Лучшие книги по аналитике данных 2024 года: книги, которые обязательно нужно прочитать

Книги, от бестселлеров до обязательных к прочтению книг, демонстрируют преимущества чтения, в котором вы находите утешение, знания, вызов и вдохновение. Давайте вернемся к тому, что однажды сказала о чтении известная писательница Маргарет Фуллер: «Сегодня читатель, завтра лидер». Хорошее чтение в любой области — это путь к успешному путешествию к желаемому месту назначения и за его пределы.

Сегодня область аналитики данных стремительно развивается: Бюро статистики труда США прогнозирует рост числа рабочих мест для аналитиков данных более чем на 23% в период с 2020 по 2030 год. лучшие ресурсы.

Давайте пробежимся по одному из лучших ресурсов для достижения успеха в работе с данными — книгам по аналитике данных, которые обязательно нужно прочитать новичкам и опытным профессионалам.

Лучшие книги по аналитике данных 2024 года

Книги для аналитиков данных — отличный способ для профессионалов, которые стремятся работать в области анализа данных, узнать о предметах, разработках и полезных навыках.

Здесь собрана коллекция лучших книг по анализу данных, от основ до специфики, таких как большие данные, искусственный интеллект, языки статистического программирования и т. д.

Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов – Коул Нуссбаум Кнафлик, 2015 г.

Коул Нуссбауммер Кнафлик, генеральный директор и основатель Storytelling With Data, написал эту замечательную книгу по аналитике данных.

SWD — это книга, в которой подчеркивается важность рассказывания историй в анализе данных. Вместо того, чтобы просто размещать диаграммы на страницах отчета, аналитики данных должны тщательно выбирать правильную диаграмму и создавать убедительную историю, чтобы привлечь свою аудиторию.

Эта статья входит в число обязательных к прочтению книг по анализу данных для начинающих. В ней представлены шесть полезных шагов по рассказыванию историй о данных.

Большие данные: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем – Виктор Майер-Шенбергер, 2013 г.

Виктор Майер и Шенбергер, эксперты в предметной области, обсуждают влияние больших данных на наш мир. Их книга также фокусируется на потенциальных положительных или отрицательных изменениях в больших данных.

Эта книга предлагает хорошее понимание анализа данных и его влияния на различные отрасли. Он готовит читателей к грядущей революции больших данных. В книге рассматриваются более широкие последствия больших данных для социальных аспектов. В нем подчеркиваются потенциальные риски, связанные с цифровыми технологиями. В книге также представлен теоретический обзор важности больших данных на различных этапах жизни.

Python для анализа данных: обработка данных с помощью Pandas, NumPy и IPython – Уэс МакКинни, 2011 г.

Автор обширной книги «Python для анализа данных» библиотеки Pandas обучает учащихся основам использования Python для манипулирования, обработки, очистки и обработки данных. Приводятся практические примеры, а также введение в инструменты обработки данных и инструкции по использованию Matplotlib для создания полезных визуализаций. Другие методы включают загрузку, очистку, манипулирование, объединение и изменение формы данных.

Голая статистика: избавление от страха от данных – Чарльз Уилан, 2012 г.

Область статистики быстро превращается в «привлекательную» дисциплину, имеющую применение в различных областях, таких как политика, игровые шоу и медицинские исследования. Книга Чарльза Уилана «Голая статистика» фокусируется на интуиции, лежащей в основе статистического анализа, и объясняет такие ключевые концепции, как умозаключение, корреляция и регрессионный анализ. В книге также показано, как предвзятые стороны могут манипулировать данными и как творческие исследователи используют данные естественных экспериментов для решения сложных вопросов. Это ценный ресурс для тех, кто пропустил Stats 101.

Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении – Том Фосетт, 2013 г.

Эта книга, написанная Фостером Провостом и Томом Фосеттом, знакомит с фундаментальными концепциями науки о данных и аналитического мышления. Эта книга по анализу данных позволяет читателям извлекать из данных ценные знания и ценность для бизнеса. Он обучает читателей тому, как использовать методы науки о данных для принятия бизнес-решений и как аналитически мыслить о данных.

Неразумность бизнеса: понимание и инновации за пределами аналитики и больших данных – Барри Девлин, 2013 г.

В этой книге рассматривается прошлое, настоящее и будущее бизнес-аналитики, при этом подчеркиваются преимущества и недостатки традиционных методов. Доктор Девлин рассказывает о том, как большие данные и аналитика сегодня произвели революцию в бизнес-аналитике, выделяя проверенные методы и предоставляя представление о том, как люди, процессы и информация взаимодействуют, чтобы создать конкурентное преимущество и способствовать успеху компании. Кроме того, он предлагает компаниям новые концепции и модели для улучшения своего будущего.

Стостраничная книга по машинному обучению – Андрей Бурков, 2019

Эта книга представляет собой краткое введение в машинное обучение всего на 140 страницах, что делает ее подходящей для читателей, не имеющих предварительных знаний в области программирования или статистики. Нейронные сети, кластерный анализ, а также контролируемое и неконтролируемое обучение входят в число важных обсуждаемых идей. Книга достаточно короткая, чтобы ее можно было прочитать за один присест, а сопутствующая вики предоставляет ресурсы и рекомендации для дальнейшего чтения.

Искусственный интеллект: руководство для думающих людей – Мелани Митчелл, 2019 г.

Мелани Митчелл, ученый-компьютерщик, написала эту книгу, чтобы помочь нам изучить историческую подоплеку и людей, стоящих за искусственным интеллектом. В книге особое внимание уделяется таким сложным идеям, как нейронные сети, модели компьютерного зрения и НЛП. Это помогает читателям, которым не требуется глубокое понимание ИИ, понять, как ИИ влияет на анализ данных.

Развитие аналитического таланта: стать специалистом по данным – Винсент Гранвиль, 2014 г.

Имея опыт работы в области больших данных, бизнес-аналитики и прогнозного моделирования, Грэнвилл предоставляет полезную информацию в своем справочнике по науке о данных и ученым, работающим с данными. В книге обсуждается значение ключевой информации для специалистов по обработке данных в организациях, работающих с большими данными. Он разделен на три раздела, посвященных технологическим приложениям, тематическим исследованиям, учебным пособиям, возможностям карьерного роста и взаимосвязи между наукой о данных и другими областями.

Обучение лиц, принимающих решения, специальным решениям и их применениям также помогает формировать более сильные аналитические команды. Более чем двадцатилетний опыт работы Гранвилла в промышленной сфере предлагает быстрые предложения для тех, кто хочет создать фирму, занимающуюся исследованием данных.

Изучение R: пошаговое руководство по анализу данных – Ричард Коттон, 2013 г.

Эта книга предлагает пошаговое введение в язык R, что делает его бесценным инструментом для нетехнических учащихся. Он охватывает среды, циклические конструкции, пакеты и структуры данных. Затем в книге рассматриваются процессы анализа данных, включая загрузку, очистку и преобразование данных. Второй раздел — бесценный ресурс для людей, незнакомых с языками программирования, поскольку он предлагает дальнейшее понимание исследовательского анализа и моделирования.

Оружие математического разрушения – Кэти О'Нил, 2016 г.

Книга Кэти О'Нил о предвзятости данных подчеркивает важность ответственного использования больших данных. В нем также обсуждаются последствия принятия машинами решений о нашей жизни и то, как алгоритмы часто усиливают дискриминацию. Несмотря на разногласия, эти идеи имеют решающее значение для новичков в науке о данных, поскольку они гарантируют, что будущие данные будут использоваться на благо всех, а не только избранных.

Наука о данных и аналитика больших данных: обнаружение, анализ, визуализация и представление данных, 2014 г.

Аналитика больших данных предлагает более глубокое понимание и поддерживает бизнес за счет интеграции потоков данных и запросов в реальном времени. В этой книге, написанной EMC Education Services, представлены ключевые приемы и инструменты анализа больших данных, помогающие читателям перейти от базовых методов к более продвинутым, таким как классификация, регрессионный анализ, кластеризация временных рядов и текстовый анализ. Он подходит для бизнес-аналитиков, специалистов по базам данных и выпускников колледжей, интересующихся наукой о данных или анализом данных как областью карьеры.

Слишком большой, чтобы его игнорировать: экономическое обоснование больших данных – Фил Саймон, 2013 г.

Книга Фила Саймона «Слишком большая, чтобы ее игнорировать: экономическое обоснование больших данных» исследует использование больших данных предприятиями и местными органами власти. В нем представлены тематические исследования и цитаты профессионалов со всего мира, дающие ценную информацию о том, как превратить данные в аналитические данные и сделать их практическими.

Элементы статистического обучения – Тревор Хэсти, 2001 г.

Эта книга подробно знакомит со статистическими идеями в различных отраслях, включая маркетинг, биологию, финансы и медицину. В качестве примеров он использует цветные изображения и отдает приоритет концепциям над математическими формулами. Деревья классификации, нейронные сети, машины опорных векторов, бустинг и другие темы, связанные с обучением с учителем и без учителя, рассматриваются в этой книге, которая является бесценным инструментом для статистиков и специалистов по интеллектуальному анализу данных.

Бессмыслица! Наука о данных для непрофессионалов: без математики – Кеннет Су, 2017 г.

Эта книга предлагает всестороннее введение в науку о данных, подходящее для людей, не обладающих техническими знаниями. Он обеспечивает понятный язык и визуальные объяснения алгоритмов, избегая сложной математики. Это ценно для специалистов по данным и новичков в качестве напоминания о работе с деловыми партнерами. Объяснения алгоритмов в книге полезны для общения на местах.

Анализ данных Head First: Руководство для учащихся по большим числам, статистике и правильным решениям – Майкл Милтон, 2009 г.

Head First Data Analysis — это книга, которая учит управлять и анализировать различные типы данных, включая разработку продуктов, маркетинг, продажи и предпринимательство. Он обеспечивает уникальный подход к изучению того, как преобразовать необработанные данные в жизненно важный бизнес-инструмент. В книге используются новейшие исследования в области когнитивной науки и теории обучения для создания визуально насыщенного формата, который учитывает работу мозга и делает ее эффективным способом преобразования необработанных данных в ценный бизнес-инструмент.

Краткое руководство по SQL: упрощенное руководство для начинающих по управлению, анализу и манипулированию данными с помощью SQL — Уолтер Шилдс, 2015 г.

Эта книга включает подробное введение в язык структурированных запросов (SQL), цифровые ресурсы, такие как рабочие книги и справочные руководства, а также пример базы данных и программного обеспечения браузера SQL. В нем рассматриваются такие темы, как связь с реляционными базами данных, структуры баз данных, важные запросы SQL и маркетинговый опыт SQL для потенциальных работодателей. В книге также предлагаются предложения по рекламе вновь приобретенных навыков работы с SQL среди возможных работодателей.

Анализ данных Microsoft Excel и бизнес-моделирование – Уэйн Л. Уинстон, 2004 г.

Уэйн Уинстон, известный консультант и профессор бизнеса, уже более десяти лет обучает клиентов из корпоративного сектора и студентов MBA использованию Microsoft Excel для анализа данных, моделирования и принятия решений. В этом практическом руководстве представлены примеры из реальной жизни и практические упражнения для повышения квалификации в области анализа данных и моделирования. Книга доступна для скачивания в виде электронной книги с возможностью поиска и компакт-диска.

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы 4 столпа анализа данных?

Четыре столпа анализа данных — описательный, диагностический, прогнозирующий и предписывающий. Каждый компонент улучшает понимание бизнесом данных и способность достигать целей посредством аналитической информации.

2. Является ли анализ данных тяжелой работой?

Работа в области анализа данных может быть сложной, особенно если у вас нет опыта в программировании, статистике или обработке данных. Но если вы приложите сознательные усилия, это также может приносить удовольствие.

Благодаря целеустремленности, правильным ресурсам (книги по аналитике данных, курсы на хороших учебных платформах), управлению стрессом и стратегическому подходу аналитики данных могут сделать плодотворную и достойную карьеру.

3. Какова зарплата аналитика данных в Индии?

Средняя годовая зарплата аналитиков данных в Индии составляет 6,4 лакха, исходя из оценки заработной платы в 97,1 тыс. фунтов стерлингов, с диапазоном от 1,8 лакха до 12,8 лакха с опытом работы от 0 до 6 лет.

4. Заменит ли ИИ аналитиков данных?

Хотя ИИ предоставляет полезные инструменты, он может лишь поддержать усилия аналитика данных. В будущем компании будут продолжать тратить деньги на аналитиков данных, которые смогут безопасно и уверенно внедрять технологии искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы полностью заменить аналитиков данных, ИИ будет развивать, совершенствовать и делать их более эффективными.

5. Аналитик данных по-прежнему востребован?

Аналитики данных пользуются большим спросом в Индии: ежегодно здесь остается 97 000 незаполненных рабочих мест. Спрос привел к увеличению количества рабочих мест в области аналитиков данных в Индии на 45%. Бюро статистики труда США прогнозирует рост числа рабочих мест для профессиональных аналитиков во всем мире более чем на 23% в период с 2022 по 2032 год.