17 Bedste Data Science-bøger (2024-opdatering)

Vi er læser understøttes og kan tjene en kommission, når du køber via links på vores websted

Data Science er det studieområde, der involverer udvinding af indsigt fra enorme mængder data ved brug af forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer. Det hjælper dig med at opdage skjulte mønstre fra de rå data. Data Science er opstået på grund af udviklingen af ​​matematisk statistik, dataanalyse og big data.

Er du interesseret i at lære Data Science og leder efter en fremragende bog, der vil hjælpe dig med at skyde din Data Science-ekspertise i vejret? Så er du kommet til det rigtige sted.

Her er en kurateret liste over de bedste bøger til at lære Data Science for begyndere. Disse bøger anbefales stærkt af Data Science-eksperter og er nyttige for studerende til at forstå programmeringsgrundlaget. Disse ressourcer vil guide dig til at opbygge din karriere inden for dette lovende felt og gøre dig til en bedre dataanalytiker. Læs mere…

Bedste Data Science Bøger for begyndere

Bogtitel	Forfatter Navn	Seneste udgave	Forlægger	Bedømmelser	Link
Datavidenskab fra bunden	Joel Grus	2. udgave	O'Reilly		Få mere at vide
Datavidenskab for dummies	Lillian Pierson	1. udgave	John Wiley & Sons		Få mere at vide
Design af dataintensive applikationer	Martin Kleppmann	1. udgave	O'Reilly Media		Få mere at vide
Big data	Viktor Mayer-Schönberger	Genoptrykt udgave	Harper forretning		Få mere at vide
Storytelling med data	Cole Nussbaumer Knaflic	1. udgave	Wiley		Få mere at vide

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch er en bog skrevet af Joel Gurus. Det er en af ​​de bedste datavidenskabsbøger, der hjælper dig med at lære matematik og statistik, der er kernen i datavidenskab. Du vil også lære hacking færdigheder du skal bruge for at komme i gang som data scientist.

Bøgerne inkluderer emner som implementere k-nærmeste naboer, Naive Bayes, lineær og logistisk regression, beslutningstræer og klyngemodeller. Du vil også være i stand til at udforske naturlig sprogbehandling, netværksanalyse mv.

---

2) Datavidenskab for dummies

Data Science For Dummies er en bog skrevet af Lillian Pierson. Denne bog er ideel til it-professionelle og studerende, der ønsker en hurtig primer, der dækker alle områder af det ekspansive datavidenskabelige rum.

Bogen dækker emner som big data, data science og data engineering, og hvordan alle disse områder kombineres, hvilket giver stor værdi. Du vil også lære om teknologier, programmeringssprog og matematiske metoder.

---

3) Design af dataintensive applikationer

Designing Data-Intensive Applications er en bog skrevet af Martin Kleppmann. Det er en af ​​de bedste bøger til datavidenskab, som hjælper med at lære fordele og ulemper ved forskellige teknologier til behandling og lagring af data. Denne bog hjælper også softwareingeniører og arkitekter med at lære om, hvordan man udnytter data fuldt ud i moderne applikationer.

Bogen hjælper dig med at træffe informerede beslutninger ved at identificere styrkerne og svaghederne ved forskellige værktøjer og navigere i afvejningen omkring konsistens, skalerbarhed, fejltolerance og kompleksitet.

---

4) Big Data: A Revløsning, der vil transformere, hvordan vi lever, arbejder og tænker

Big Data er en bog skrevet af Viktor Mayer-Schonberger og Kenneth Cukier. Bogen fortæller om det optimistiske og praktiske blik på Big Data-revolutionen. Forfatterne til denne bog taler også om hvordan Big datateknologi i stand til at ændre vores liv, og hvad vi kan gøre for at beskytte os selv mod dets farer.

---

5) Historiefortælling med data: En datavisualiseringsvejledning til forretningsfolk

Storytelling med data er en bog skrevet af Cole Nussbaumer Knaflic. I denne bog lærer du det grundlæggende i datavisualisering og hvordan du kommunikerer effektivt med data. Lektionerne i denne bog er for det meste i teori og tilbyder mange eksempler fra den virkelige verden klar til øjeblikkelig anvendelse på din næste graf eller præsentation.

Denne bog lærer også læseren om, hvordan de kan gå ud over forudsigelige værktøjer for at nå roden til dine data. Den indeholder også et emne om, hvordan du bruger dine data til at skabe en engagerende og informativ historie.

---

6) Praktisk statistik for dataforskere: 50 væsentlige Concepts

Practical Statistics for Data Scientists er en bog skrevet af Peter Bruce (forfatter), Andrew Bruce. Denne bog forklarer, hvordan man anvender forskellige statistiske metoder til datavidenskab, og giver dig råd om, hvad der er vigtigt, og hvad der ikke er.

Denne bog er en letanvendelig datavidenskabsopslagsbog, hvis du er fortrolig med R-programmering og har en vis viden om statistik.

---

7) Data Science og Big Data Analytics: Opdagelse, analyse, visualisering og præsentation af data

Data Science and Big Data Analytics er en bog udgivet af EMC Education Service. Det er en af ​​de bedste amazon data science bøger, som dækker bredden af ​​aktiviteter og metoder og værktøjer, som data scientists bruger. Bogen fokuserer på begreber, principper og praktiske anvendelser.

Det gælder for enhver industri og teknologimiljø og læring. Det understøttes og forklares med eksempler, som du kan kopiere ved hjælp af open source-software.

---

8) Data Science for Business: Hvad du behøver at vide om datamining og dataanalytisk tænkning

Data Science for business er en bog skrevet af kendte datavidenskabseksperter Foster Provost og Tom Fawcett. Denne studiebog om datavidenskab introducerer de grundlæggende principper for datavidenskab. Denne studiebog for datavidenskabelige projekter hjælper dig med at forstå mange data-mining-teknikker i brug i dag.

Du vil også lære, hvordan du forbedrer kommunikationen mellem forretningsinteressenter og dataforskere. Det hjælper dig også med at forstå den dataanalytiske proces, og hvordan datavidenskabelige metoder kan understøtte forretningsbeslutningstagning.

---

9) Head First-statistikker: En hjernevenlig guide

Head First Statistics er en bog skrevet af Dawn Griffiths. Forfatteren bringer dette typisk tørre emne til live og lærer dig alt, hvad du ønsker og behøver at vide om statistik gennem et materiale, der er fyldt med gåder, historier, quizzer og eksempler fra den virkelige verden. Denne bog hjælper dig med at lære statistik, så du kan forstå nøglepunkter og bruge dem. Bogen dækker også, hvordan man præsenterer data visuelt med diagrammer og plots. Sidst lærer bogen også, hvordan man kan beregne sandsynlighed og forventning mv.

---

10) R for datavidenskab: Import, Ryd, Transform, Visualiser og Model Data

R for Data Science er en bog skrevet af Hadley Wickham. Det er designet til at få dig i gang med datavidenskab så hurtigt som muligt.

Bogen guider dig gennem trinene til at importere, udforske og modellere dine data og kommunikere resultaterne.

I denne bog får du en komplet, overordnet forståelse af datavidenskabens cyklus. Udover de grundlæggende værktøjer skal du administrere detaljerne. Hvert afsnit i denne bog er parret med øvelser, der hjælper dig med at øve dig i det, du har lært undervejs.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning er en Data Science-bog skrevet af Aurélien Géron. Bogen hjælper dig med at lære begreberne og værktøjerne til at bygge intelligente systemer. Du lærer også at lære forskellige teknikker, såsom simpel lineær regression og at gå videre til dybe neurale netværk. Hvert kapitel i denne bog hjælper dig med at anvende det, du har lært; alt hvad du behøver er programmeringserfaring.

---

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

Python for Data Analysis er en bog skrevet af Wes McKinney. Denne opslagsbog er fuld af casestudier, der viser, hvordan man løser mange almindeligt forekommende dataanalyseproblemer. I dette Python Data science bog, du vil lære de nyeste versioner af pandaer, nusset, JegPythonog Jupyter.

Denne opslagsbog er en praktisk, moderne introduktion til datavidenskabelige værktøjer i Python. Det er en ideel bog for nye analytikere Python og Python programmører.

---

13) Introduktion til Machine Learning med Python: En vejledning for dataforskere

Machine learning med Python er en bog skrevet af Andreas C. Müller (Forfatter), Sarah Guido (Forfatter). I denne bog lærer du de nødvendige trin for at skabe en vellykket maskinlæringsapplikation med Python og Sci-kit-learn-biblioteket.

I denne bog lærer du de nødvendige trin for at skabe en vellykket maskinlæringsapplikation med Python og scikit-learn-biblioteket. Dette studiemateriale introducerer dig også til NumPy- og matplotlib-biblioteker.

---

14) Praktisk datavidenskab med R

Praktisk datavidenskab med R er en bog skrevet af Nina Zumel (forfatter), John Mount (forfatter) og Jim Porzak. Bogen forklarer grundlæggende principper uden lange teoretiske detaljer. Du vil give de reelle use cases, du vil stå over for, når du indsamler, kuraterer og analyserer dataene.

Du vil kunne anvende R-programmeringssproget og statistiske analyseteknikker. Bogen forklarede omhyggeligt eksempler baseret på marketing, BI og beslutningsstøttesystem. Denne lærebog i datavidenskab dækker også emner som, hvordan man designer eksperimenter, som er bygget på forudsigelige modeller.

---

15) Tænker med data

Thinking with data er en bog skrevet af Max Sharon. Det hjælper dig med at lære teknikker til at omdanne data til viden, du kan bruge. I denne bog vil du finde en ramme for at definere dit projekt. Det inkluderer også data, du ønsker at indsamle, og hvordan du har til hensigt at gribe og analysere dets resultater.

Denne Data Science-bog hjælper dig også med at udforske dataspecifikke ræsonnementsmønstre og lære, hvordan du opbygger mere nyttige argumenter.

---

16) Data Science-håndbogen

Data Science Handbook er skrevet af Field Cady. Det er en ideel opslagsbog til dataanalysemetodologi og big data-softwareværktøjer. Bogen er ideel til folk, der ønsker at praktisere datavidenskab, men mangler de nødvendige færdigheder.

Denne datavidenskabsbog er også et ideelt studiemateriale for forskere såvel som kandidatstuderende på begynderniveau. De har brug for at lære analyser fra den virkelige verden og udvide deres færdigheder.

---

17) En introduktion til statistisk læring

An Introduction to Statistical Learning er en bog skrevet af en gruppe forfattere som Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Denne Data Science-bog præsenterer nyttige modellerings- og forudsigelsesteknikker sammen med relevante applikationer.

Det er en af ​​de bedste bøger om datavidenskab, som tilbyder farvegrafik og eksempler fra den virkelige verden, der bruges til at illustrere de præsenterede metoder. Hvert kapitel i denne bog indeholder en vejledning om implementering af analyser og metoder præsenteret på R-sproget.

Ofte stillede spørgsmål:

❓ Hvad er datavidenskab?

⚡ Hvilke er de bedste Data Science-bøger?

Følgende er nogle af de bedste datavidenskab for begyndere og avancerede dataforskere

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Datavidenskab for dummies
• Design af dataintensive applikationer
• Big Data: A Revløsning, der vil transformere, hvordan vi lever, arbejder og tænker
• Historiefortælling med data: En datavisualiseringsvejledning til forretningsfolk

✅ Hvordan kan jeg lære datavidenskab?