Elenco dei 10 migliori libri di scienza dei dati
La scienza dei dati è un campo che coinvolge metodi, processi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre conoscenze e approfondimenti dai dati grezzi in varie forme, sia dati strutturati che non strutturati. Di seguito è riportato l'elenco dei libri sulla scienza dei dati:
- Python Data Science Handbook (Scarica questo libro)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge series) (Scarica questo libro)
- R for Data Science (Scarica questo libro)
- Storytelling with Data (Scarica questo libro)
- Data Science from Scratch (Scarica questo libro)
- Data Science for Business (Scarica questo libro)
- Data Smart (Scarica questo libro)
- Statistiche pratiche per data scientist (Scarica questo libro)
- Numsense! Data Science for the Layman (Scarica questo libro)
- Practical Data Science with R (Scarica questo libro)
Discutiamo in dettaglio ciascuno dei libri di scienza dei dati insieme ai suoi punti chiave e alle recensioni.
# 1 - Python Data Science Handbook: strumenti essenziali per lavorare con i dati
Autore: Jake VanderPlas
Recensione del libro:
Il libro è ideale per coloro che conoscono già le basi del linguaggio Python o sanno già come programmare in un altro linguaggio come R o Julia e vogliono imparare a usare Python per la scienza dei dati. Spiega tutte le esigenze dell'intero processo di Data Science dall'ottenimento dei dati, all'esplorazione dei dati, alla comunicazione e alla visualizzazione dei risultati.
Punti chiave
- Manipolazione di dati.
- Tecniche di dati Python.
- Apprendimento automatico.
# 2 - Data Science (serie MIT Press Essential Knowledge)
Autore: John D. Kelleher e Brendan Tierney
Recensione del libro:
Lo scopo principale di questo libro è migliorare il processo decisionale attraverso l'analisi dei dati. Questo introduce le basi dell'apprendimento automatico e discute come collegare l'esperienza di apprendimento automatico con i problemi del mondo reale.
Conclusioni chiave:
- Questioni etiche e legali e sviluppi nella regolamentazione dei dati.
- Principi di successo.
- Impatto futuro della scienza dei dati.
# 3 - R per la scienza dei dati : importazione, riordino, trasformazione, visualizzazione e modellazione dei dati
Autore: Hadley Wickham e Garrett Grolemund
Recensione del libro:
Questo libro darà una chiara comprensione della scoperta delle leggi naturali nella struttura dei dati. Questo ti dirà come utilizzare il linguaggio di programmazione R per l'analisi dei dati. Questo spiega anche come pulire i dati, disegnare grafici e come usare la grammatica della grafica, la programmazione alfabetica e la ricerca riproducibile per risparmiare tempo e anche molte altre cose.
Conclusioni chiave:
- Data Wrangling.
- Visualizzazione dati.
- Analisi esplorativa dei dati
# 4 - Storytelling con i dati: una guida alla visualizzazione dei dati per i professionisti aziendali
Autore: Cole Nussbaumer Knaflic
Recensione del libro:
Questo libro spiega principalmente i fondamenti della visualizzazione dei dati e come comunicare in modo efficace con i dati. Attraverso questo libro potrai scoprire qual è il punto cruciale per i tuoi dati. Questo spiega come andare oltre gli strumenti convenzionali per raggiungere la radice dei tuoi dati e come creare una storia informativa e avvincente.
Conclusioni chiave:
- Capire la situazione e il pubblico.
- Identificare il punto importante dei dati.
- Concetti di progettazione nella visualizzazione dei dati.
- Il potere dello storytelling per aiutare il tuo messaggio a risuonare con il tuo pubblico.
# 5 - Scienza dei dati da zero: primi principi con Python
Autore: Joel Grus
Recensione del libro:
L'autore ha spiegato chiaramente gli importanti strumenti di data science e gli algoritmi e come possono essere implementati da zero. Questo libro contiene gli algoritmi effettivi per quei modelli di apprendimento automatico, insieme alla teoria e alla matematica in essi contenuti.
Conclusioni chiave:
- Raccogli, esplora, pulisci e manipola i dati.
- Reti neurali.
- Facile comprensione degli algoritmi.
- Fondamenti di machine learning.
# 6 - Data Science for Business
Cosa c'è da sapere sul data mining e sul pensiero analitico dei dati
Autore: Foster Provost e Tom Fawcett
Recensione del libro:
Spiega i principi fondamentali della scienza dei dati e anche the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Dati intelligenti: utilizzo della scienza dei dati per trasformare le informazioni in informazioni
Autore: John W Foreman
Recensione del libro:
L'autore spiega chiaramente come convertire i dati grezzi in informazioni utilizzabili. L'autore ha anche spiegato come farlo con il foglio di calcolo. Questo ti aiuterà anche ad apprendere le tecniche analitiche, la matematica e la magia dietro i big data. Ogni capitolo del libro tratterà una tecnica diversa in un'ottimizzazione matematica simile a un foglio di calcolo, data mining nei grafici, passaggio dai fogli di calcolo al linguaggio di programmazione R e molte altre cose.
Conclusioni chiave:
- Matematica nella scienza dei dati.
- Intelligenza artificiale.
# 8 - Statistiche pratiche per data scientist: 50 concetti essenziali
Autore: Peter Bruce
Recensione del libro:
Anche la statistica gioca un ruolo importante nella scienza dei dati. In questo libro, l'autore ha spiegato chiaramente come applicare i vari metodi statistici alla scienza dei dati nel presente e anche come evitarli, che sono usati in modo sbagliato e forniscono un output su ciò che è importante e cosa non lo è. Se sei bravo con il linguaggio di programmazione R e hai una certa conoscenza delle statistiche, questo rapido riferimento costruisce il divario in misura maggiore nel formato leggibile.
Conclusioni chiave:
- Tecniche di classificazione chiave.
- Concetti di statica.
- Metodi di apprendimento senza supervisione per estrarre significato da dati senza etichetta.
# 9 - Numsense! Data Science for the Layman: nessuna matematica aggiunta
Autore: Annalyn Ng e Kenneth Soo
Recensione del libro:
Questo libro fornisce una chiara comprensione della scienza dei dati e degli algoritmi utilizzati. Ogni algoritmo è spiegato chiaramente. Ci sono molti concetti che vengono tutti trattati come reti neurali, analisi dei social network, alberi decisionali e foreste casuali, clustering e molti altri.
Conclusioni chiave:
- Applicazioni del mondo reale per illustrare ogni algoritmo.
- Comprensione pratica.
- Concetti chiave.
# 10 - Scienza dei dati pratica con R
Autore: Nina Zumel e John Mount
Recensione del libro:
Spiega chiaramente gli esempi pratici ei principi fondamentali della scienza dei dati con il linguaggio di programmazione R. Ciò aiuterà ad applicare il linguaggio di programmazione R e le tecniche di analisi statistica a esempi accuratamente spiegati basati su marketing, business intelligence e supporto decisionale mentre si impara a creare strumentazione, progettare esperimenti come test A / B e presentare accuratamente i dati a un pubblico di tutti i livelli.
Conclusioni chiave:
- Supporto decisionale.
- Esempi pratici.
- Metodi di modellazione.
Libri consigliati
Questa è stata una guida ai libri di Data Science. Qui forniamo un elenco dei primi 10 libri per comprendere i nuovi concetti e applicazioni della scienza dei dati. Puoi fare riferimento ai seguenti libri per saperne di più:
- I migliori libri sull'imprenditorialità di tutti i tempi
- Miglior libro di affari
- I migliori libri di matematica aziendale
- Libri Bitcoin
- Libri di Paulo Coelho
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