17 meilleurs livres sur la science des données (mise à jour 2025)

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La science des données est le domaine d'étude qui consiste à extraire des informations à partir de grandes quantités de données en utilisant diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques. Il vous aide à découvrir des modèles cachés à partir des données brutes. La science des données a émergé en raison de l’évolution des statistiques mathématiques, de l’analyse des données et du big data.

Êtes-vous intéressé à apprendre la science des données et recherchez-vous un excellent livre qui vous aidera à faire monter en flèche votre expertise en science des données ? Alors vous êtes au bon endroit.

Voici une liste organisée des meilleurs livres pour apprendre la science des données pour les débutants. Ces livres sont fortement recommandés par les experts en science des données et aident les étudiants à comprendre les principes fondamentaux de la programmation. Ces ressources vous guideront pour bâtir votre carrière dans ce domaine prometteur et feront de vous un meilleur Data Analyst. Lire la suite...

Meilleurs livres sur la science des données pour les débutants

Titre de livre	Nom de l'auteur	Dernière édition	Publisher	Notes	Lien
Science des données à partir de zéro	Joël Grus	2nd édition	‎O'Reilly		En savoir plus
La science des données pour les nuls	Lilian Pierson	Édition 1st	‎John Wiley & Fils		En savoir plus
Conception d'applications gourmandes en données	Martin Kleppman	Édition 1st	O'Reilly Media		En savoir plus
Big Data	Viktor Mayer-Schönberger	Édition réimprimée	Entreprise Harper		En savoir plus
Storytelling avec des données	Cole Nussbaumer Knaflic	Édition 1st	John Wiley & Sons		En savoir plus

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch est un livre écrit par Joel Gurus. C'est l'un des meilleurs livres de science des données qui vous aide à apprendre les mathématiques et les statistiques qui sont au cœur de la science des données. Vous apprendrez également piratage compétences dont vous avez besoin pour commencer en tant que data scientist.

Les livres incluent des sujets tels que la mise en œuvre des k voisins les plus proches, Naïve Bayes, la régression linéaire et logistique, les arbres de décision et les modèles de clustering. Vous pourrez également explorer le traitement du langage naturel, l'analyse de réseaux, etc.

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2) La science des données pour les nuls

La science des données pour les nuls est un livre écrit par Lillian Pierson. Ce livre est idéal pour les professionnels de l'informatique et les étudiants qui souhaitent une introduction rapide couvrant tous les domaines du vaste espace de la science des données.

Le livre couvre des sujets tels que le Big Data, la science des données et l'ingénierie des données, ainsi que la façon dont tous ces domaines sont combinés, ce qui offre une grande valeur. Vous découvrirez également les technologies, les langages de programmation et les méthodes mathématiques.

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3) Conception d'applications gourmandes en données

Concevoir des applications à forte intensité de données est un livre écrit par Martin Kleppmann. C'est l'un des meilleurs livres sur la science des données qui aide à connaître les avantages et les inconvénients de diverses technologies de traitement et de stockage des données. Ce livre aide également les ingénieurs logiciels et les architectes à découvrir comment exploiter pleinement les données dans les applications modernes.

Le livre vous aide à prendre des décisions éclairées en identifiant les forces et les faiblesses des différents outils et en faisant les compromis autour de la cohérence, de l'évolutivité, de la tolérance aux pannes et de la complexité.

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4) Mégadonnées : A Revune solution qui transformera notre façon de vivre, de travailler et de penser

Big Data est un livre écrit par Viktor Mayer-Schonberger et Kenneth Cukier. Le livre parle d'un regard optimiste et pratique sur la révolution du Big Data. Les auteurs de ce livre parlent également de la façon dont Technologie des mégadonnées capable de changer nos vies et ce que nous pouvons faire pour nous protéger de ses dangers.

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5) Raconter des histoires avec des données : un guide de visualisation de données pour les professionnels

Narrer avec des données est un livre écrit par Cole Nussbaumer Knaflic. Dans ce livre, vous apprendrez les principes fondamentaux de la visualisation des données et comment communiquer efficacement avec les données. Les leçons de ce livre sont principalement théoriques et offrent de nombreux exemples concrets prêts à être appliqués immédiatement à votre prochain graphique ou présentation.

Ce livre apprend également au lecteur comment aller au-delà des outils prévisibles pour atteindre la racine de vos données. Il comprend également un sujet sur la façon d'utiliser vos données pour créer une histoire engageante et informative.

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6) Statistiques pratiques pour les data scientists : 50 essentiels Concepts

Statistiques pratiques pour les scientifiques des données est un livre écrit par Peter Bruce (auteur), Andrew Bruce. Ce livre explique comment appliquer diverses méthodes statistiques à la science des données et vous donne des conseils sur ce qui est important et ce qui ne l'est pas.

Ce livre est un ouvrage de référence sur la science des données facile à utiliser si vous êtes familier avec la programmation R et avez quelques connaissances en statistiques.

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7) Science des données et analyse du Big Data : découverte, analyse, visualisation et présentation des données

Data Science and Big Data Analytics est un livre publié par le service éducatif EMC. Il s'agit de l'un des meilleurs livres d'Amazon sur la science des données, qui couvre l'étendue des activités, des méthodes et des outils utilisés par les scientifiques des données. Le livre se concentre sur les concepts, les principes et les applications pratiques.

Il s'applique à tout environnement industriel et technologique, ainsi qu'à l'apprentissage. Il est pris en charge et expliqué avec des exemples que vous pouvez reproduire à l'aide d'un logiciel open source.

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8) Data Science for Business: ce que vous devez savoir sur l'exploration de données et la réflexion analytique des données

Data Science for business est un livre écrit par des experts connus en science des données Foster Provost et Tom Fawcett. Ce livre d'étude sur la science des données présente les principes fondamentaux de la science des données. Ce livre d'étude pour les projets de science des données vous aide à comprendre de nombreux techniques d'exploration de données en usage aujourd'hui.

Vous apprendrez également à améliorer la communication entre les parties prenantes de l'entreprise et les data scientists. Il vous aide également à comprendre le processus d'analyse des données et la manière dont les méthodes de science des données sont capables de soutenir la prise de décision commerciale.

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9) Statistiques tête première : un guide adapté au cerveau

Head First Statistics est un livre écrit par Dawn Griffiths. L'auteur donne vie à ce sujet typiquement aride, vous enseignant tout ce que vous voulez et devez savoir sur les statistiques à travers un matériel rempli d'énigmes, d'histoires, de quiz et d'exemples concrets. Ce livre vous aide à apprendre les statistiques afin que vous puissiez comprendre les points clés et les utiliser. Le livre explique également comment présenter visuellement les données avec des graphiques et des tracés. Enfin, le livre enseigne également comment calculer la probabilité et l'espérance, etc.

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(10) R pour la science des données : importer, ranger, transformer, visualiser et modéliser des données

R pour Data Science est un livre écrit par Hadley Wickham. Il est conçu pour vous permettre de faire de la science des données le plus rapidement possible.

Le livre vous guide à travers les étapes d'importation, d'exploration et de modélisation de vos données et de communication des résultats.

Dans ce livre, vous obtiendrez une compréhension complète et globale du cycle de la science des données. Outre les outils de base, vous devez gérer les détails. Chaque section de ce livre est associée à des exercices pour vous aider à mettre en pratique ce que vous avez appris en cours de route.

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(11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning est un livre de Data Science écrit par Aurélien Géron. Le livre vous aide à apprendre les concepts et les outils pour construire des systèmes intelligents. Vous apprendrez également diverses techniques, comme la régression linéaire simple et la progression vers les réseaux neuronaux profonds. Chaque chapitre de ce livre vous aide à appliquer ce que vous avez appris ; tout ce dont vous avez besoin est une expérience de programmation.

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

Python for Data Analysis est un livre écrit par Wes McKinney. Ce livre de référence regorge d'études de cas montrant comment résoudre de nombreux problèmes d'analyse de données fréquemment rencontrés. Python Livre de science des données, vous apprendrez les dernières versions des pandas, NumPy, JePythonou Jupyter.

Cet ouvrage de référence est une introduction pratique et moderne aux outils de science des données dans Python. C'est un livre idéal pour les analystes qui débutent Python et Python programmeurs.

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(13) Introduction à l'apprentissage automatique avec Python: Un guide pour les data scientists

Apprentissage automatique avec Python est un livre écrit par Andreas C. Müller (Auteur), Sarah Guido (Auteur). Dans ce livre, vous apprendrez les étapes nécessaires pour créer une application d'apprentissage automatique réussie avec Python et la bibliothèque sci-kit-learn.

Dans ce livre, vous apprendrez les étapes nécessaires pour créer une application d'apprentissage automatique réussie avec Python et la bibliothèque scikit-learn. Ce matériel d'étude vous présente également les bibliothèques NumPy et matplotlib.

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(14) Science pratique des données avec R

Practical Data Science with R est un livre écrit par Nina Zumel (Auteur), John Mount (Auteur) et Jim Porzak. Le livre explique les principes de base sans longs détails théoriques. Vous fournirez les cas d'utilisation réels auxquels vous serez confronté lors de la collecte, de la conservation et de l'analyse des données.

Vous serez en mesure d'appliquer le langage de programmation R et les techniques d'analyse statistique. Le livre explique soigneusement des exemples basés sur le marketing, la BI et le système d'aide à la décision. Ce manuel de science des données couvre également des sujets tels que la façon de concevoir des expériences basées sur des modèles prédictifs.

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(15) Penser avec les données

Penser avec les données est un livre écrit par Max Sharon. Il vous aide à apprendre des techniques pour transformer les données en connaissances que vous pouvez utiliser. Dans ce livre, vous découvrirez un cadre pour définir votre projet. Il comprend également les données que vous souhaitez collecter et la manière dont vous comptez aborder et analyser leurs résultats.

Ce livre sur la science des données vous aide également à explorer des modèles de raisonnement spécifiques aux données et à apprendre à construire des arguments plus utiles.

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(16) Le manuel de science des données

Le manuel de science des données est rédigé par Field Cady. Il s'agit d'un ouvrage de référence idéal pour la méthodologie d'analyse des données et les outils logiciels Big Data. Le livre est idéal pour les personnes qui souhaitent pratiquer la science des données mais qui ne possèdent pas les compétences requises.

Ce livre sur la science des données est également un matériel d'étude idéal pour les chercheurs ainsi que pour les étudiants diplômés débutants. Ils doivent apprendre l’analyse du monde réel et élargir leurs compétences.

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(17) Une introduction à l'apprentissage statistique

An Introduction to Statistical Learning est un livre écrit par un groupe d'auteurs comme Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Ce livre sur la science des données présente des techniques de modélisation et de prédiction utiles, ainsi que des applications pertinentes.

C'est l'un des meilleurs livres sur la science des données qui propose des graphiques en couleur et des exemples concrets utilisés pour illustrer les méthodes présentées. Chaque chapitre de ce livre contient un tutoriel sur la mise en œuvre des analyses et méthodes présentées dans le langage R.

FAQ:

❓ Qu'est-ce que la science des données ?

⚡ Quels sont les meilleurs livres de Data Science ?

Voici quelques-unes des meilleures sciences des données pour les débutants et les data scientists avancés

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• La science des données pour les nuls
• Conception d'applications gourmandes en données
• Mégadonnées : A Revune solution qui transformera notre façon de vivre, de travailler et de penser
• Raconter des histoires avec des données : un guide de visualisation de données pour les professionnels

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