Datavitenskap er studieområdet som involverer utvinning av innsikt fra store datamengder ved bruk av forskjellige vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. Det hjelper deg å oppdage skjulte mønstre fra rådataene. Datavitenskap har dukket opp på grunn av utviklingen av matematisk statistikk, dataanalyse og stordata.
Her er en kuratert liste over Topp 17 Data Science-bøker som bør være en del av alle nybegynnere til avanserte Data Science Learners-biblioteker.
1) Data Science from Scratch: First Principles with Python
Data Science from Scratch er en bok skrevet av Joel Gurus. Denne boken hjelper deg å lære matte og statistikk som er kjernen i datavitenskap. Du vil også lære deg hackingferdigheter du trenger for å komme i gang som datavitenskapsmann.
Bøkene inkluderer emner som implementere k-nærmeste naboer, Naïve Bayes, lineær og logistisk regresjon, beslutningstrær og klyngemodeller. Du vil også kunne utforske naturlig språkbehandling, nettverksanalyse, etc.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon2) Data Science For Dummies
Data Science For Dummies er en bok skrevet av Lillian Pierson. Denne boken er ideell for IT-fagpersoner og studenter som ønsker en rask primer som dekker alle områder av det ekspansive datavitenskapelige rommet.
Boken dekker emner som big data, datavitenskap og data engineering, og hvordan alle disse områdene kombineres som gir stor verdi. Du vil også lære om teknologier, programmeringsspråk og matematiske metoder.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon3) Big Data: En revolusjon som vil forandre hvordan vi lever, jobber og tenker
Big Data er en bok skrevet av Viktor Mayer-Schonberger og Kenneth Cukier. Boken snakker om det optimistiske og praktiske blikket på Big Data-revolusjonen. Forfatterne av denne boken snakker også om hvordan Big data-teknologi kan endre livene våre og hva vi kan gjøre for å beskytte oss mot farene.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon4) Historiefortelling med data: En datavisualiseringsveiledning for forretningsfolk
Historiefortelling med data er en bok skrevet av Cole Nussbaumer Knaflic. I denne boka lærer du grunnleggende data visualisering og hvordan du kommuniserer effektivt med data. Leksjonene i denne boken er for det meste i teorien og tilbyr mange eksempler fra den virkelige verden klar til umiddelbar anvendelse på din neste graf eller presentasjon.
Denne boken lærer også leseren om hvordan de kan gå utover forutsigbare verktøy for å nå roten til dataene dine. Den inneholder også et emne for hvordan du bruker dataene dine til å lage en engasjerende og informativ historie.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon5) Design av dataintensive applikasjoner
Designing Data-Intensive Applications er en bok skrevet av Martin Kleppmann. Denne boken hjelper deg med å lære fordelene og ulempene med ulike teknologier for behandling og lagring av data. Denne boken hjelper også programvareingeniører og arkitekter til å lære om hvordan man kan utnytte data i moderne applikasjoner fullt ut.
Boken hjelper deg med å ta informerte beslutninger ved å identifisere styrker og svakheter ved forskjellige verktøy og navigere mellom kompromissene rundt konsistens, skalerbarhet, feiltoleranse og kompleksitet.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon6) Praktisk statistikk for dataforskere: 50 essensielle begreper
Praktisk statistikk for dataforskere er en bok skrevet av Peter Bruce (forfatter), Andrew Bruce. Denne boken forklarer hvordan du bruker ulike statistiske metoder for datavitenskap, og gir deg råd om hva som er viktig og hva som ikke er viktig.
Denne boken er en brukervennlig referansebok for datavitenskap hvis du er kjent med R-programmeringen og har kunnskap om statistikk.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon7) Datavitenskap og Big Data Analytics: Oppdage, analysere, visualisere og presentere data
Data Science og Big Data Analytics er en bok utgitt av EMC Education Service. Denne boka dekker bredden av aktiviteter og metoder og verktøy som dataforskere bruker. Boken fokuserer på konsepter, prinsipper og praktiske anvendelser.
Det gjelder alle bransjer og teknologimiljøer og læring. Den støttes og forklares med eksempler som du kan replikere ved hjelp av programvare med åpen kildekode.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon8) Data Science for Business: Hva du trenger å vite om datautvinning og dataanalytisk tenking
Data Science for business er en bok skrevet av kjente data science-eksperter Foster Provost og Tom Fawcett. Denne studievitenskapen om datavitenskap introduserer de grunnleggende prinsippene for datavitenskap. Denne studieboken hjelper deg med å forstå de mange teknikker som brukes i dag.
Du lærer også hvordan du kan forbedre kommunikasjonen mellom forretningsinteressenter og dataforskere. Det hjelper deg også med å forstå dataanalyseprosessen og hvordan datavitenskapelige metoder kan støtte forretningsbeslutninger.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon9) Head First Statistics: En hjernevennlig guide
Head First Statistics er en bok skrevet av Dawn Griffiths. Forfatteren gir dette typisk tørre emnet liv, lærer deg alt du vil ha og trenger å vite om statistikk gjennom et materiale som er fullt av gåter, historier, quizzer og eksempler fra den virkelige verden. Denne boken hjelper deg med å lære statistikk slik at du kan forstå viktige punkter og bruk dem. Boken dekker også hvordan du kan presentere data visuelt med diagrammer og plott. Til slutt lærer boken også hvordan du kan beregne sannsynlighet og forventning osv.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon10) R for datavitenskap: Import, rydding, transformasjon, visualisering og modelldata
R for Data Science er en bok skrevet av Hadley Wickham. Den er designet for å få deg til å gjøre datavitenskap så raskt som mulig.
Boken guider deg gjennom trinnene for å importere, utforske og modellere dataene dine og kommunisere resultatene.
I denne boka får du en fullstendig forståelse av datavitenskapssyklusen. Bortsett fra de grunnleggende verktøyene, må du administrere detaljene. Hver del av denne boken er parret med øvelser for å hjelpe deg med å øve på det du har lært underveis.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon11) Praktisk maskinlæring
Hands-On Machine Learning er en Data Science-bok skrevet av Aurélien Géron. Boken hjelper deg med å lære konseptene og verktøyene for å bygge intelligente systemer. Du lærer også å lære forskjellige teknikker, som enkel lineær regresjon og utvikle seg til dype nevrale nettverk. Hvert kapittel i denne boken hjelper deg med å bruke det du har lært; alt du trenger er programmeringserfaring.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon12) Python for dataanalyse: Data Wrangling with Pandas, NumPy og IPython
Python for Data Analysis er en bok skrevet av Wes McKinney. Denne referanseboken er full av casestudier som viser hvordan du kan løse mange vanlige dataanalyseproblemer. I denne Data science-boken lærer du de nyeste versjonene av pandaer, NumPy, IPython og Jupyter.
Denne referanseboken er en praktisk, moderne introduksjon til datavitenskapelige verktøy i Python. Det er en ideell bok for analytikere som er nye for Python og Python-programmerere.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon13) Introduksjon til maskinlæring med Python: En guide for dataforskere
Machine learning with Python er en bok skrevet av Andreas C. Müller (forfatter), Sarah Guido (forfatter). I denne boken vil du lære trinnene som er nødvendige for å lage en vellykket maskinlæringsapplikasjon med Python og sci-kit-learning-biblioteket.
I denne boken vil du lære trinnene som er nødvendige for å lage en vellykket maskinlæringsapplikasjon med Python og scikit-learning-biblioteket. Dette studiematerialet introduserer deg også til NumPy og matplotlib-biblioteker.
Sjekk siste pris og brukeranmeldelser på Amazon14) Practical Data Science with R
Practical Data Science with R is a book written by Nina Zumel (Author), John Mount (Author), and Jim Porzak. The book explains basic principles without lengthy theoretical details. You will provide the real use cases you'll face as you collect, curate, and analyze the data.
You'll able to apply the R programming language and statistical analysis techniques. The book carefully explained examples based on marketing, BI, and decision support system. The book also covers topic like how to design experiments which is build on predictive models.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon15) Thinking with Data
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