20+ лучших книг по науке о данных с помощью Python: откройте магию данных!

Каждую минуту компьютеры по всему миру собирают миллионы гигабайт данных. Но вопрос в том, какие усилия вы приложите, чтобы извлечь смысл из этих огромных данных? Как специалист по данным использует эти данные для приложений, которые приносят энергию в современный мир?

Наука о данных — это постоянно развивающаяся область, в которой применяются научные методы и алгоритмы для управления сложными наборами данных. Ученые, работающие с данными, используют такие языки, как R и Python, для анализа и использования доступных данных. Чтобы стать успешными специалистами по данным, профессионалы должны обладать ключевыми знаниями языков программирования.

Книги — отличный способ расширить спектр знаний, и существует множество доступных книг по науке о данных с использованием Python. В этой статье вы узнаете об обзоре и основных выводах из лучших книг по науке о данных с использованием Python в 2024 году.

Лучшие книги по науке о данных с использованием Python в 2024 году

Возьмите одну из этих популярных книг, чтобы изучить науку о данных с помощью Python.

1. Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python (Практическое программирование для начинающих) — Эл Свейгарт

Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — подробное руководство по автоматизации задач с помощью Python. Эл Свейгарт, автор, написал эту лучшую книгу по науке о данных с использованием Python на понятном и понятном языке даже для новичков в программировании.

Ключевые выводы:

• Эта книга включает в себя несколько тем, таких как манипулирование файлами, очистка веб-страниц и функционирование файлов Excel.
• Он предлагает пошаговые инструкции по выполнению каждой задачи, а также код, фрагменты и примеры, позволяющие читателям легко понять концепции.
• Более того, в эту книгу включены такие важные темы, как отладка и обработка ошибок.

2. Справочник по Python Data Science: инструменты и методы для разработчиков — Джейк Вандер Плас

Это лучшая книга для изучения Python для науки о данных и работы с данными в Python. Джейк Вандер Плас — опытный специалист по обработке данных, написавший эту книгу доступным для понимания языком.

Ключевые выводы:

• В этой книге рассматриваются такие темы, как matplotlib, NumPy, pandas и seaborn.
• В этой книге каждая концепция объясняется пошаговым руководством, а также золотыми фрагментами и примерами для ясного понимания.
• Он включает в себя такие основные темы, как данные, визуализация, машинное обучение и манипулирование данными.
• Язык программирования Python используется для разработки концепций.

3. Ускоренный курс Python: практическое введение в программирование на основе проектов – Эрик Маттес

Это быстрое и подробное введение в Python, которое поможет вам писать программы, решать проблемы и многое другое. Первая половина книги расскажет вам об основных концепциях программирования и процессе создания интерактивных программ. Однако во второй половине вы примените свои знания на практике с помощью трех крупных проектов, включая визуализацию данных с помощью очень удобных библиотек Python, космос, захватчиков, вдохновляющую аркадную игру и простое веб-приложение, которое можно развернуть в Интернете.

Ключевые выводы:

• Вы научитесь использовать мощные инструменты и библиотеки Python.
• Эта книга научит вас работать с данными для создания интерактивных визуализаций, настройки и создания веб-страниц, а также безопасного развертывания их в Интернете.
• Научитесь управлять ошибками и ошибками для решения ваших проблем программирования.

4. Python для анализа данных — обработка данных с помощью Pandas, NumPy и IPython — Уэс МакКинни

В этой книге представлены полные инструкции по обработке, манипулированию, обработке и очистке наборов данных в Python. Таким образом, это практическое и современное введение в инструменты обработки данных в Python. Это идеальный вариант для начинающих специалистов по анализу данных и программистов Python, плохо знакомых с научными вычислениями и наукой о данных.

Ключевые выводы:

• Благодаря этой книге читатели смогут изучить расширенные и базовые функции NumPy, начиная с данных, анализа, инструментов, преобразования, очистки, слияния и изменения формы данных, создания визуализаций с помощью matplotlib и многого другого.
• Научитесь решать реальные проблемы анализа данных с помощью подробных и полных примеров.

5. Думайте о Python. Как думать как ученый-компьютерщик. Аллен Б. Даун.

Эта книга считается лучшим Python для науки о данных. Аллен Б. Дауни увидел, что несколько студентов с трудом справляются с этой темой, поэтому написал эту книгу.

Ключевые выводы:

• Эта книга предлагает базовые знания в области программирования, арифметических операторов и работы с Python.
• Читатели могут изучить несколько операций, таких как композиция, математические вычисления, функции, диаграммы стека и поток выполнения.
• Он включает в себя отладку времени выполнения, а также синтаксических и семантических ошибок.
• Более того, эта книга предлагает анализ алгоритмов поиска и основных операций Python.

6. Изучение Python – Марк Лутц и Дэвид Ашер

Первая часть этой книги предоставляет программистам всю необходимую информацию, включая информацию о классах, операторах, типах, функциях, исключениях, операторах и модулях. Для начинающих программистов или специалистов по обработке данных книга «Изучение Python» включает дополнительную информацию, такую ​​как выбор вариантов рассмотрения и обсуждение запуска программы, обновленные сводки синтаксиса, освещение объектно-ориентированного программирования, обновленное обсуждение источников документации и многое другое.

Ключевые выводы:

• Эта книга включает детальное понимание технологических преимуществ Python.
• Каждая глава включает в себя набор упражнений, проверяющих ваши знания Партона и измеряющих ваше понимание.
• Основное внимание уделяется подробному базовому языку.
• Прочитав эту книгу, вы сможете научиться использовать Python для интеграции компонентов, разработки баз данных, систем, программирования и графических интерфейсов.
• Сюда также входит программирование изображений, искусственного интеллекта, XML и игр с использованием Python.

7. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным – Андреас К. Мюллер и Сара Гвидо

Авторы написали эту книгу, используя машинное обучение и Python, не имея при этом степени бакалавра или доктора философии. желающих применить машинное обучение.

Ключевые выводы:

• В этой книге четко объясняется процесс объединения моделей и инкапсуляции процесса с помощью конвейеров.
• Объясните важность способа представления данных машинного обучения и части данных, которые необходимо принимать во внимание.
• Он включает ссылки на весьма сложные темы и предлагает краткое изложение.
• Для исследователей, специалистов по данным и ученых, работающих над коммерческими приложениями, эта книга предлагает полезные методы.
• Также обсуждаются наиболее популярные алгоритмы машинного обучения, используемые в настоящее время, и рассматриваются их преимущества и недостатки.

8. Наука о данных с нуля: основные принципы работы с Python – Джоэл Грус

Для учащихся, обладающих способностями к программированию и математике, эта книга — лучший вариант, который поможет им разобраться со статистикой и арифметикой, лежащими в основе знаков данных, а также с навыками взлома, необходимыми для начала карьеры специалиста по данным.

Ключевые выводы:

• В нем объясняются основы машинного обучения.
• Эта книга преподает читателям ускоренный курс Python.
• В нем объясняется процесс исследования рекомендательных систем, сетевого анализа, баз данных, НЛП и MapReduce.
• Более того, он содержит информацию о сборе, очистке, исследовании, манипулировании и уничтожении данных.

9. Параллельные вычисления в науке о данных: с примерами на R, C++ и CUDA — Норман Матлофф

Это первая книга по вычислениям на Python, написанная исключительно по алгоритмам, параллельным структурам данных, приложениям, программным инструментам и науке о данных.

Ключевые выводы:

• Основное внимание в этой книге уделяется вычислениям. Он показывает процесс вычислений на трех типах платформ: графических процессорах, многоядерных системах и кластерах.
• Здесь также обсуждаются пакеты программного обеспечения, которые имеют более одного типа оборудования и могут использоваться на нескольких языках программирования.

10. Наука о данных для чайников – Лилиан Пирсон

Наука о данных для чайников — лучшая отправная точка для студентов и специалистов в области ИТ, которые хотят быстро охватить многочисленные области дорогостоящей области науки о данных. Сосредоточив внимание на бизнес-кейсах, книга включает в себя несколько тем о науке о данных, больших данных и инженерии данных, а также о том, как эти три основные области объединяются для создания огромной ценности.

Ключевые выводы:

• Он дает опыт работы в области обработки данных и больших данных, прежде чем перейти к науке о данных и ее применению для создания ценности.
• Эта книга охватывает большие данные, платформы и приложения, такие как платформы MPP, Spark и No SQL.
• Он включает объяснения машинного обучения и его алгоритмов, а также эволюцию Интернета вещей и искусственного интеллекта.
• Читатели также смогут познакомиться с методами визуализации данных, которые используются для обобщения, демонстрации и передачи сгенерированных данных.

Станьте специалистом по данным, получив практическое обучение с помощью демонстрационных проектов, живое обучение и круглосуточную поддержку! Начните учиться прямо сейчас!

11. Практическая наука о данных с R – Нина Баррамеда Зумель, Джон Маунт

В этой книге объясняются основные принципы без теоретической ерунды и используются реальные случаи для сбора, анализа и обработки данных, необходимых для успеха вашего бизнеса. С применением статистического анализа, методов и языка программирования R он тщательно разрабатывает примеры, касающиеся бизнес-аналитики, маркетинга и поддержки принятия решений.

Ключевые выводы:

• Эта книга помогает разработчикам и бизнес-аналитикам собирать, анализировать, точно и составлять отчеты по важным бизнес-данным.
• Язык программирования R и его инструменты предлагают простой процесс решения повседневных задач по обработке данных без углубленного обучения. Торре о высшей математике.
• Более того, эта книга также представляет процесс применения полезных статистических методов и языка программирования R к повседневным бизнес-ситуациям.

12. Аналитика данных с помощью Hadoop: введение для специалистов по данным — Дженни Ким, Бенджамин Бенгфорт

Если вы хотите использовать машинное обучение и статистические методы для обработки огромного набора данных, это руководство покажет, почему экосистема Hadoop является лучшим вариантом для этой работы.

Ключевые выводы:

• С помощью этой книги аналитики данных и ученые, работающие с данными, смогут научиться применять различные методы: от написания приложений Spark и MapReduce с помощью Python до использования управления данными и расширенного моделирования с помощью Hive, Spark MLlib и HBase.
• Читатели также смогут узнать о системах данных и аналитических процессах, которые позволяют расширять возможности и создавать продукты обработки данных, способные обрабатывать огромные наборы данных.
• В этой книге также представлены основные концепции кластерных вычислений и Hadoop.

13. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным – Сара Гвидо, Андреас К. Мюллер

Если вы являетесь пользователем Python, эта книга предоставит вам практические способы создания решений машинного обучения.

Ключевые выводы:

• Он предлагает важные шаги, необходимые для создания приложений машинного обучения с помощью Python.
• Авторы сосредоточились в основном на практических аспектах использования алгоритмов машинного обучения.
• Более того, эта книга знакома с NumPy и matplotlib.

14. Наука о маркетинговых данных: методы моделирования в прогнозной аналитике с помощью R и Python – Томас В. Миллер.

В этой книге автор объясняет основные принципы, концепции и теорию реальных приложений.

Ключевые выводы:

• В этой книге рассматриваются такие темы, как сегментация, позиционирование бренда и продукта, целевой маркетинг, моделирование выбора, разработка новых продуктов, удержание клиентов и многое другое.
• Автор также объединяет важные идеи и информацию о методах моделирования в прогнозном анализе.

15. Анализ данных Python — Иван Идрис

Это практическое руководство даст вам четкое представление о конвейерах анализа данных с помощью методов машинного обучения и реализации алгоритмов.

Ключевые выводы:

• Читатели смогут изучить науку о данных и ее многопроцессные модели.
• Научитесь манипулировать данными с помощью Pandas и NumPy для очистки, агрегирования и обработки недостающих данных.
• Понимайте разработку функций и обработку данных с помощью scikit-learn и pandas.

Лучшие книги для анализа

1. Python для анализа данных — Уэс МакКинни

Эта книга предлагает полные инструкции по обработке, манипулированию, сжатию и очистке наборов данных в Python.

Ключевые выводы:

• В него включены практические примеры, демонстрирующие процесс решения широкого круга задач анализа данных.
• Вы также сможете изучить самые последние версии IPython, pandas, NumPy и Jupyter.
• Он знакомит с инструментами обработки данных на Python.

2. Python для науки о данных для чайников — Джон Мюллер, Лука Массарон

Эта статья представляет собой самый простой и быстрый способ изучения программирования и статистики Python.

Ключевые выводы:

• Эта книга написана для людей, которые только начинают анализировать данные.
• В нем обсуждаются основы программирования анализа данных Python и основы статистики.
• Более того, он ориентирован на Google Colab, позволяющий писать код Python в облаке.

3. Анализ данных Python: сбор данных, обработка данных, обработка, визуализация и построение моделей с использованием Python – Иван Идрис, Армандо Фанданго, Авинаш Навлани

В этом руководстве представлена ​​подробная информация о конвейерах анализа данных с использованием методов и алгоритмов машинного обучения.

Ключевые выводы:

• Узнайте о науке о данных и ее моделях процессов.
• Изучите, как манипулировать данными с помощью NumPy и Pandas для очистки, агрегирования и управления отсутствующими значениями.
• Это замечательная книга для бизнес-аналитиков, аналитиков данных, ученых, занимающихся данными, и статистиков, которые хотят научиться использовать Python для анализа данных.

4. Практическая наука о данных для маркетинга: улучшите свои маркетинговые стратегии с помощью машинного обучения с использованием Python и R – Юн Хюп Хван

В этой книге объясняется, как можно проводить успешные маркетинговые кампании с помощью науки о данных и внедрять машинное обучение для улучшения взаимодействия с клиентами, рекомендаций по продуктам и их удержания.

Ключевые выводы:

• Научитесь извлекать ценную информацию из данных, чтобы повысить прибыльность и оптимизировать маркетинговые стратегии.
• Изучите, как применять методы обработки данных, чтобы выявить причины неудач и успехов маркетинговых кампаний.
• Понимайте и прогнозируйте поведение клиентов и создавайте эффективные, персонализированные и целевые маркетинговые стратегии.

5. Практический анализ данных с помощью Pandas: Руководство по науке о данных Python для сбора, обработки, анализа и визуализации данных – Стефани Молин

Станьте профессионалом с Pandas, работая с обработанными данными, открытиями и реальными наборами данных, а также подготавливая данные, манипулируя ими и управляя данными для аналитических задач, с помощью этой книги.

Ключевые выводы:

• Научитесь выполнять задачи анализа данных и манипулирования ими с помощью панд.
• Практикуйте применение Pandas в различных реальных областях с помощью пошаговых примеров.
• Получите практический анализ данных с помощью pandas для новичков и тех, кто совершенствует свои навыки в области науки о данных.

6. Аналитика данных Python: анализ данных и наука с использованием Pandas, Matplotlib и языка программирования Python – Фабио Нелли

Эта книга поможет вам справиться со сбором и анализом данных с помощью языка программирования Python. Кроме того, эта книга включает в себя описание открытого исходного кода, pandas, простого в использовании анализа данных, инструментов и структур данных для программирования Python, языка и библиотеки под лицензией BSD, обеспечивающей высокую производительность.

Ключевые выводы:

• Узнайте, насколько гибко и интуитивно понятно распознавать и передавать значимые шаблоны данных с помощью экспорта данных, систем отчетности и сценариев Python.
• Эта книга содержит информацию об обработке, открытии, управлении, хранении и анализе данных с помощью языка программирования Python.
• Аналитика данных Python представляет собой бесценный справочник с множеством примеров оценки и хранения данных в базе данных.

7. Практический анализ данных с помощью Pandas: эффективно выполняйте сбор, обработку, анализ и визуализацию данных с помощью Python – Стефани Молин

Эта книга — отличный выбор для анализа данных, новичков в области науки о данных и разработчиков Python, которые готовы изучить каждый этап научных вычислений и анализа данных с использованием широкого спектра наборов данных. Более того, ученые, работающие с данными, которые хотят применять Pandas в своем рабочем процессе машинного обучения, также могут получить ценную информацию из этой книги.

Ключевые выводы:

• Узнайте, как использовать библиотеки обработки данных Python для анализа наборов данных в реальном мире.
• Узнайте, как решать распространенные проблемы с данными или представлением с помощью Pandas.
• Создавайте пакеты, сценарии и модули Python для многократного использования кода анализа.

Советы по подготовке к науке о данных с помощью Python

Подготовка к Python требует постоянной практики и выбора лучшей и наиболее информативной книги по науке о данных Python. Вот некоторые из ключевых советов по подготовке к Python:

• Начните подготовку с четкого понимания основ или основ этого языка программирования, таких как свойства, данные, типы, строки, очки, функции, файлы, выходные данные или входные данные.
• Изучите передовые методы обработки данных Python и примените их в реальных микропроектах.
• Создайте портфолио по науке о данных при изучении Python. Признайте проекты по обработке данных, очистке, машинному обучению и визуализации данных.
• Примените свои теоретические знания на практике, работая над небольшими проектами Python. Практическое обучение — лучший способ стать опытным программистом Python.
• Обязательно изучите библиотеки Pandas, Scikit-learn, NumPy и Matplotlib, поскольку они являются четырьмя ключевыми библиотеками Python для обработки данных.

Станьте специалистом по данным, получив практическое обучение с помощью демонстрационных проектов, живое обучение и круглосуточную поддержку! Начните учиться прямо сейчас!

Дополнительные способы изучения Python для науки о данных

Существует множество способов изучения Python для науки о данных. Некоторые из наиболее полезных способов изучения Python для науки о данных включают в себя:

• Академическая цель: Студенты, которые увлечены изучением Python для науки о данных, могут выбрать курс науки о данных для своей аспирантуры или бакалавриата, где им преподают этот предмет.
• Профессиональное обучение. Лица, желающие стать профессионалами в области науки о данных, могут записаться на онлайн-курсы, чтобы получить сертификат Python в области науки о данных. Среди лучших учебных ресурсов — Simplilearn, где вы можете записаться на сертификацию по науке о данных и учиться под руководством экспертов.
• Самообучение: прочитайте множество статей, блогов, публикаций и руководств по Python.
• Практическое применение: выберите лучшее руководство по Python для науки о данных, а затем примените полученную информацию в реальных проектах.

Заключение

Некоторые из лучших книг по Python по науке о данных, написанные великими писателями, были обсуждены выше. Лица, желающие пройти обучение и стать экспертами по программированию на Python, должны выбрать лучшую книгу для изучения науки о данных с помощью Python из перечисленных выше, чтобы стать экспертами по науке о данных. Получив сертификат Simplilearn's Data Science with Python, вы сможете приобрести желаемые навыки для разработки моделей машинного обучения и науки о данных на профессиональном уровне.

Часто задаваемые вопросы

1. Могут ли новички в Python эффективно использовать эти книги по науке о данных?

Да, новички в Python могут эффективно использовать эти книги по науке о данных, поскольку они предоставляют контент, начиная от базовых тем науки о данных с помощью Python и заканчивая продвинутыми.

2. Какие рекомендуемые книги по передовым методам обработки данных в Python?

Некоторые из рекомендуемых книг по передовым методам обработки данных в Python:

• Справочник по науке о данных Python
• Наука о данных с нуля
• Практическая статистика для специалистов по данным: более 50 основных понятий с использованием R и Python
• Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов
• Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным

3. Какие книги по науке о данных с использованием Python содержат лучшие практические упражнения?

Ниже приведены некоторые книги по науке о данных с использованием Python, в которых представлены лучшие практические упражнения:

• Ускоренный курс Python
• Изучение Python
• Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python
• Бонус: байт Python
• Python для анализа данных

4. Какие книги по науке о данных с использованием Python используются в академических курсах?

Книги по науке о данных с Python, которые используются в академических курсах, включают:

• Распознавание образов и машинное обучение («PRML»)
• Машинное обучение: вероятностная перспектива («MLAPP»)
• Глубокое обучение
• Введение в статистическое обучение с помощью приложений на R («ISLR»)

5. Предлагают ли какие-либо из этих книг онлайн-ресурсы или дополнительный цифровой контент?

К книгам по науке о данных, предлагающим онлайн-ресурсы или дополнительный цифровой контент, относятся следующие:

• Большие данные
• Python для анализа данных
• Глубокое обучение
• Справочник по науке о данных Python