17 НАЙ-ДОБРИТЕ книги за наука за данни (актуализация от 2024 г.)

Ние сме читатели поддържа и може да спечели комисионна, когато купувате чрез връзки на нашия сайт

Data Science е област на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използване на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели от необработените данни. Науката за данни се появи поради еволюцията на математическата статистика, анализа на данни и големите данни.

Интересувате ли се от изучаване на Data Science и търсите отлична книга, която ще ви помогне да изстреляте своя опит в Data science? Тогава сте попаднали на правилното място.

Ето подбран списък с най-добрите книги за изучаване на Data Science за начинаещи. Тези книги са силно препоръчани от експерти по Data Science и са полезни за студентите да разберат основите на програмирането. Тези ресурси ще ви насочат да изградите кариерата си в тази обещаваща област и ще ви направят по-добър анализатор на данни.
Чети повече…

Най-добрите книги за наука за данни за начинаещи

Заглавие на книга Автор Име Последно издание Издател Оценки връзка
Data Science от нулата Джоел Грус 2-ро издание О'Райли Научете повече
Наука за данни за манекени Лилиан Пиърсън 1-во издание Джон Уайли и синове Научете повече
Проектиране на приложения с интензивно използване на данни Мартин Клепман 1-во издание O'Reilly Media Научете повече
Голямо количество от данни Виктор Майер-Шьонбергер Препечатно издание Харпър Бизнес Научете повече
Разказване на истории с данни Коул Нусбаумер Кнефлик 1-во издание Wiley Научете повече

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

#1 Топ избор
Data Science от нулата
4.4

Име на автора: Джоел Грус

Издател: О'Райли

Последно издание: 2-ро издание

Брой страници: 500 страници

Data Science from Scratch е книга, написана от Джоел Гурус. Това е една от най-добрите книги за наука за данни, която ви помага да научите математика и статистика, които са в основата на науката за данните. Вие също ще научите сух умения, от които се нуждаете, за да започнете като специалист по данни.

Книгите включват теми като прилагане на k-най-близки съседи, Naive Bayes, линейна и логистична регресия, дървета на решенията и модели за групиране. Ще можете също да изследвате обработката на естествения език, мрежовия анализ и т.н.


2) Наука за данни за манекени

#2
Наука за данни за манекени
4.3

Име на автора: Лилиан Пиърсън

Издател: Джон Уайли и синове

Брой страници: 408 страници

Data Science For Dummies е книга, написана от Лилиан Пиърсън. Тази книга е идеална за ИТ професионалисти и студенти, които искат бърз учебник, обхващащ всички области на обширното пространство на науката за данни.

Книгата обхваща теми като големи данни, наука за данни и инженеринг на данни и как всички тези области се комбинират, което предлага голяма стойност. Ще научите и за технологиите, езиците за програмиране и математическите методи.


3) Проектиране на приложения с интензивно използване на данни

#3
Проектиране на приложения с интензивно използване на данни
4.7

Име на автора: Мартин Клепман

Издател: O'Reilly Media

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 1051 страници

Проектиране на приложения с интензивно използване на данни е книга, написана от Мартин Клепман. Това е една от най-добрите книги за наука за данни, която помага да се научат предимствата и недостатъците на различните технологии за обработка и съхранение на данни. Тази книга също 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.


4) Големи данни: А Revрешение, което ще промени начина, по който живеем, работим и мислим

#4
Голямо количество от данни
4.2

Име на автора: Виктор Майер-Шьонбергер

Издател: Харпър Бизнес

Последно издание: Препечатно издание

Брой страници: 272 страници

Big Data е книга, написана от Виктор Майер-Шонбергер и Кенет Кукиер. Книгата говори за оптимистичния и практичен поглед към революцията на големите данни. Авторите на тази книга също говорят за това как Технология за големи данни способен да промени живота ни и какво можем да направим, за да се предпазим от неговите опасности.


5) Разказване на истории с данни: Ръководство за визуализация на данни за бизнес професионалисти

#5
Разказване на истории с данни
4.6

Име на автора: Коул Нусбаумер Кнефлик

Издател: Wiley

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 288 страници


Разказване на истории с данни е книга, написана от Коул Нусбаумер Кнафлик. В тази книга ще научите основите на визуализацията на данни и как да комуникирате ефективно с данни. Уроците в тази книга са предимно на теория и предлагат много примери от реалния свят, готови за незабавно приложение към следващата ви графика или презентация.

Тази книга също така учи читателя как може да отиде отвъд предвидимите инструменти, за да достигне до корена на вашите данни. Той също така включва тема за това как да използвате вашите данни, за да създадете увлекателна и информативна история.


6) Практическа статистика за специалисти по данни: 50 основни Concepts

#6
Практическа статистика за специалисти по данни
4.4

Име на автора: Питър Брус

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 320 страници


Практическа статистика за специалисти по данни е книга, написана от Питър Брус (автор), Андрю Брус. Тази книга обяснява как да прилагате различни статистически методи към науката за данни и ви дава съвети кое е важно и кое не.

Тази книга е лесен за използване справочник за наука за данни, ако сте запознати с програмирането на R и имате известни познания по статистика.


7) Наука за данни и анализ на големи данни: Откриване, анализиране, визуализиране и представяне на данни

#7
Данни за науката и големите данни
4.3

Име на автора: Образователни услуги на EMC

Издател: Wiley

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 399 страници

Data Science and Big Data Analytics е книга, публикувана от EMC Education Service. Това е една от най-добрите книги за наука за данни на Amazon, която обхваща широчината от дейности и методи и инструменти, които учените по данни използват. 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 копирате с помощта на софтуер с отворен код.


8) Наука за данни за бизнеса: Какво трябва да знаете за извличането на данни и аналитичното мислене на данни

#8
Наука за данни за бизнеса
4.5

Име на автора: Фостър Ректор

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание 

Брой страници: 408 страници

Наука за данни за бизнеса е книга, написана от известни експерти по наука за данни Фостър Провост и Том Фосет. Тази учебна книга за науката за данни представя основните принципи на науката за данните. Тази учебна книга за проекти в областта на науката за данни ви помага да разберете много техники за извличане на данни в употреба днес.

Ще научите също как да подобрите комуникацията между заинтересованите страни в бизнеса и специалистите по данни. Освен това ви помага да разберете процеса на анализ на данни и как методите за наука за данни могат да подкрепят вземането на бизнес решения.


9) Head First Statistics: Наръчник, подходящ за мозъка

#9
Head First Statistics
4.5

Име на автора: Доун Грифитс

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание 

Брой страници: 716 страници

Head First Statistics е книга, написана от Dawn Griffiths. Писателят вдъхва живот на тази обикновено суха тема, като ви учи на всичко, което искате и трябва да знаете за статистиката чрез материал, който е пълен с пъзели, истории, викторини и примери от реалния свят. Тази книга ви помага да научите статистика, за да можете разберете ключови точки и ги използвайте. Книгата също така обхваща как да представяте данни визуално с диаграми и диаграми. И накрая, книгата също учи как можете да изчислявате вероятността и очакването и т.н.


10) R за наука за данни: импортиране, подреждане, трансформиране, визуализиране и моделиране на данни

#10
R за Data Science
4.7

Име на автора: Хадли Уикъм

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 522 страници

R за Data Science е книга, написана от Hadley Wickham. Той е предназначен да ви накара да правите наука за данни възможно най-бързо.

Книгата ви води през стъпките на импортиране, изследване и моделиране на вашите данни и съобщаване на резултатите.

В тази книга ще получите пълно разбиране на цикъла на науката за данните. Освен основните инструменти, трябва да управлявате детайлите. Всеки раздел от тази книга е съчетан с упражнения, които да ви помогнат да практикувате това, което сте научили по пътя.


11) Hands-On Machine Learning

#11
Hands-On Machine Learning
4.6

Име на автора: Орелиен Герон

Издател: Шроф/О'Райли

Последно издание: 2-ро издание

Брой страници: 848 страници

Hands-On Machine Learning е книга за Data Science, 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.


12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

#12
Python за анализ на данни
4.6

Име на автора: Уес Маккини

Издател: О'Райли

Последно издание: 2-ро издание 

Брой страници: 522 страници

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 това Python Книга за науката за данните, 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 начинаещи анализатори Python намлява Python програмисти.


13) Въведение в машинното обучение с Python: Ръководство за специалисти по данни

#13
Въведение в машинното обучение с Python
4.5

Име на автора: Андреас К. Мюлер

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 392 страници

Машинно обучение с Python е книга, написана от Андреас К. Мюлер (автор), Сара Гуидо (автор). В тази книга ще научите стъпките, необходими за създаване на успешно приложение за машинно обучение Python и библиотеката за научен комплект за обучение.

В тази книга ще научите стъпките, необходими за създаване на успешно приложение за машинно обучение Python и библиотеката scikit-learn. Този учебен материал също ви запознава с библиотеките NumPy и matplotlib.


14) Практическа наука за данни с Р

#14
Практическа наука за данни с Р
4.3

Име на автора: Нина Зумел

Издател: Manning Publications

Последно издание: 1-во издание

Брой страници: 416 страници

Practical Data Science with R е книга, написана от Нина Зумел (автор), Джон Маунт (автор) и Джим Порзак. Книгата обяснява основните принципи без дълги теоретични подробности. Вие ще предоставите реалните случаи на употреба, с които ще се сблъскате, докато събирате, подготвяте и анализирате данните.

Ще можете да приложите езика за програмиране R и техниките за статистически анализ. Книгата внимателно обяснява примери, базирани на маркетинг, BI и система за подпомагане на вземането на решения. Този учебник по наука за данни също така обхваща теми като как да проектирате експерименти, които се основават на прогнозни модели.


15) Мислене с данни

#15
Мислене с данни
3.9

Име на автора: Макс Шрон

Издател: О'Райли

Последно издание: 1-во издание 

Брой страници: 94 страници

Мисленето с данни е книга, написана от Макс Шарън. Помага ви да научите техники за превръщане на данни в знания, които можете да използвате. В тази книга ще откриете рамка за дефиниране на вашия проект. Той също така включва данни, които искате да съберете и как възнамерявате да подходите и анализирате резултатите.

Тази книга за Data Science също ви помага да изследвате специфични за данните модели на разсъждение и да научите как да изграждате по-полезни аргументи.


16) Наръчникът за наука за данни

#16
Наръчникът за наука за данни
4.1

Име на автора: Фийлд Кеди

Издател: Wiley

Последно издание: 1-во издание 

Брой страници: 416 страници

Наръчникът за наука за данни е написан от Фийлд Кади. Това е идеален справочник за методология за анализ на данни и софтуерни инструменти за големи данни. Книгата е идеална за хора, които искат да практикуват наука за данни, но нямат необходимите набори от умения.

Тази книга за наука за данни също е идеален учебен материал за изследователи, както и за студенти на начално ниво. Те изискват да научат анализи в реалния свят и да разширят своя набор от умения.


17) Въведение в статистическото обучение

#17
Въведение в статистическото обучение
4.7

Име на автора: Гарет Джеймс

Издател: Дребна порода ловджийско куче

Последно издание: 7 издание 

Брой страници: 440 страници

Въведение в статистическото обучение е книга, написана от група автори като Гарет Джеймс, Даниела Витен, Тревър Хасти, Робърт Тибшира. Тази книга Data Science представя полезни техники за моделиране и прогнозиране, заедно със съответните приложения.

Това е една от най-добрите книги за наука за данни, която предлага цветни графики и примери от реалния свят, използвани за илюстриране на представените методи. Всяка глава от тази книга съдържа урок за прилагане на анализите и методите, представени на езика R.

Често задавани въпроси:

❓ Какво е Data Science?

Data Science е област на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използване на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели от необработените данни. Терминът Data Science се появи поради еволюцията на математическата статистика, Анализ на даннии големи данни.

⚡ Кои са най-добрите книги за Data Science?

Следват някои от най-добрите Data Science за начинаещи и напреднали Data Scientist

✅ Как мога да науча Data Science?

Ето стъпките, които можете да изпълните, за да започнете да изучавате наука за данни:

  • Стъпка 1) Първо, трябва да имате известен интерес да научите за данните
  • Стъпка 2) Започнете с основно обучение концепции за науката за данните
  • Стъпка 3) След това започнете да учите Python
  • Стъпка 4) Научете анализ на данни, манипулация и визуализация
  • Стъпка 5) Сега започнете да учите машинно обучение
  • Стъпка 6) Постоянно практикувайте всички аспекти, които сте научили досега
  • Стъпка 7) Можете също така да се присъедините към физически класове, онлайн класове или можете да препоръчате добра книга за наука за данни от дадения по-горе списък