Науката за данните е областта на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използването на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели от суровите данни. Data Science се появи поради развитието на математическата статистика, анализа на данните и големите данни.
Ето подбрания списък с Топ 17 книги за наука за данни, които трябва да бъдат част от библиотеката за начинаещи до напреднали в науката за данни.
1) Наука за данни от нулата: Първи принципи с Python
Data Science from Scratch е книга, написана от Джоел Гурус. Тази книга ви помага да научите математика и статистика, която е в основата на науката за данните. Също така ще научите хакерски умения, от които се нуждаете, за да започнете като учен по данни.
Книгите включват теми като внедряване на най-близките съседи, наивен Байес, линейна и логистична регресия, дървета за вземане на решения и модели на клъстериране. Ще можете също да изследвате обработката на естествен език, мрежовия анализ и т.н.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon2) Наука за данни за манекени
Data Science For Dummies е книга, написана от Лилиан Пиърсън. Тази книга е идеална за ИТ специалисти и студенти, които искат бърз учебник, обхващащ всички области на обширното пространство за наука за данни.
Книгата обхваща теми като големи данни, наука за данни и инженеринг на данни и как всички тези области са комбинирани, което предлага голяма стойност. Ще научите също за технологии, езици за програмиране и математически методи.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon3) Големи данни: Революция, която ще промени начина, по който живеем, работим и мислим
Големите данни е книга, написана от Виктор Майер-Шонбергер и Кенет Кукиер. Книгата разказва за оптимистичния и практичен поглед към революцията на големите данни. Авторите на тази книга също говорят за това как технологията за големи данни може да промени живота ни и какво можем да направим, за да се предпазим от опасностите.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon4) Разказване на истории с данни: Ръководство за визуализация на данни за бизнес професионалисти
Разказването на истории с данни е книга, написана от Коул Нусбаумер Кнафлик. В тази книга ще научите основите на визуализацията на данните и как да общувате ефективно с данните. Уроците в тази книга са предимно на теория и предлагат много реални примери, готови за незабавно приложение към следващата графика или презентация.
Тази книга също така учи читателя за това как те могат да надхвърлят предвидимите инструменти, за да достигнат до корена на вашите данни. Той също така включва тема за това как да използвате данните си, за да създадете увлекателна и информативна история.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon5) Проектиране на интензивни приложения
Проектирането на интензивни приложения за данни е книга, написана от Мартин Клепман. Тази книга помага да се научат предимствата и недостатъците на различните технологии за обработка и съхранение на данни. Тази книга също така помага на софтуерните инженери и архитекти да научат как да използват пълноценно данните в съвременните приложения.
Книгата ви помага да вземате информирани решения, като идентифицирате силните и слабите страни на различните инструменти и навигирате в компромисите около последователност, мащабируемост, устойчивост на грешки и сложност.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon6) Практическа статистика за учените по данни: 50 основни понятия
Практическа статистика за учените по данни е книга, написана от Питър Брус (автор), Андрю Брус. Тази книга обяснява как да прилагате различни статистически методи към науката за данните и ви дава съвети за това кое е важно и кое не.
Тази книга е лесен за използване справочник по наука за данни, ако сте запознати с програмирането R и имате известни познания по статистика.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon7) Наука за данните и анализ на големи данни: Откриване, анализ, визуализиране и представяне на данни
Data Science и Big Data Analytics е книга, издадена от образователната служба EMC. Тази книга обхваща широтата на дейностите и методите и инструментите, които използват изследователите на данни. Книгата се фокусира върху концепции, принципи и практически приложения.
Прилага се за всяка индустрия и технологична среда, както и за обучението. Поддържа се и се обяснява с примери, които можете да репликирате с помощта на софтуер с отворен код.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon8) Наука за данни за бизнеса: Какво трябва да знаете за извличането на данни и мисленето за анализ на данни
Data Science for business е книга, написана от известните експерти по наука за данни Фостър Провост и Том Фосет. Тази книга за наука за данни въвежда основните принципи на науката за данните. Тази учебна книга ви помага да разберете много техники за извличане на данни, които се използват днес.
Също така ще научите как да подобрите комуникацията между заинтересованите страни в бизнеса и учените по данни. Той също така ви помага да разберете процеса на анализ на данни и как методите за наука за данни могат да подпомогнат вземането на бизнес решения.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon9) Статистика на първо място: Ръководство, благоприятно за мозъка
Head First Statistics е книга, написана от Dawn Griffiths. Писателят въвежда този типично сух предмет в живота, като ви учи на всичко, което искате и което трябва да знаете за статистиката, чрез материал, пълен с пъзели, истории, викторини и реални примери. Тази книга ви помага да научите статистика, за да можете разбират ключовите моменти и ги използват. Книгата обхваща и как да се представят данни визуално с диаграми и графики. И накрая, книгата също така учи как можете да изчислите вероятността и очакванията и т.н.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon10) R за науката за данните: Импортиране, подреждане, трансформиране, визуализиране и моделиране на данни
R for Data Science е книга, написана от Хадли Уикъм. Той е създаден, за да ви накара да се занимавате с данни възможно най-бързо.
Книгата ви води през стъпките за импортиране, проучване и моделиране на вашите данни и предаване на резултатите.
В тази книга ще получите пълно разбиране за цялостния цикъл на науката за данни. Освен основните инструменти, трябва да управлявате и детайлите. Всеки раздел от тази книга е съчетан с упражнения, които ви помагат да практикувате наученото по пътя.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon11) Практическо машинно обучение
Практическото машинно обучение е книга за науката за данни, написана от Aurélien Géron. Книгата ви помага да научите концепциите и инструментите за изграждане на интелигентни системи. Ще научите и различни техники, като проста линейна регресия и преминаване към дълбоки невронни мрежи. Всяка глава от тази книга ви помага да приложите наученото; всичко, от което се нуждаете, е опит в програмирането.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon12) Python за анализ на данни: Преместване на данни с Pandas, NumPy и IPython
Python за анализ на данни е книга, написана от Уес Маккини. Този справочник е пълен с казуси, показващи как да се решат много често срещани проблеми с анализа на данни. В тази книга за наука за данни ще научите най-новите версии на панди, NumPy, IPython и Jupyter.
Този справочник е практично, модерно въведение в инструментите за наука за данни в Python. Това е идеална книга за анализатори, нови за програмистите на Python и Python.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon13) Въведение в машинното обучение с Python: Ръководство за изследователите на данни
Машинното обучение с Python е книга, написана от Andreas C. Müller (Автор), Sarah Guido (Автор). В тази книга ще научите стъпките, необходими за създаване на успешно приложение за машинно обучение с Python и библиотеката sci-kit-learn.
В тази книга ще научите стъпките, необходими за създаване на успешно приложение за машинно обучение с Python и библиотеката scikit-learn. Този учебен материал също ви запознава с библиотеките NumPy и matplotlib.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon14) Практическа наука за данни с R
Практическа наука за данни с R е книга, написана от Нина Зумел (автор), Джон Маунт (автор) и Джим Порзак. Книгата обяснява основните принципи без дълги теоретични подробности. Ще предоставите реалните случаи на употреба, с които ще се сблъскате, докато събирате, подбирате и анализирате данните.
Ще можете да приложите езика за програмиране R и техниките за статистически анализ. Книгата разяснява внимателно примери, базирани на маркетинг, BI и система за подкрепа на решения. Книгата обхваща и тема като как да се проектират експерименти, която се основава на предсказуеми модели.
Проверете най-новите отзиви за цени и потребители на Amazon15) Мислене с данни
Thinking with data is a book written by Max Sharon. It helps you learn techniques for turning data into knowledge you can use. In this book, you will discover a framework for defining your project. It also includes data you want to collect and how you intend to approach and analyze its results.
This Data Science book also helps you to explore data-specific patterns of reasoning and learn how to build more useful arguments.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon16) The Data Science Handbook
The Data Science Handbook is written by Field Cady. It is an ideal reference book for data analysis methodology and big data software tools. The book is ideal for people who want to practice data science but lack the required skill sets.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon