książki Pandas pokazuje każdą sztuczkę potrzebną do eksplorowania, analizowania i manipulowania danymi za pomocą Pand. Nauczysz się podsumowywać statystyki w eksploracyjnej analizie danych i znajdować wzorce za pomocą przejrzystych wizualizacji.
Pracując nad ćwiczeniami z rozdziałów końcowych, będziesz stopniowo rozwijać umiejętności radzenia sobie z rzeczywistymi danymi w swojej pracy zawodowej. Możesz uzyskać dostęp do wszystkich plików i kodów w tej książce na GitHub.
Praktyczna nauka o danych z Pythonem
Autor Nathan George zaczyna tę najlepszą praktyczną książkę do nauki o danych od programowania w Pythonie, a następnie przenosi cię do podstawowych koncepcji nauki o danych i koduje je w Pythonie. Przeprowadzi Cię przez każdy etap nauki o danych, od analizy danych po testy wydajności.
Implementacje Kodeksu w książce są podzielone na mniejsze i bardziej strawne fragmenty, tworząc dla ciebie ton konwersacyjny. Co ważniejsze, możesz bezpłatnie uzyskać dostęp do każdego fragmentu kodu w tej książce na GitHub.
Pandas, SciPy i sci-kit-learn to główne biblioteki i frameworki Pythona, z których będziesz korzystać w całej książce.
Programowanie R dla nauki o danych
Po Pythonie R nabiera rozpędu w eksplorowaniu zaawansowanych statystyk złożonych danych. Jestem tutaj z kolejną rekomendacją tekstową, jeśli chcesz wkroczyć w Data Science za pomocą R.
Programowanie R dla Data Science jest oficjalnie dostępne online za darmo. Zaufaj mi, otwórz go w Edge lub swoim ulubionym czytniku PDF, a nie znajdziesz absolutnie żadnej różnicy między jego kopią online a wspaniałą edycją w twardej oprawie.
Ta książka nie jest przeznaczona do uczenia się nauki o danych ani technik uczenia maszynowego. Jednak został napisany wyłącznie przez Rogera D. Penga, profesora biostatystyki w Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, aby wyposażyć cię w programowanie R, narzędzie do obsługi dowolnego źródła danych.
Po przeczytaniu tej książki powinieneś być w stanie wygodnie posługiwać się obiektami R, pakietami R, funkcjami i wyrażeniami regularnymi do manipulacji i analizy danych.
Podsumowanie
Jest to jedna z najlepszych list w Internecie, w której można znaleźć idealne książki, które przeniosą Twoje umiejętności związane z danymi na wyższy poziom. Data Science to rozległa dziedzina. Dołączyłem więc kilka specjalistycznych książek z każdej dziedziny, takich jak uczenie maszynowe, Python, analiza danych i programowanie w języku R, a także kilka ogólnie najlepszych książek do nauki o danych.
Następnie zapoznaj się z tymi narzędziami do nauki o danych, które również powinny pomóc Ci stać się lepszym analitykiem danych.