Лучшие книги по науке о данных на Python: откройте для себя магию данных!

Каждую минуту компьютеры по всему миру захватывают 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, которая внедряет научные методы и алгоритмы для управления сложными наборами данных. Специалисты по данным используют такие языки, как R и Python, для анализа и использования имеющихся данных. Чтобы стать успешными специалистами по данным, профессионалы должны обладать ключевыми знаниями в области программирования и языков, особенно Python и статистики.

Книги — отличный способ расширить спектр знаний, и существует множество доступных книг по науке о данных с использованием Python. Аналогично, вам следует инвестировать в лучшую книгу, чтобы понять науку о данных с использованием Python.

В этой статье вы узнаете об обзоре и основных выводах лучших книг по науке о данных на языке Python в 2024 году.

Лучшие книги по Data Science с Python в 2024 году

Чтобы изучить науку о данных с помощью Python, выберите одну из лучших книг по науке о данных с помощью Python, обсуждаемых ниже:

Популярные книги

Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python (Практическое программирование для начинающих) – Эл Свейгарт

Автоматизируйте скучные вещи с помощью Python — это подробное руководство по автоматизации задач путем внедрения Python. Эл Свейгарт, автор, написал эту лучшую книгу по науке о данных с помощью Python на простом для понимания и следования языке, даже для начинающих программистов.

Основные выводы:

• В эту книгу включено множество тем, таких как работа с файлами, веб-скрапинг и функционирование файлов Excel.
• В книге приводятся пошаговые инструкции по выполнению каждой задачи, а также код, фрагменты и примеры, которые помогут читателям легко понять концепции.
• Кроме того, в эту книгу включены такие важные темы, как отладка и обработка ошибок.

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 данным, написавший эту книгу на легком для понимания языке.

Основные выводы:

• В эту книгу включены такие темы, как matplotlib, NumPy, pandas и seaborn.
• В этой книге каждая концепция объясняется с помощью пошагового руководства, а также содержатся полезные фрагменты и примеры для ясного понимания.
• Он охватывает такие основные темы, как данные, визуализация, машинное обучение и обработка данных.
• Для разработки концепций используется язык программирования Python.

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

Это динамичное, подробное введение в Python, которое поможет вам писать программы, решать проблемы и многое другое. Первая половина книги познакомит вас с базовыми концепциями программирования и процессом создания интерактивных программ. Однако вторая половина применит ваши знания на практике с тремя крупными проектами, включая визуализацию данных с помощью суперудобных библиотек Python, Space, Invaders, вдохновленную аркадную игру и простое веб-приложение, которое вы можете развернуть онлайн.

Основные выводы:

• Вы научитесь использовать мощные инструменты и библиотеки Python.
• Эта книга научит вас работать с данными для создания интерактивных визуализаций, настраивать и создавать веб-страницы, а также безопасно размещать их в Интернете.
• Научитесь управлять ошибками и недочетами, чтобы решать свои проблемы в программировании.

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

Эта книга содержит полные инструкции по обработке, манипулированию, сжатию и очистке наборов данных в Python. Таким образом, это практическое, современное введение в инструменты науки о данных в Python. Это идеальный вариант для начинающих программистов по анализу данных и Python, которые только знакомятся с научными вычислениями и наукой о данных.

Основные выводы:

• С помощью этой книги 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 задачи анализа данных с помощью подробных и полных примеров.

Think Python – Как думать как специалист по компьютерам – Аллен Б. Даун

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

Основные выводы:

• В этой книге представлены базовые знания по программированию, арифметическим операторам и использованию Python.
• Читатели могут изучить ряд операций, таких как композиция, математика, функции, стековые диаграммы и поток выполнения.
• Он включает отладку времени выполнения, а также синтаксических и семантических ошибок.
• Кроме того, в этой книге представлен анализ алгоритмов поиска и основных операций Python.

Изучение Python — Марк Лутц и Дэвид Эшер

Первая часть этой книги предоставляет всю необходимую информацию для программистов, включая контент по классам, операторам, типам, функциям, исключениям, операторам и модулям. Для начинающих программистов или специалистов по данным книга по изучению Python включает дополнительную информацию, такую ​​как выбор вариантов рассмотрения и разговоры о запуске программы, обновленные сводки синтаксиса, выделение объектно-ориентированного программирования, обновленное обсуждение источников документации и многое другое.

Основные выводы:

• В этой книге подробно изложены технологические преимущества Python.
• Каждая глава включает в себя набор упражнений, проверяющих ваши знания Партона и измеряющих ваше понимание.
• Особое внимание уделяется детальному базовому языку.
• Прочитав эту книгу, вы научитесь 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.

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

Авторы написали эту книгу, чтобы использовать машинное обучение и Python, не имея никакой степени бакалавра или доктора наук и не желая применять машинное обучение.

Основные выводы:

• В этой книге четко объясняется процесс объединения моделей в цепочку и инкапсуляции вашего процесса с помощью конвейеров.
• Объясните важность способа представления данных машинного обучения и те части данных, которые необходимо учитывать.
• В него включены ссылки на весьма сложные темы и дается обобщенное резюме.
• Для исследователей, специалистов по обработке данных и ученых, работающих над коммерческими приложениями, эта книга содержит полезные методики.
• В статье также рассматриваются наиболее популярные в настоящее время алгоритмы машинного обучения и анализируются их преимущества и недостатки.

Наука о данных с нуля: первые принципы с Python – Джоэл Граус

Для учащихся, имеющих способности к программированию и математике, эта книга станет лучшим вариантом для ознакомления со статистикой и арифметикой, лежащими в основе знаков данных, а также с навыками хакерства, необходимыми для начала карьеры специалиста по данным.

Основные выводы:

• В нем объясняются основы машинного обучения.
• В этой книге читателям предлагается ускоренный курс по Python.
• В нем объясняется процесс исследования рекомендательных систем, сетевого анализа, баз данных, обработки естественного языка и MapReduce.
• Более того, он содержит информацию о сборе, очистке, исследовании, обработке и искажении данных.

Параллельные вычисления для науки о данных: с примерами на R, C++ и CUDA – Норман Мэтлофф

Это первая книга по вычислениям на Python, написанная исключительно об алгоритмах, параллельных структурах данных, приложениях, программных инструментах и ​​науке о данных.

Основные выводы:

• Основное внимание в этой книге уделяется вычислениям. Она показывает процесс вычислений на трех типах платформ: графические процессоры, многоядерные системы и кластеры.
• В нем также рассматриваются программные пакеты, которые имеют более одного типа оборудования и могут использоваться на нескольких языках программирования.

Наука о данных для чайников – Лиллиан Пирсон

Наука о данных для чайников — лучшая отправная точка для студентов и профессионалов в области ИТ, которые хотят быстро охватить многочисленные области дорогостоящего пространства науки о данных. Сосредоточившись на бизнес-кейсах, книга включает 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.

Основные выводы:

• Он дает базовые знания в области инжиниринга данных и больших данных, прежде чем перейти к науке о данных и ее применению для создания ценности.
• В этой книге рассматриваются большие данные, фреймворки и приложения, такие как платформы MPP, Spark и No SQL.
• В книге даны пояснения к машинному обучению и его алгоритмам, а также рассмотрена эволюция Интернета вещей и искусственного интеллекта.
• Читатели также смогут ознакомиться с методами визуализации данных, которые используются для обобщения, демонстрации и распространения полученных аналитических сведений.

Станьте специалистом по данным, пройдя практическое обучение с демонстрационными проектами, живым обучением и круглосуточной поддержкой! Начните обучение прямо сейчас!

Практическая наука о данных с R — Нина Баррамеда Зумель, Джон Маунт

Эта книга объясняет основные принципы без теоретической тарабарщины и использует реальные случаи для сбора, анализа и курирования данных, необходимых для успеха вашего бизнеса. С применением статистического анализа, методов и языка программирования R, она тщательно разрабатывает примеры в отношении бизнес-аналитики, маркетинга и поддержки принятия решений.

Основные выводы:

• Эта книга помогает разработчикам и бизнес-аналитикам эффективнее собирать, анализировать, точно и предоставлять отчеты по важным бизнес-данным.
• Язык программирования R и его инструменты предлагают простой процесс решения повседневных задач в области науки о данных без углубленного изучения. Торре о продвинутой математике.
• Более того, в этой книге также представлен процесс применения полезных статистических методов и языка программирования R в повседневных деловых ситуациях.

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

Если вы готовы использовать машинное обучение и статистические методы для работы с огромными наборами данных, это руководство покажет, почему экосистема Hadoop является лучшим вариантом для этой работы.

Основные выводы:

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

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 собственных решений в области машинного обучения.

Основные выводы:

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

Наука о маркетинговых данных: методы моделирования в предиктивной аналитике с использованием R и Python – Томас В. Миллер

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

Основные 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 предиктивном анализе.

Анализ данных Python — Иван Идрис

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

Основные выводы:

• Читатели смогут изучить науку о данных и ее многопроцессные модели.
• Научитесь выполнять манипуляции с данными с помощью Pandas и NumPy для очистки, агрегации и обработки отсутствующих данных.
• Изучите проектирование признаков и обработку данных с помощью scikit-learn и pandas.

Лучшие книги для анализа

Python для анализа данных — Уэс МакКинни

В этой книге содержатся полные инструкции по обработке, манипулированию, анализу и очистке наборов данных на языке Python.

Основные выводы:

• В него включены практические примеры, демонстрирующие процесс решения широкого спектра задач анализа данных.
• Вы также сможете изучить самые последние версии IPython, pandas, NumPy и Jupyter.
• В нем представлены инструменты для работы с данными на языке Python.

Python для науки о данных для чайников – Джон Мюллер, Лука Массарон

В этой статье представлен самый простой и быстрый способ изучения программирования и статистики на языке Python.

Основные выводы:

• Эта книга написана для людей, которые только начинают изучать анализ данных.
• В нем рассматриваются основы программирования анализа данных и статистики на языке Python.
• Более того, он ориентирован на Google Colab, что позволяет писать код Python в облаке.

Анализ данных Python: сбор данных, обработка данных, их 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.

Основные выводы:

• Узнайте больше о науке о данных и ее моделях процессов.
• Изучите, как выполнять обработку данных с помощью NumPy и Pandas для очистки, агрегации и управления отсутствующими значениями.
• Это замечательная книга для бизнес-аналитиков, специалистов по анализу данных, специалистов по работе с данными и статистиков, желающих научиться использовать Python для анализа данных.

Практическое применение науки о данных в маркетинге: улучшите свои маркетинговые стратегии с помощью машинного обучения с использованием Python и R – Юн Хёп 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.

Основные выводы:

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

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

Станьте профессионалом в использовании Pandas, работая с обработанными данными, поиском и реальными наборами данных, а также подготавливая данные, обрабатывая данные и управляя данными для аналитических задач с помощью этой книги.

Основные выводы:

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

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 мощи языка программирования Python. Кроме того, эта книга включает в себя обзор открытого исходного кода, pandas, простого в использовании анализа данных, инструментов и структур данных для программирования Python, языка и библиотеки с лицензией BSD, обеспечивающей высокую производительность.

Основные выводы:

• Узнайте, насколько гибко и интуитивно понятно распознавать и передавать значимые шаблоны данных с помощью экспорта данных, систем отчетности и скриптов Python.
• В этой книге содержится информация об обработке, открытии, управлении, хранении и анализе данных с помощью языка программирования Python.
• Анализ данных Python представляет собой бесценный справочник с многочисленными примерами оценки и хранения данных в базе данных.

Практический анализ данных с помощью Pandas: эффективное выполнение сбора, обработки, анализа и визуализации данных с помощью Python – Стефани Молин

Эта книга — отличный выбор для начинающих специалистов по анализу данных, науке о данных и разработчиков Python, которые хотят изучить каждый шаг научных вычислений и анализа данных с помощью широкого спектра наборов данных. Более того, специалисты по данным, которые хотят применять Pandas в своем рабочем процессе машинного обучения, также могут получить ценную информацию из этой книги.

Основные выводы:

• Узнайте, как использовать библиотеки Python для анализа данных в реальном мире.
• Узнайте, как решать проблемы анализа и типичные проблемы с данными или презентациями с помощью Pandas.
• Создавайте пакеты, скрипты и модули Python для многократного использования аналитического кода.