Лучшие книги по науке о данных для начинающих

В то время как эпоха цифровых технологий открыла потоки данных, большая часть неструктурированных данных была по большей части не поддается расшифровке, пока новые инновации не позволили профессионалам собрать кусочки головоломки воедино и получить ценную информацию. Использование данных для определения эффективных маршрутов доставки, автоматизации размещения цифровой рекламы, обнаружения кибератак и улучшения других бизнес-процессов называется наукой о данных. Специалисты по данным (и другие должности, использующие науку о данных) пользуются большим спросом, что делает их надежным выбором для карьеры.

Если вы обладаете острыми навыками критического мышления, умеете решать проблемы и можете эффективно общаться с другими, а также готовы изучать математику и другие сложные навыки, необходимые для анализа больших наборов данных, тогда вы можете рассмотреть возможность карьеры в сфере наука о данных. Вы можете посетить наш учебный курс по науке о данных, который поможет вам начать свое путешествие. Даже если вы не планируете становиться специалистом по данным, дополнительные знания в этой области можно применить к многочисленным должностям в организации.

Разница между наукой о данных и аналитикой данных

Хотя люди часто используют эти термины как взаимозаменяемые, между наукой о данных и аналитикой данных существует значительная разница. Область анализа данных объединяет наборы данных для получения ценных выводов, которые могут помочь организациям достичь своих целей. Наука о данных, с другой стороны, связывает информацию и точки данных, чтобы найти взаимосвязи, которые могут оказаться полезными для бизнеса. Это означает, что между аналитиком данных и специалистом по данным также существует значительная разница, хотя есть некоторое совпадение.

Лучшие книги по науке о данных, которые стоит прочитать в 2024 году

Наука о данных постоянно развивается, с быстро развивающимися новыми технологиями, методологиями и подходами. Чтобы идти в ногу с этими достижениями и использовать весь потенциал науки о данных, крайне важно погрузиться в литературу, которая охватывает широту и глубину этой динамичной области. Ниже приведен тщательно подобранный список лучших книг по науке о данных и материалов для чтения для всех, кто хочет углубить свое понимание науки о данных в 2024 году.

1. Справочник по науке о данных Python

Это подробное руководство необходимо всем, кто хочет научиться эффективно использовать Python для анализа и визуализации данных. Он охватывает ключевые библиотеки Python, такие как NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и другие, с подробными объяснениями и практическими примерами.

Ключевые выводы:

• Владение ключевыми библиотеками Python для науки о данных (NumPy, pandas, Matplotlib и Scikit-Learn).
• Практические примеры манипулирования данными, визуализации и машинного обучения.

2. Наука о данных с нуля

Эта книга, идеально подходящая для начинающих, предлагает введение в фундаментальную математику и статистику, лежащие в основе наиболее распространенных методов обработки данных, все они написаны с нуля. Это практическое введение в эту область, идеально подходящее для создания прочного фундамента.

Ключевые выводы:

• Фундаментальные концепции математики и статистики для науки о данных.
• Основы реализации общих методов обработки данных с нуля в Python.

3. Рассказывание историй с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов

В этой книге подчеркивается важность повествования в визуализации данных. Он дает представление об эффективной передаче результатов данных в бизнес-среде, делая сложные данные более доступными для лиц, принимающих решения.

Ключевые выводы:

• Методы эффективной визуализации данных и рассказывания историй в бизнес-контексте.
• Стратегии, позволяющие сделать сложные данные понятными и полезными для принятия решений.

4. Практическая статистика для специалистов по данным: более 50 основных понятий с использованием R и Python

Эта книга, обязательная к прочтению начинающим специалистам по данным, устраняет разрыв между статистической теорией и практикой, освещая более 50 основных концепций статистики с практическими примерами на R и Python.

Ключевые выводы:

• Понимание более 50 статистических концепций на практических примерах.
• Применение статистики в науке о данных с использованием R и Python.

5. Глубокое обучение

Эта книга, ключевой текст для понимания глубокого обучения, охватывает теоретические основы и практические применения нейронных сетей в современном мире, управляемом искусственным интеллектом. Подходит как новичкам, так и опытным практикам.

Ключевые выводы:

• Основы нейронных сетей и глубокого обучения.
• Практическое применение глубокого обучения в различных областях.

6. Введение в статистическое обучение

Эта книга представляет собой доступный обзор методов статистического обучения для людей с минимальным математическим образованием. Это отличная отправная точка для новичков в этой области.

Ключевые выводы:

• Введение в статистические методы обучения с минимальными математическими предпосылками.
• Сосредоточьтесь на применении, а не на теории.

7. Введение в машинное обучение с помощью Python: руководство для специалистов по данным.

Эта книга посвящена практическому машинному обучению с использованием Python и помогает читателям создавать, оценивать и оптимизировать модели машинного обучения с помощью популярных библиотек Python.

Ключевые выводы:

• Комплексное руководство по созданию, оценке и оптимизации моделей машинного обучения.
• Практические методы машинного обучения с использованием популярных библиотек Python.

8. Python для анализа данных

Эта книга, посвященная манипулированию, обработке, очистке и обработке данных в Python, представляет собой бесценный ресурс для аналитиков данных и ученых, желающих использовать возможности анализа данных Python.

Ключевые выводы:

• Навыки манипулирования, обработки и анализа данных с использованием Python.
• Глубокое понимание библиотеки pandas для эффективного анализа данных.

9. Аналитика данных

В эту широкую категорию входят книги, посвященные процессу анализа наборов данных для определения их информационного содержания. В этих книгах представлены методологии и инструменты для эффективного анализа данных.

Ключевые выводы:

• Методологии и инструменты для эффективного анализа данных.
• Стратегии извлечения значимой информации из данных.

10. Машинное обучение

В книгах этой категории рассматриваются методы автоматического анализа данных с упором на алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться и делать прогнозы или решения на основе данных.

Ключевые выводы:

• Обзор методов и алгоритмов автоматизированного анализа данных.
• Понимание того, как машины учатся на данных, чтобы делать прогнозы или решения.

11. Глубокое обучение с помощью Python

Эта книга, написанная ведущим экспертом в области глубокого обучения, предлагает практическое введение в концепции и методы глубокого обучения с использованием экосистемы Python, особенно с упором на библиотеку Keras.

Ключевые выводы:

• Введение в глубокое обучение с использованием Python и Keras.
• Практические примеры и применение моделей глубокого обучения.

12. Голая статистика: избавляемся от страха от данных

Благодаря легкомысленному и ясному подходу эта книга делает статистику доступной для каждого, демистифицируя концепции, лежащие в основе анализа данных.

Ключевые выводы:

• Демистификация статистики для повседневного понимания.
• Реальные применения статистических концепций.

13. Распознавание образов и машинное обучение

В этой книге подробно рассматриваются статистические методы, используемые для распознавания образов и машинного обучения, а также предлагаются теоретические идеи и практические рекомендации.

Ключевые выводы:

• Углубленное изучение статистических методов распознавания образов.
• Теоретические идеи и практическое применение машинного обучения.

14. Основы визуализации данных.

Потрясающее визуальное руководство, которое ясно и точно обучает основам визуализации данных. Это отличный ресурс для тех, кто хочет улучшить свои навыки визуализации.

Ключевые выводы:

• Принципы и практики эффективной визуализации данных.
• Методы представления данных в ясной и информативной форме.

15. Основная математика для науки о данных

Понимание математических основ имеет решающее значение в науке о данных. В этой книге рассматриваются основные математические концепции, необходимые в науке о данных, от линейной алгебры до вероятности и статистики.

Ключевые выводы:

• Охват ключевых математических концепций, необходимых в науке о данных.
• Сосредоточьтесь на практическом применении линейной алгебры, исчисления и статистики.

16. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow.

В этом практическом руководстве представлен обширный практический опыт машинного обучения с использованием Python Scikit-Learn и TensorFlow, а также обучение на основе реальных проектов и примеров.

Ключевые выводы:

• Практический опыт машинного обучения с проектами и примерами.
• Подробное руководство по использованию Scikit-Learn и TensorFlow для создания интеллектуальных систем.

17. Введение в вероятность.

Это основополагающий текст по вероятности, предлагающий исчерпывающее руководство по концепциям и основам теории вероятностей, которые лежат в основе многих методов науки о данных.

Ключевые выводы:

• Всестороннее понимание теории вероятностей и ее приложений.
• Фонд статистического анализа и методов обработки данных.

18. R для науки о данных

В этой книге подробно описывается использование языка R в науке о данных: от импорта и очистки данных до визуализации и моделирования.

Ключевые выводы:

• Введение в использование R для импорта, приведения в порядок, визуализации и моделирования данных.
• Лучшие практики анализа данных и науки с использованием R.

19. Статистика Head First: руководство для мозга

В этой книге используется богатый наглядный формат для объяснения статистических концепций в доступной для понимания форме. Он разработан, чтобы сделать статистику обучения привлекательной и интуитивно понятной.

Ключевые выводы:

• Увлекательное и интуитивно понятное введение в статистику.
• Визуальный и интерактивный подход к изучению статистических концепций.

20. Обработка естественного языка

Книги этой категории охватывают пересечение компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта, уделяя особое внимание тому, как машины понимают человеческий язык, от базовых концепций до продвинутых методов.

Ключевые выводы:

• Основы и передовые методы обработки и понимания человеческого языка с помощью машин.
• Применение компьютерной лингвистики и искусственного интеллекта в НЛП.

21. Статистика

В эту широкую категорию входят книги, посвященные статистической теории, методам и приложениям, необходимым для науки о данных. Они обеспечивают математическую основу для анализа и интерпретации данных.

Ключевые выводы:

• Широкий обзор статистических методов и их применения в науке о данных.
• Основа анализа и интерпретации данных.

22. Думайте о статистике

Think Stats подчеркивает практический подход к статистическому анализу, специально разработанный для программистов. Он представляет статистику ясно и кратко, используя Python для демонстраций.

Ключевые выводы:

• Практический подход к статистическому анализу, адаптированный для программистов.
• Использование Python для иллюстрации статистических концепций и методов анализа.

23. Большие данные

Книги этой категории, исследуя проблемы и возможности работы с большими наборами данных, углубляются в инструменты, технологии и методологии для эффективной обработки больших данных.

Ключевые выводы:

• Понимание проблем и решений, связанных с большими данными.
• Понимание инструментов и методологий анализа больших данных.

24. Искусство науки о данных

Эта книга предлагает понимание того, как осмыслить данные, уделяя особое внимание ремеслу науки о данных. В нем обсуждаются навыки критического мышления и решения проблем, необходимые для извлечения информации из данных.

Ключевые выводы:

• Понимание процесса обработки данных и критического мышления.
• Акцент на решении проблем и извлечении информации из данных.

Поднимите свои знания в области науки о данных на новый уровень

Зарегистрируйтесь на подходящую программу, чтобы улучшить свои знания в области науки о данных. Интересно, как? Изучите наши лучшие программы с помощью этого подробного сравнения:

Заключение

Чтение лучших книг по науке о данных — это отличный способ познакомиться с предметом или отточить свои навыки, но ничто не может заменить эффективность очного обучения. Simplilearn предлагает несколько вариантов обучения и сертификации, к которым вы можете получить доступ онлайн из любой точки мира, которые предлагают преимущества живых занятий под руководством инструктора, а также учебных пособий для самостоятельного обучения. Например, наша сертификация по науке о данных обеспечивает образование мирового класса, которое поможет вам после завершения подготовиться к карьере. Начните сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Существуют ли какие-либо книги по науке о данных, посвященные реальным приложениям и тематическим исследованиям?

Книга «Наука о данных для бизнеса» Фостера Провоста и Тома Фосетта посвящена реальным применениям науки о данных в бизнесе, предоставляя аналитическую информацию посредством тематических исследований, которые иллюстрируют, как решения в области науки о данных решают практические бизнес-задачи.

2. Можете ли вы порекомендовать какие-нибудь популярные книги по науке о данных, подходящие для самостоятельного изучения?

«Руководство по науке о данных Python» Джейка ВандерПласа настоятельно рекомендуется для самостоятельного изучения. Оно предлагает подробные учебные пособия по использованию Python в науке о данных, дополненные практическими примерами, облегчающими самостоятельное обучение.

3. Какие интересные книги по науке о данных написаны в повествовательном формате?

«Сигнал и шум» Нейта Сильвера известен своим увлекательным повествованием, в котором исследуется, как наука о данных используется в различных контекстах реального мира, от политики до стихийных бедствий, посредством увлекательного повествования.

4. Какие книги по науке о данных содержат практические советы и стратегии для карьерного роста в этой области?

Книга «Постройте карьеру в области науки о данных» Эмили Робинсон и Жаклин Нолис содержит практические советы и стратегии для навигации по карьерной лестнице в области науки о данных, от получения первой работы до продвижения на руководящие должности.

5. Какие есть простые для понимания книги по науке о данных для нетехнических читателей?

«Голая статистика: избавление от страха от данных» Чарльза Уилана — отличный выбор для нетехнических читателей. Он объясняет статистические концепции в доступной и юмористической форме, делая предмет интересным и легким для понимания.