17 सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस पुस्तकें (2025 अपडेट)

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डेटा साइंस अध्ययन का वह क्षेत्र है जिसमें विभिन्न वैज्ञानिक विधियों, एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं के उपयोग से विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालना शामिल है। यह आपको कच्चे डेटा से छिपे हुए पैटर्न की खोज करने में मदद करता है। गणितीय सांख्यिकी, डेटा विश्लेषण और बड़े डेटा के विकास के कारण डेटा साइंस उभरा है।

क्या आप डेटा साइंस सीखने में रुचि रखते हैं और कुछ बेहतरीन किताबों की तलाश कर रहे हैं जो आपकी डेटा साइंस विशेषज्ञता को आसमान छूने में मदद करेंगी? तो आप सही जगह पर आए हैं।

यहाँ शुरुआती लोगों के लिए डेटा साइंस सीखने के लिए सबसे अच्छी किताबों की एक क्यूरेटेड सूची दी गई है। ये किताबें डेटा साइंस विशेषज्ञों द्वारा अत्यधिक अनुशंसित हैं और छात्रों के लिए प्रोग्रामिंग की बुनियादी बातों को समझने में सहायक हैं। ये संसाधन आपको इस आशाजनक क्षेत्र में अपना करियर बनाने और आपको एक बेहतर डेटा विश्लेषक बनाने के लिए मार्गदर्शन करेंगे। अधिक पढ़ें…

शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस पुस्तकें

पुस्तक का शीर्षक	लेखक नाम	ताजा संस्करण	प्रकाशक	रेटिंग	संपर्क
डेटा साइंस स्क्रैच से	जोएल ग्रुस	दूसरा संस्करण	‎ओ'रेली		और पढ़ें
डेटा साइंस फॉर डमीज़	लिलियन पियर्सन	1st संस्करण	‎जॉन वाइली एंड संस		और पढ़ें
डेटा-सघन अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करना	मार्टिन क्लेपमैन	1st संस्करण	ओ'रेली मीडिया		और पढ़ें
बड़ा डेटा	विक्टर मेयर-शोनबर्गर	पुनर्मुद्रण संस्करण	हार्पर बिजनेस		और पढ़ें
डेटा के साथ कहानी	कोल नुस्बाउमर नफ़्लिक	1st संस्करण	विले		और पढ़ें

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

डेटा साइंस फ्रॉम स्क्रैच जोएल गुरुस द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह सबसे अच्छी डेटा साइंस किताबों में से एक है जो आपको गणित और सांख्यिकी सीखने में मदद करती है जो डेटा साइंस के मूल में है। आप यह भी सीखेंगे हैकिंग डेटा वैज्ञानिक के रूप में शुरुआत करने के लिए आपको जिन कौशलों की आवश्यकता है।

किताबों में k-निकटतम पड़ोसियों को लागू करना, नैवे बेयस, रैखिक और लॉजिस्टिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और क्लस्टरिंग मॉडल जैसे विषय शामिल हैं। आप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, नेटवर्क विश्लेषण आदि का भी पता लगाने में सक्षम होंगे।

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2) डेटा साइंस फॉर डमीज़

डेटा साइंस फॉर डमीज़ लिलियन पियर्सन द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह किताब आईटी पेशेवरों और छात्रों के लिए आदर्श है जो विस्तृत डेटा विज्ञान क्षेत्र के सभी क्षेत्रों को कवर करने वाला एक त्वरित प्राइमर चाहते हैं।

इस पुस्तक में बड़े डेटा, डेटा विज्ञान और डेटा इंजीनियरिंग जैसे विषयों को शामिल किया गया है, और बताया गया है कि इन सभी क्षेत्रों को कैसे संयोजित किया जाता है, जिससे बहुत अधिक मूल्य मिलता है। आप प्रौद्योगिकियों, प्रोग्रामिंग भाषाओं और गणितीय विधियों के बारे में भी जानेंगे।

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3) डेटा-सघन अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करना

डिजाइनिंग डेटा-इंटेंसिव एप्लीकेशन मार्टिन क्लेपमैन द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह डेटा विज्ञान के लिए सबसे अच्छी किताबों में से एक है जो डेटा को प्रोसेस करने और स्टोर करने के लिए विभिन्न तकनीकों के लाभ और कमियों को जानने में मदद करती है। यह किताब सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स को आधुनिक अनुप्रयोगों में डेटा का पूरा उपयोग करने के तरीके के बारे में जानने में भी मदद करती है।

यह पुस्तक आपको विभिन्न उपकरणों की शक्तियों और कमजोरियों की पहचान करके तथा संगति, मापनीयता, दोष सहिष्णुता और जटिलता के संबंध में समझौतों का पता लगाकर सूचित निर्णय लेने में मदद करती है।

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4) बिग डेटा: ए Revसमाधान जो हमारे जीने, काम करने और सोचने के तरीके को बदल देगा

बिग डेटा विक्टर मेयर-शोनबर्गर और केनेथ कुकियर द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह किताब बिग डेटा क्रांति के आशावादी और व्यावहारिक दृष्टिकोण के बारे में बात करती है। इस किताब के लेखक इस बारे में भी बात करते हैं कि कैसे बिग डेटा टेक्नोलॉजी यह हमारे जीवन को बदलने में सक्षम है और हम इसके खतरों से खुद को बचाने के लिए क्या कर सकते हैं।

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5) डेटा के साथ कहानी: व्यापार पेशेवरों के लिए एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन गाइड

डेटा के साथ स्टोरीटेलिंग कोल नुसबामर नैफ्लिक द्वारा लिखी गई एक किताब है। इस पुस्तक में, आप डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के मूल सिद्धांतों और डेटा के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने के तरीके के बारे में जानेंगे। इस पुस्तक में दिए गए पाठ ज़्यादातर सिद्धांत पर आधारित हैं और आपके अगले ग्राफ़ या प्रस्तुति पर तुरंत लागू करने के लिए तैयार कई वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान करते हैं।

यह पुस्तक पाठक को यह भी सिखाती है कि वे अपने डेटा की जड़ तक पहुँचने के लिए पूर्वानुमानित उपकरणों से आगे कैसे जा सकते हैं। इसमें यह भी बताया गया है कि अपने डेटा का उपयोग करके एक आकर्षक और जानकारीपूर्ण कहानी कैसे बनाई जाए।

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6) डेटा वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी: 50 आवश्यक Concepts

डेटा वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी पीटर ब्रूस (लेखक), एंड्रयू ब्रूस द्वारा लिखी गई एक पुस्तक है। यह पुस्तक बताती है कि डेटा विज्ञान में विभिन्न सांख्यिकीय विधियों को कैसे लागू किया जाए, और आपको सलाह देती है कि क्या महत्वपूर्ण है और क्या नहीं।

यदि आप आर प्रोग्रामिंग से परिचित हैं और सांख्यिकी का कुछ ज्ञान रखते हैं तो यह पुस्तक उपयोग में आसान डेटा विज्ञान संदर्भ पुस्तक है।

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7) डेटा विज्ञान और बिग डेटा एनालिटिक्स: डेटा की खोज, विश्लेषण, विज़ुअलाइज़ेशन और प्रस्तुति

डेटा साइंस और बिग डेटा एनालिटिक्स EMC एजुकेशन सर्विस द्वारा प्रकाशित एक पुस्तक है। यह सबसे अच्छी अमेज़ॅन डेटा साइंस पुस्तकों में से एक है जो डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपयोग की जाने वाली गतिविधियों और विधियों और उपकरणों की चौड़ाई को कवर करती है। पुस्तक अवधारणाओं, सिद्धांतों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित है।

यह किसी भी उद्योग और प्रौद्योगिकी वातावरण और सीखने पर लागू होता है। इसे उदाहरणों के साथ समर्थित और समझाया गया है जिसे आप ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके दोहरा सकते हैं।

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8) व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान: डेटा माइनिंग और डेटा-विश्लेषणात्मक सोच के बारे में आपको क्या जानना चाहिए

डेटा साइंस फॉर बिजनेस एक किताब है जिसे जाने-माने डेटा साइंस विशेषज्ञ फोस्टर प्रोवोस्ट और टॉम फॉसेट ने लिखा है। यह डेटा साइंस स्टडी बुक डेटा साइंस के मूलभूत सिद्धांतों का परिचय देती है। डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स के लिए यह स्टडी बुक आपको कई चीज़ों को समझने में मदद करती है डेटा-माइनिंग तकनीक आज उपयोग में है।

आप यह भी सीखेंगे कि व्यावसायिक हितधारकों और डेटा वैज्ञानिकों के बीच संचार को कैसे बेहतर बनाया जाए। यह आपको डेटा-विश्लेषणात्मक प्रक्रिया को समझने में भी मदद करता है और यह भी कि डेटा विज्ञान के तरीके व्यावसायिक निर्णय लेने में कैसे सहायता कर सकते हैं।

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9) सिर से पहले आंकड़े: एक मस्तिष्क-अनुकूल गाइड

हेड फर्स्ट स्टैटिस्टिक्स डॉन ग्रिफिथ्स द्वारा लिखी गई एक किताब है। लेखक इस आम तौर पर शुष्क विषय को जीवंत कर देता है, आपको पहेलियों, कहानियों, प्रश्नोत्तरी और वास्तविक दुनिया के उदाहरणों से भरी सामग्री के माध्यम से सांख्यिकी के बारे में वह सब कुछ सिखाता है जो आप चाहते हैं और जानना चाहते हैं। यह पुस्तक आपको सांख्यिकी सीखने में मदद करती है ताकि आप मुख्य बिंदुओं को समझ सकें और उनका उपयोग कर सकें। पुस्तक यह भी बताती है कि चार्ट और प्लॉट के साथ डेटा को कैसे प्रस्तुत किया जाए। अंत में, पुस्तक यह भी सिखाती है कि आप संभाव्यता और अपेक्षा आदि की गणना कैसे कर सकते हैं।

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10) डेटा विज्ञान के लिए R: डेटा आयात करें, उसे व्यवस्थित करें, उसे रूपांतरित करें, उसे विज़ुअलाइज़ करें और उसका मॉडल तैयार करें

आर फॉर डेटा साइंस हैडली विकम द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह आपको डेटा साइंस को जल्द से जल्द सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह पुस्तक आपको डेटा आयात करने, अन्वेषण करने, मॉडलिंग करने तथा परिणामों को संप्रेषित करने के चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करती है।

इस पुस्तक में, आपको डेटा विज्ञान चक्र की पूरी, बड़ी तस्वीर समझ मिलेगी। बुनियादी उपकरणों के अलावा, आपको विवरणों को प्रबंधित करने की आवश्यकता है। इस पुस्तक के प्रत्येक भाग में अभ्यास शामिल हैं, ताकि आप जो सीखा है उसका अभ्यास कर सकें।

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11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning ऑरेलियन गेरॉन द्वारा लिखित एक डेटा साइंस पुस्तक है। यह पुस्तक आपको बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए अवधारणाओं और उपकरणों को सीखने में मदद करती है। आप सरल रैखिक प्रतिगमन और गहरे तंत्रिका नेटवर्क की प्रगति जैसी विभिन्न तकनीकों को भी सीखेंगे। इस पुस्तक का प्रत्येक अध्याय आपको जो सीखा है उसे लागू करने में मदद करता है; आपको बस प्रोग्रामिंग का अनुभव चाहिए।

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

Python डेटा विश्लेषण के लिए वेस मैककिनी द्वारा लिखी गई एक पुस्तक है। यह संदर्भ पुस्तक केस स्टडीज से भरी हुई है जो दिखाती है कि कई आम तौर पर सामना की जाने वाली डेटा विश्लेषण समस्याओं को कैसे हल किया जाए। इसमें Python डेटा विज्ञान पुस्तक, आप पांडा के नवीनतम संस्करण सीखेंगे, Numpyमैं,Python, तथा Jupyter.

यह संदर्भ पुस्तक डेटा विज्ञान उपकरणों का एक व्यावहारिक, आधुनिक परिचय है Pythonयह नए विश्लेषकों के लिए एक आदर्श पुस्तक है Python और Python प्रोग्रामर।

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13) मशीन लर्निंग का परिचय Python: डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक मार्गदर्शिका

मशीन लर्निंग के साथ Python एंड्रियास सी. मुलर (लेखक), सारा गुइडो (लेखक) द्वारा लिखी गई एक पुस्तक है। इस पुस्तक में, आप एक सफल मशीन-लर्निंग एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक चरणों को सीखेंगे Python और साइ-किट-लर्न लाइब्रेरी।

इस पुस्तक में, आप एक सफल मशीन-लर्निंग एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक चरणों को जानेंगे Python और scikit-learn लाइब्रेरी। यह अध्ययन सामग्री आपको NumPy और matplotlib लाइब्रेरी से भी परिचित कराती है।

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14) आर के साथ व्यावहारिक डेटा विज्ञान

प्रैक्टिकल डेटा साइंस विद आर एक किताब है जिसे नीना ज़ुमेल (लेखक), जॉन माउंट (लेखक) और जिम पोरज़ाक ने लिखा है। यह किताब लंबी सैद्धांतिक जानकारी के बिना बुनियादी सिद्धांतों की व्याख्या करती है। आप डेटा एकत्र करने, उसे व्यवस्थित करने और उसका विश्लेषण करने के दौरान आपके सामने आने वाले वास्तविक उपयोग के मामले बताएंगे।

आप आर प्रोग्रामिंग भाषा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को लागू करने में सक्षम होंगे। पुस्तक ने मार्केटिंग, बीआई और निर्णय समर्थन प्रणाली पर आधारित उदाहरणों को ध्यान से समझाया। यह डेटा विज्ञान पाठ्यपुस्तक ऐसे विषयों को भी कवर करती है जैसे कि प्रयोगों को कैसे डिज़ाइन किया जाए जो कि भविष्य कहनेवाला मॉडल पर आधारित है।

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15) डेटा के साथ सोच

थिंकिंग विद डेटा मैक्स शेरोन द्वारा लिखी गई एक किताब है। यह आपको डेटा को ज्ञान में बदलने की तकनीक सीखने में मदद करती है जिसका आप उपयोग कर सकते हैं। इस पुस्तक में, आप अपनी परियोजना को परिभाषित करने के लिए एक रूपरेखा की खोज करेंगे। इसमें वह डेटा भी शामिल है जिसे आप इकट्ठा करना चाहते हैं और आप इसके परिणामों को कैसे प्राप्त करना और उनका विश्लेषण करना चाहते हैं।

यह डेटा साइंस पुस्तक आपको तर्क के डेटा-विशिष्ट पैटर्न का पता लगाने और अधिक उपयोगी तर्क बनाने का तरीका सीखने में भी मदद करती है।

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16) डेटा साइंस हैंडबुक

डेटा साइंस हैंडबुक फील्ड कैडी द्वारा लिखी गई है। यह डेटा विश्लेषण पद्धति और बड़े डेटा सॉफ़्टवेयर टूल के लिए एक आदर्श संदर्भ पुस्तक है। यह पुस्तक उन लोगों के लिए आदर्श है जो डेटा विज्ञान का अभ्यास करना चाहते हैं, लेकिन उनके पास आवश्यक कौशल सेट की कमी है।

यह डेटा साइंस पुस्तक शोधकर्ताओं के साथ-साथ प्रवेश स्तर के स्नातक छात्रों के लिए भी एक आदर्श अध्ययन सामग्री है। उन्हें वास्तविक दुनिया के विश्लेषण सीखने और अपने कौशल सेट का विस्तार करने की आवश्यकता है।

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17) सांख्यिकीय सीखना का एक परिचय

सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय एक पुस्तक है जिसे गैरेथ जेम्स, डेनिएला विटन, ट्रेवर हेस्टी, रॉबर्ट टिब्शिरा जैसे लेखकों के समूह द्वारा लिखा गया है। यह डेटा साइंस पुस्तक उपयोगी मॉडलिंग और भविष्यवाणी तकनीकों के साथ-साथ प्रासंगिक अनुप्रयोगों को प्रस्तुत करती है।

यह डेटा विज्ञान पर सबसे अच्छी किताबों में से एक है जो प्रस्तुत विधियों को स्पष्ट करने के लिए रंगीन ग्राफिक्स और वास्तविक दुनिया के उदाहरण प्रदान करती है। इस पुस्तक के प्रत्येक अध्याय में R भाषा में प्रस्तुत विश्लेषण और विधियों को लागू करने पर एक ट्यूटोरियल शामिल है।

पूछे जाने वाले प्रश्न:

❓ डेटा साइंस क्या है?

⚡ सर्वश्रेष्ठ डेटा साइंस पुस्तकें कौन सी हैं?

शुरुआती और उन्नत डेटा वैज्ञानिकों के लिए कुछ सर्वोत्तम डेटा विज्ञान निम्नलिखित हैं

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• डेटा साइंस फॉर डमीज़
• डेटा-सघन अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करना
• बिग डेटा: ए Revसमाधान जो हमारे जीने, काम करने और सोचने के तरीके को बदल देगा
• डेटा के साथ कहानी: व्यापार पेशेवरों के लिए एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन गाइड

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