Akkoriban, a 2010-es években a webdizájnerek és programozók díszes munkaköröket kaptak, és elég jól fizettek. De az internetes napokkal a dolgok megváltoztak.
A 21. század modern korszakában a böngészési előzmények rögzítésre kerülnek, az e-mail-adataid tárolásra kerülnek, és nem meglepő módon azt látom, hogy a YouTube-megtekintési előzményeim közvetlenül befolyásolják Instagram tekercs-ajánlásaimat, ami miatt több időt töltök a görgetéssel. Mindez azt bizonyítja, hogy most van az adattudomány kora.
Mivel nap mint nap rengeteg adatot teszünk közzé az interneten, határozottan több adattudósra és ML mérnökre van szükségünk, akik ki tudják használni az adatokban rejlő lehetőségeket, és még gördülékenyebbé teszik életünket.
Az adatok gyűjtése és végrehajtható döntésekké alakítása olyan dolog, amit a mai világ megkövetel. Ha úgy dönt, hogy megfelel ennek a növekvő igénynek, és adatszakértő szeretne lenni, olvassa el a legjobb adattudományi könyveket.
Tartalomjegyzék
Miért a könyvek, ha az internet a források özöne?
Nyugodtan állíthatjuk, hogy az online források hatékonyabbak, mint a könyvek, de ez nem mindig igaz, mert a könyvolvasók még nem haltak ki ebben a digitális világban.
A könyvolvasás és az online tanfolyamok két különböző világ, és nem hasonlíthatók össze. Számíthatunk azonban az internetes forrásokon keresztüli könyvolvasás előnyeire.
Sajátítsd el a témát: Ha egy fogalomról általános vagy gyakorlati információval rendelkezel, akkor jó az online keresés, de ha mélyebbre akarsz ásni a témát, annak történetétől a levezetésig, akkor a könyv jól megy.
Érezze meg: a könyvek valódiak! Nem számít, hány virtuális találkozón vesz részt, soha nem ragadhatja meg a személyes összejövetel varázsát. Tehát próbáljon meg egy könyvet fogni és olvasni, érezni fogja az oldalak súlyát, a tinta szagát, és észreveszi az ujjbegyeit a szavak fölött. Végül is imádni fogod.
Kevesebb figyelemelterelés: Tudom, hogy azért vagy az interneten, hogy tanulj valamit, de felbukkant előtted egy kattintáscsali, amelyen kedvenc tévéműsorod szerepel, és rákattintottál. Mire rájöttél, hogy az idődet vesztegeted, már késő volt. A könyveknél ez nem így van. Addig olvasod őket, amíg meg nem unod; nincs más mód a figyelmed elterelésére.
Pontosság: A könyvek kiadás előtt számos tényellenőrzésen és szerkesztési teszten esnek át, így ezek pontosabbak és megbízhatóbbak.
Hatóság: A könyveket általában szakértő professzorok és kutatók írják, míg az internetes forrásokat bárki létrehozhatja. Tehát sok könyvben vakon megbízhat.
Itt található a legjobb adattudományi könyvek listája, amelyek segítenek kitűnni adattudományi karrierjében.
Bevezetés a valószínűségszámításba
Válassza ezt, ha úgy dönt, hogy nem egy középszerű adattudós, hanem inkább megjelöli a nevét ezen a területen, mert ez a Bevezetés a valószínűségszámításba könyv azokat a részletes és haladó valószínűségi fogalmakat tartalmazza, amelyekre minden adatkutatónak szüksége van.
A tárgyalt fogalmakon kívül a könyvben sok-sok, a tiszta matematikával kapcsolatos valószínűségi probléma is szerepel. Sőt, a kiadó honlapján ingyenesen talál részletes megoldást az összes fejezetvégi gyakorlathoz.
Mindenesetre nem ajánlom ezt a könyvet azoknak, akik adattudományban vagy matematikában kezdik pályafutásukat. Erős kombinatorika alapokra vagy jó matematikai alapokra van szüksége ahhoz, hogy ezzel a könyvvel megtanítsa magának a valószínűségszámítást.
De ha megfelelő matematikai alapokkal rendelkezik, akkor ez egy kiváló választás, ha arra gondol, hogy teljes mértékben kiaknázza a tanulási valószínűségek gyümölcsét adattudományi karrierje során.
Az adattudományi kézikönyv
Az adattudományi kézikönyv célja, hogy egyedülálló adattudóssá tegye Önt, aki rendelkezik adattudományi, programozási és üzleti ismeretekkel. Ezzel a könyvvel gyorstanfolyami élményben lesz része, de írásos formában.
A könyv egyszerű angol nyelven íródott, ami kiválóan megfelel azoknak, akik újak az adattudományban.
A klasszikus ML fogalmak és algoritmusok ismertetése mellett a könyv kitér a szoftverfejlesztési gyakorlatokra, a számítógép memóriájára, az adatstruktúrákra és az adatbázisokra is.
Az olyan alapvető technológiákról szóló fejezetek, mint a Python, a Big data bizonyítják, hogy ez a könyv a technológiai oldalról szól az adattudósok és az ML mérnökök számára, akik valós iparági problémákat oldanak meg, nem pedig a következő folyóirat kiadásán dolgozó adatkutatókat célozzák meg.
Adatintenzív alkalmazások tervezése
Ez a könyv nem csak adatkutatóknak vagy elemzőknek szól. Mindent magában foglal, amire egy méretezhető valós alkalmazásokat tervező szoftvermérnöknek, az adatintenzív alkalmazásokat kutató szoftvertervezőnek vagy egy nagy mennyiségű adatot feldolgozó adatmérnöknek szüksége van ahhoz, hogy a modern alkalmazásokban teljes mértékben kihasználhassa az adatokat.
Írta: Martin Kleppmann, a Cambridge-i Egyetem elosztott rendszerekkel és biztonsággal foglalkozó kutatója.
A könyv lefedi az adatmodelleket, a tárhely-visszakeresést, az adatkódolást, a particionálást, a kötegelt és adatfolyam-feldolgozást, valamint az adatintenzív modern alkalmazások felépítésének számos alapvető koncepcióját.
Ha az alábbiak közül bármelyik igaz Önre, akkor ez a könyv ideális választás képességeinek bővítésére.
- Hogyan lehet a legjobban alkalmazni a megfelelő eszközöket egy adott probléma megoldására.
- Skálázható adatrendszereket szeretne építeni?
- Optimalizálja adatigényes alkalmazásai teljesítményét az éles környezetben.
- Növelje a rugalmasságot, hogy alkalmazásai könnyen alkalmazkodhassanak bármilyen új technológiához
Meztelen statisztika
Charles Wheelan megmutatja nekünk a Naked Statistics-ban, hogy az informatív adatok és a megfelelő statisztikai eszközök hogyan segíthetnek olyan fantasztikus ajánlórendszerek felépítésében, amelyek a következő terméket javasolják, amelyet kosárba helyezhet, vagy pontos előrejelző rendszereket, amelyek segítenek a részvények vásárlásában és eladásában.
A könyv célja, hogy megtanítsa elméjét arra, hogy intuitív módon statisztikai elemzésre következtessen a birtokában lévő információkból. A szövegben található olyan témák, mint a Leíró statisztika, Következtetés, Korreláció és Regresszióelemzés, segítenek ennek elérésében.
A legjobb az egészben a Meztelen statisztika című könyv, amely úgy tanítja meg a matematikát, mint egy történetet.
Bayesi módszerek hackerek számára
Ha egy bayesi nézőpontból szeretne valószínűségi programozást tanulni, akkor erre a könyvre mindenre szüksége van. A címben szereplő „hackerek” kifejezés félrevezető lehet, ezért tekintsük a hackereket olyan egyéneknek, akik szeretnek bayesi komplex megközelítéseket és módszereket felfedezni és megtanulni.
A könyv azzal kezdődik, hogy megtanít bayesi következtetésre, majd piszkosul meg az első Bayes-modellt a szöveg későbbi kontextusának felhasználásával.
Gyakorlati gyakorlatokkal és kódmegvalósításokkal rendelkezik a Bayes-technikák valós problémákra való alkalmazásához. Megtekintheti a Bayes-féle megvalósítást különböző iparágakban, például a pénzügyekben és a marketingben.
Sőt, ez a könyv különösen érdekes, ha olyan Python-eszközöket szeret, mint a NumPy, SciPy és Matplotlib, és programozási háttérrel rendelkezik.
Hands-On ML a Scikit-Learn segítségével
Manapság bárki, akinek kevés programozási tapasztalata van, vagy egyáltalán nem rendelkezik programozással, képes olyan intelligens rendszereket létrehozni, amelyek képesek tanulni az adatokból és döntéseket hozni. Te is szeretnéd tudni, hogyan?
Aurélien Géron, ennek a legjobb adattudományi könyvnek a szerzője megtanítja, hogyan építhet fel intelligens ML rendszert a két Python plug-and-play keretrendszer – a Scikit-learn és a TensorFlow – segítségével.
Ez a gyakorlati gépi tanulási könyv bemutatja, hogyan építhet fel végpontok közötti gépi tanulási rendszereket, kihasználva a sci-kit Learn teljes potenciálját, miközben minimális kódolást igényel. Ezenkívül gyakorlati ismereteket szerezhet a TensorFlow képzési, építési és skálázható neurális háló modellek terén.
Barátságos hangnemben van megírva, és hidd el, soha nem számítottam arra, hogy egy ML-könyv ennyire könnyed lesz, kevesebb fontos matematikai levezetéssel és több érdekes ML-jelleggel.
Mély tanulás Python segítségével
Sok gépi tanulási és adattudományi könyvben gyakori, hogy a mélytanulást szakaszként vagy fejezetként találjuk meg. De meg kell jegyezni – mindkét terület a maga módján hatalmas téma.
Tehát François Chollet ezen Mélytanulás Python segítségével célja, hogy segítsen Önnek az alapvető mélytanulási tárgyakra specializálódni.
A könyv tartalmaz idősoros előrejelzést, szövegosztályozást, képgenerálást és még sok más fejlett mélytanulási koncepciót.
A könyvben található összes kód futásra kész és ingyenesen letölthető. Nem meglepő, hogy a könyv szerzője és a Keras alkotója ugyanaz a személy.
Tehát a könyv a tömör írás, a szakértő szerző és a végrehajtható kód tökéletes keveréke.
Big Data: A forradalom
Unod a kódolást és a gépi tanulás technikai részleteit, és szeretnél mélyebbre ásni az adatok valós hatását a mai világban?
Akkor jól járhat ezzel a big data könyvvel, amelyet Viktor Mayer-Schönberger, az Oxfordi Egyetem Internet-felügyeleti Tanszékének internetirányítási és szabályozási professzora írt.
A könyv azzal kezdődik, hogy az iparágak, beleértve a kormányt is, hogyan gyűjtenek adatokat mindenről, és hogyan használják fel azokat. Ezután az adatvédelmi és az ezzel kapcsolatos kockázatok megvitatására tér át. Végül pedig lezárja a big data jövőbeli lehetőségeit és korlátait.
Gyakorlati adatelemzés pandákkal
Bárki importálhat egy könyvtárat és hívhat függvényt, de a nyers adatokból kitalált betekintés vagy rejtélyes eredmények egyszerű vizuális megjelenítése az, ami megkülönbözteti a Data Scientist. Arról nem is beszélve, hogy a Panda az első eszköz, amelyet tudnia kell az ilyen intuitív feladatok elvégzéséhez.
Akár kezdő, akár gyakorlott adatvarázsló, ez a gyakorlati adatelemzés a Pandákkal minden egyes trükköt bemutat, amelyre szüksége van az adatok feltárásához, elemzéséhez és manipulálásához a Pandákkal. Megtanulja a statisztikák összefoglalását a feltáró adatelemzés során, és világos vizualizációkkal mintákat találni.
Ha a fejezet végi gyakorlatokon dolgozik, fokozatosan fejleszti a valós adatok kezeléséhez szükséges készségeket szakmai munkája során. A könyvben található összes fájlhoz és kódhoz hozzáférhet a GitHubon.
Gyakorlati adattudomány Pythonnal
A szerző, Nathan George a legjobb gyakorlati adattudományi könyvet a Python programozással kezdi, majd elvezeti Önt az alapvető adattudományi koncepciókhoz, és kódolja azokat Pythonban. Végigvezeti Önt az adattudomány minden fázisán, az adatelemzéstől a teljesítménytesztig.
A könyvben található Kód-megvalósítások kisebb és jobban emészthető darabokra vannak bontva, így beszélgetési hangot teremtenek az Ön számára. Ennél is fontosabb, hogy a GitHubon ingyenesen elérheti a könyv minden kódrészletét.
A Pandas, a SciPy és a sci-kit-learn a fő Python-könyvtárak és -keretrendszerek, amelyeket a könyvben végig fog használni.
R Programozás az adattudomány számára
A Python után az R egyre nagyobb lendületet kap az összetett adatok fejlett statisztikáinak feltárásában. Tehát itt vagyok egy másik szöveges ajánlással, ha az R használatával szeretne belépni az adattudományba.
Az R programozás a Data Science számára hivatalosan is ingyenesen elérhető online. Bízzon bennem, nyissa meg az Edge-ben vagy a kedvenc PDF-olvasójában, és semmi különbséget nem fog találni az online példány és a pompás keményfedeles kiadás között.
Ez a könyv nem adattudományi vagy ML technikák elsajátítására szolgál. Ezt azonban kizárólag Roger D. Peng, a Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health biostatisztika professzora írta, hogy felszerelje Önt az R programozással, egy olyan eszközzel, amellyel bármilyen adatforrást kezelhet.
A könyv végére kényelmesen használhatja az R objektumokat, R-csomagokat, függvényeket és reguláris kifejezéseket az adatok manipulálására és elemzésére.
Becsomagolás
Ez az egyik legjobb lista az interneten, ahol tökéletes könyveket találhat az adatkészségek magasabb szintre emeléséhez. Az adattudomány hatalmas terület. Ezért az egyes területekre vonatkozóan beépítettem néhány speciális könyvet, például a gépi tanulást, a Pythont, az adatelemzést és az R-programozást, valamint néhány összességében legjobb adattudományi könyvet.
Következő, kérjük, fedezze fel ezeket az adattudományi eszközöket, amelyek szintén segíthetnek abban, hogy jobb adattudóssá váljon.