Лучшие книги для изучения науки о данных для начинающих и экспертов
Наука о данных - самая революционная область в индустрии высоких технологий в наши дни! Все компании, будь то малые предприятия или технологические гиганты, используют данные для понимания рыночных тенденций и сохранения своих конкурентных преимуществ. А поскольку все больше и больше компаний используют науку о данных, спрос на специалистов по данным растет! В этой статье рассматриваются лучшие книги по изучению Data Science , как для новичков в этой области, так и для тех, кто просто хочет освежить свою память!
Каждая из этих книг чрезвычайно популярна и считается золотым стандартом в области науки о данных. Во-первых, вы можете ознакомиться с книгами для начинающих, в которых представлена основная информация о Data Science в R и Python. Есть также несколько книг для экспертов, которые углубляются в конкретные подкатегории науки о данных, такие как глубокое обучение, интеллектуальный анализ данных и т. Д. Итак, без лишних слов, давайте посмотрим эти книги прямо сейчас!
Книги по науке о данных для начинающих
1. Python для анализа данных
Хотите узнать, как манипулировать, обрабатывать, очищать и обрабатывать наборы данных в Python. Эта книга - отличный вариант для вас! Он содержит множество различных тематических исследований, демонстрирующих, как эффективно решать широкий набор задач анализа данных. Вы также изучите базовые и расширенные функции NumPy, выполните анализ данных с помощью инструментов в библиотеке Pandas, создадите визуализации с помощью matplotlib, slice, dice и суммируете наборы данных с помощью функции groupby в Pandas, а также будете использовать оболочку IPython и записную книжку Jupyter для исследования. вычисления. Python for Data Analysis - идеальное введение в мир анализа данных с использованием различных инструментов анализа данных, доступных в Python.
2. R для науки о данных
Эта книга - прекрасное введение в R для науки о данных. Он научит вас RStudio и tidyverse, который представляет собой набор пакетов R, предназначенных для совместной работы с наукой о данных. Эта книга фокусируется на обработке данных, исследовании данных и моделировании данных с помощью R, а также предоставляет различные инструменты R для более быстрого и легкого решения проблем с данными. Поэтому выберите R для науки о данных, если вы хотите получить полное представление о науке о данных в целом, а также знать все основные инструменты, которые потребуются для реализации этого понимания. Эта книга разделена на несколько разделов, и каждый раздел посвящен различным аспектам науки о данных, а также упражнениям, которые помогут вам лучше понять все, что вы изучили в этих разделах.
3. Практическая статистика для специалистов по данным
Статистика очень важна в науке о данных, но очень немногие специалисты по данным действительно имеют какое-либо обучение статистике. Эта книга призвана исправить это, обучая статистике таким образом, чтобы это было полезно для науки о данных. Практическая статистика для специалистов по данным очень полезна для изучения того, как исследовательский анализ данных является важным шагом в науке о данных, а случайная выборка может снизить систематическую ошибку даже при использовании больших данных. В этой книге также рассматриваются методы статистического машинного обучения, которые могут «учиться» на данных, а затем применять это обучение к будущим наборам данных. В общем, эта книга - отличный вариант для изучения статистики для науки о данных, особенно если вы знакомы с языком программирования R и знаете некоторые базовые статистические данные.
4. Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных.
Эта книга - отличный вариант для машинного обучения с прогнозной аналитикой данных. Машинное обучение можно использовать для создания прогнозных моделей путем извлечения шаблонов из больших наборов данных. И это применение машинного обучения с использованием Predictive Data Analytics подробно анализируется в этой книге с использованием как теоретических концепций, так и практических приложений. В этой книге подробно описывается траектория прогнозной аналитики данных: от данных к пониманию и принятию решения. В нем также описаны четыре подхода к машинному обучению: обучение на основе информации, обучение на основе сходства, обучение на основе вероятности и обучение на основе ошибок, каждый из которых имеет нетехническое концептуальное объяснение, за которым следуют математические модели и алгоритмы, проиллюстрированные подробными проработанными примерами. Купить книгу "Основы машинного обучения для прогнозной аналитики данных"
5. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным
Машинное обучение и наука о данных - горячие темы с множеством приложений, которые ограничены только вашим воображением! Итак, Введение в машинное обучение с помощью Python - это руководство для специалистов по обработке данных, которое пытается расширить ваше воображение, обучая вас методам создания собственных решений для машинного обучения с использованием Python и библиотеки scikit-learn. Эта книга начинается с основ машинного обучения, а затем переходит к преимуществам и недостаткам различных алгоритмов машинного обучения. Затем в нем рассматриваются различные сложные темы, такие как обработка данных, оценка моделей, конвейеры и т. Д. Короче говоря, вы по существу будете использовать Python для улучшения своих навыков машинного обучения и обработки данных. Купить Введение в машинное обучение с помощью Python Book
Книги по науке о данных для экспертов
1. Справочник по науке о данных Python
Это классический справочник по науке о данных на Python. Он познакомит вас с различными инструментами Python, такими как IPython и Jupyter для вычислительных сред, NumPy для манипулирования числами, Pandas для эффективного хранения и обработки данных, matplotlib для визуализации данных, Scikit-Learn для эффективных реализаций Python алгоритмов машинного обучения и т. Д. Все эти функции Python Data Science Handbook делают его идеальным для управления, преобразования, визуализации и очистки данных с помощью всех упомянутых инструментов Python. Это исчерпывающий настольный справочник, который могут использовать как новички в области науки о данных, так и опытные профессионалы, чтобы освежить свои воспоминания.
2. Глубокое обучение
Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения. Он основан на обучении на примере, как это делают люди, с использованием искусственных нейронных сетей. Эти искусственные нейронные сети созданы для имитации нейронов человеческого мозга, чтобы алгоритмы глубокого обучения могли учиться намного эффективнее. Эта книга предлагает всесторонний и «глубокий» взгляд на глубокое обучение. Он охватывает математические и концептуальные основы, включая такие темы, как линейная алгебра, численные вычисления, теория вероятностей и теория информации, машинное обучение и т. Д. Он также учит различным методам глубокого обучения, которые в настоящее время используются в технологической индустрии, включая сети с прямой связью, сверточные сети. , алгоритмы оптимизации, регуляризация, моделирование последовательностей и т. д. Эта книга продемонстрировала, почему глубокое обучение так популярно, поскольку мы углубились в распознавание речи, распознавание изображений, обработку естественного языка, компьютерное зрение, биоинформатику, системы онлайн-рекомендаций и т.
3. Извлечение массивных наборов данных
Эта книга, как следует из названия, ориентирована на добычу массивных наборов данных в машинном обучении. Эти массивные наборы данных стали частью сцены науки о данных, поскольку большое количество данных создается благодаря Интернету и онлайн-торговле. Mining of Massive Datasets фокусируется на алгоритмах, которые можно использовать для решения некоторых проблем интеллектуального анализа данных. Эти алгоритмы могут применяться даже к очень большим наборам данных. В книге также упоминаются такие алгоритмы, как хеширование с учетом местоположения и алгоритмы потоковой обработки, которые можно использовать для добычи данных, которые слишком быстры для использования традиционной исчерпывающей обработки. Он также охватывает другие аспекты интеллектуального анализа данных, такие как PageRank и другие методы организации сети, кластеризацию, проблемы с поиском часто встречающихся наборов элементов и т. Д.
В заключение, все эти книги - отличный вариант для детального изучения науки о данных. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или экспертом в этой области, вы всегда можете узнать больше, а также освежить свои знания с помощью этих книг. Некоторые из этих книг также посвящены определенным специализациям в области науки о данных, в то время как другие являются вводными для начинающих. Так что ознакомьтесь с ними и выберите тот, который, по вашему мнению, подходит именно вам. Наслаждайся чтением!