Die 17 besten Data Science-Bücher (Update 2025)

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Data Science ist ein Studienbereich, der sich mit der Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen durch den Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse beschäftigt. Es hilft Ihnen, versteckte Muster in den Rohdaten zu entdecken. Data Science ist durch die Entwicklung der mathematischen Statistik, der Datenanalyse und von Big Data entstanden.

Sind Sie daran interessiert, die Datenwissenschaft zu erlernen, und suchen nach einem hervorragenden Buch, das Ihnen dabei hilft, Ihre Datenwissenschaftskompetenz in die Höhe zu treiben? Dann sind Sie bei uns genau richtig.

Hier ist eine kuratierte Liste der besten Bücher zum Erlernen von Data Science für Anfänger. Diese Bücher werden von Data-Science-Experten wärmstens empfohlen und sind für Studierende hilfreich, um die Programmiergrundlagen zu erlernen. Diese Ressourcen werden Sie dabei unterstützen, Ihre Karriere in diesem vielversprechenden Bereich aufzubauen und Sie zu einem besseren Datenanalysten zu machen. Lese mehr ...

Die besten Data-Science-Bücher für Einsteiger

Buchtitel	Name des Autors	Neueste Ausgabe	Publisher	Bewertungen	Link
Datenwissenschaft von Grund auf	Joel Grus	2nd Edition	‎O′Reilly		Mehr lesen
Datenwissenschaft für Dummies	Lillian Pierson	1st Edition	‎John Wiley & Sons		Mehr lesen
Entwerfen von datenintensiven Anwendungen	Martin Kleppmann	1st Edition	O'Reilly Media		Mehr lesen
Big Data	Viktor Mayer-Schönberger	Nachdruckausgabe	Harper-Geschäft		Mehr lesen
Storytelling mit Daten	Cole Nussbaumer Knaflic	1st Edition	Wiley		Mehr lesen

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch ist ein Buch von Joel Gurus. Es ist eines der besten Datenwissenschaftsbücher, das Ihnen hilft, Mathematik und Statistik zu erlernen, die den Kern der Datenwissenschaft bilden. Du wirst auch lernen Hacking Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Datenwissenschaftler durchzustarten.

Die Bücher behandeln Themen wie die Implementierung von k-Nearest-Neighbors, Naïve Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustermodelle. Sie können sich auch mit natürlicher Sprachverarbeitung, Netzwerkanalyse usw. befassen.

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2) Datenwissenschaft für Dummies

Data Science For Dummies ist ein Buch von Lillian Pierson. Dieses Buch ist ideal für IT-Experten und Studenten, die eine schnelle Einführung in alle Bereiche des umfangreichen Bereichs der Datenwissenschaft wünschen.

Das Buch behandelt Themen wie Big Data, Data Science und Data Engineering sowie die Kombination all dieser Bereiche, die einen großen Mehrwert bietet. Sie lernen außerdem Technologien, Programmiersprachen und mathematische Methoden kennen.

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3) Entwerfen von datenintensiven Anwendungen

„Designing Data-Intensive Applications“ ist ein Buch von Martin Kleppmann. Es ist eines der besten Bücher für Datenwissenschaft und vermittelt die Vor- und Nachteile verschiedener Technologien zur Verarbeitung und Speicherung von Daten. Dieses Buch hilft Softwareentwicklern und -architekten auch dabei, zu lernen, wie sie Daten in modernen Anwendungen optimal nutzen können.

Das Buch unterstützt Sie dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es die Stärken und Schwächen verschiedener Tools identifiziert und die Kompromisse hinsichtlich Konsistenz, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Komplexität bewältigt.

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4) Big Data: A RevEine Lösung, die die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und denken, verändern wird

Big Data ist ein Buch von Viktor Mayer-Schonberger und Kenneth Cukier. Das Buch spricht über den optimistischen und praktischen Blick auf die Big-Data-Revolution. Die Autoren dieses Buches sprechen auch darüber, wie Big-Data-Technologie in der Lage ist, unser Leben zu verändern und was wir tun können, um uns vor seinen Gefahren zu schützen.

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5) Geschichtenerzählen mit Daten: Ein Handbuch zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute

Storytelling with Data ist ein Buch von Cole Nussbaumer Knaflic. In diesem Buch lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung und lernen, wie Sie effektiv mit Daten kommunizieren. Die Lektionen in diesem Buch sind größtenteils theoretisch und bieten viele Beispiele aus der Praxis, die Sie sofort auf Ihre nächste Grafik oder Präsentation anwenden können.

Dieses Buch zeigt dem Leser auch, wie er über vorhersehbare Tools hinaus an die Wurzel seiner Daten gelangen kann. Es enthält auch ein Thema darüber, wie Sie Ihre Daten nutzen können, um eine ansprechende und informative Geschichte zu erstellen.

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6) Praktische Statistiken für Datenwissenschaftler: 50 Essential Concepts

„Practical Statistics for Data Scientists“ ist ein Buch von Peter Bruce (Autor), Andrew Bruce. Dieses Buch erklärt, wie Sie verschiedene statistische Methoden auf die Datenwissenschaft anwenden können, und gibt Ihnen Ratschläge dazu, was wichtig ist und was nicht.

Dieses Buch ist ein benutzerfreundliches Nachschlagewerk zur Datenwissenschaft, wenn Sie mit der R-Programmierung vertraut sind und über Statistikkenntnisse verfügen.

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7) Data Science und Big Data Analytics: Daten entdecken, analysieren, visualisieren und präsentieren

Data Science and Big Data Analytics ist ein Buch, das vom EMC Education Service veröffentlicht wurde. Es ist eines der besten Data Science-Bücher von Amazon und deckt die gesamte Bandbreite der Aktivitäten, Methoden und Tools ab, die Datenwissenschaftler verwenden. Das Buch konzentriert sich auf Konzepte, Prinzipien und praktische Anwendungen.

Es gilt für jede Branche und jedes Technologieumfeld sowie für das Lernen. Es wird durch Beispiele unterstützt und erklärt, die Sie mit Open-Source-Software reproduzieren können.

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8) Data Science für Unternehmen: Was Sie über Data Mining und datenanalytisches Denken wissen müssen

„Data Science for Business“ ist ein Buch der bekannten Data-Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett. Dieses Studienbuch zur Datenwissenschaft führt in die Grundprinzipien der Datenwissenschaft ein. Dieses Studienbuch für Data-Science-Projekte hilft Ihnen, viele davon zu verstehen Data-Mining-Techniken heute im Einsatz.

Außerdem erfahren Sie, wie Sie die Kommunikation zwischen Geschäftsinteressenten und Datenwissenschaftlern verbessern können. Es hilft Ihnen auch, den datenanalytischen Prozess zu verstehen und wie datenwissenschaftliche Methoden die Geschäftsentscheidungsfindung unterstützen können.

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9) Head First Statistics: Ein gehirnfreundlicher Leitfaden

Head First Statistics ist ein Buch von Dawn Griffiths. Der Autor erweckt dieses normalerweise trockene Thema zum Leben und bringt Ihnen anhand eines Materials voller Rätsel, Geschichten, Tests und Beispielen aus der Praxis alles bei, was Sie über Statistik wissen wollen und müssen. Dieses Buch hilft Ihnen, Statistik zu lernen, damit Sie es können Wesentliche Punkte verstehen und anwenden. Das Buch behandelt auch die visuelle Darstellung von Daten mit Diagrammen und Diagrammen. Schließlich erfahren Sie in dem Buch auch, wie Sie Wahrscheinlichkeit, Erwartung usw. berechnen können.

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10) R für Data Science: Daten importieren, bereinigen, transformieren, visualisieren und modellieren

R für Data Science ist ein Buch von Hadley Wickham. Es ist darauf ausgelegt, Sie so schnell wie möglich mit der Datenwissenschaft vertraut zu machen.

Das Buch führt Sie durch die Schritte des Importierens, Erkundens und Modellierens Ihrer Daten sowie der Kommunikation der Ergebnisse.

In diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den Data Science-Zyklus. Neben den grundlegenden Tools müssen Sie sich auch um die Details kümmern. Jeder Abschnitt dieses Buches enthält Übungen, mit denen Sie das Gelernte in die Praxis umsetzen können.

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11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning ist ein Data Science-Buch von Aurélien Géron. Das Buch hilft Ihnen, die Konzepte und Werkzeuge zum Erstellen intelligenter Systeme zu erlernen. Sie lernen auch verschiedene Techniken kennen, wie einfache lineare Regression und den Übergang zu tiefen neuronalen Netzwerken. Jedes Kapitel dieses Buches hilft Ihnen, das Gelernte anzuwenden; alles, was Sie brauchen, ist Programmiererfahrung.

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

Python for Data Analysis ist ein Buch von Wes McKinney. Dieses Nachschlagewerk ist voller Fallstudien, die zeigen, wie viele häufig auftretende Datenanalyseprobleme gelöst werden können. In diesem Python Data Science Buch, lernen Sie die neuesten Versionen von Pandas, NumPy, IPython und Jupyter.

Dieses Nachschlagewerk ist eine praktische, moderne Einführung in Data Science-Tools in Python. Es ist ein ideales Buch für Analysten, die neu in Python und Python Programmierer.

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13) Einführung in Machine Learning mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler

Maschinelles Lernen mit Python ist ein Buch von Andreas C. Müller (Autor), Sarah Guido (Autor). In diesem Buch lernen Sie die notwendigen Schritte zum Erstellen einer erfolgreichen Machine-Learning-Anwendung mit Python und die Sci-Kit-Learn-Bibliothek.

In diesem Buch lernen Sie die notwendigen Schritte zum Erstellen einer erfolgreichen Machine-Learning-Anwendung mit Python und die scikit-learn-Bibliothek. Dieses Studienmaterial führt Sie auch in die NumPy- und Matplotlib-Bibliotheken ein.

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14) Praktische Datenwissenschaft mit R.

„Practical Data Science with R“ ist ein Buch von Nina Zumel (Autorin), John Mount (Autor) und Jim Porzak. Das Buch erklärt grundlegende Prinzipien ohne lange theoretische Details. Es beschreibt die tatsächlichen Anwendungsfälle, mit denen Sie beim Sammeln, Kuratieren und Analysieren der Daten konfrontiert werden.

Sie können die Programmiersprache R und statistische Analysetechniken anwenden. Das Buch erläutert sorgfältig Beispiele basierend auf Marketing, BI und Entscheidungsunterstützungssystemen. Dieses Lehrbuch zur Datenwissenschaft behandelt auch Themen wie die Gestaltung von Experimenten, die auf Vorhersagemodellen basieren.

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15) Denken mit Daten

Thinking with data ist ein Buch von Max Sharon. Es hilft Ihnen, Techniken zu erlernen, mit denen Sie Daten in nutzbares Wissen umwandeln. In diesem Buch finden Sie einen Rahmen für die Definition Ihres Projekts. Es enthält auch Daten, die Sie sammeln möchten, und wie Sie die Ergebnisse angehen und analysieren möchten.

Dieses Data Science-Buch hilft Ihnen auch dabei, datenspezifische Denkmuster zu erkunden und zu lernen, wie Sie nützlichere Argumente aufbauen können.

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16) Das Data Science-Handbuch

Das Data Science Handbook wurde von Field Cady geschrieben. Es ist ein ideales Nachschlagewerk für Datenanalysemethoden und Big-Data-Softwaretools. Das Buch ist ideal für Leute, die Data Science betreiben möchten, aber nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.

Dieses Data-Science-Buch ist auch ein ideales Lernmaterial für Forscher und Einsteiger im Aufbaustudium. Sie müssen reale Analysen erlernen und ihre Fähigkeiten erweitern.

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17) Eine Einführung in das statistische Lernen

An Introduction to Statistical Learning ist ein Buch, das von einer Gruppe von Autoren wie Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshira geschrieben wurde. Dieses Data Science-Buch stellt nützliche Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen vor.

Es ist eines der besten Bücher zum Thema Datenwissenschaft und bietet Farbgrafiken und Beispiele aus der Praxis, die zur Veranschaulichung der vorgestellten Methoden dienen. Jedes Kapitel dieses Buches enthält ein Tutorial zur Implementierung der in der R-Sprache vorgestellten Analysen und Methoden.

Häufig gestellte Fragen:

❓ Was ist Data Science?

⚡ Welches sind die besten Data Science-Bücher?

Im Folgenden finden Sie einige der besten Data Science für Anfänger und Fortgeschrittene Data Scientist

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Datenwissenschaft für Dummies
• Entwerfen von datenintensiven Anwendungen
• Big Data: A RevEine Lösung, die die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und denken, verändern wird
• Geschichtenerzählen mit Daten: Ein Handbuch zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute

✅ Wie kann ich Data Science lernen?