17 migliori libri di data science (aggiornamento 2025)

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La scienza dei dati è l'area di studio che prevede l'estrazione di informazioni da grandi quantità di dati mediante l'uso di vari metodi, algoritmi e processi scientifici. Ti aiuta a scoprire modelli nascosti dai dati grezzi. La scienza dei dati è emersa a causa dell’evoluzione della statistica matematica, dell’analisi dei dati e dei big data.

Sei interessato ad apprendere la scienza dei dati e alla ricerca di qualche libro eccellente che ti aiuterà a far salire alle stelle la tua esperienza in scienza dei dati? Allora siete venuti nel posto giusto.

Ecco un elenco curato dei migliori libri per imparare la scienza dei dati per principianti. Questi libri sono altamente consigliati dagli esperti di scienza dei dati e sono utili agli studenti per comprendere i fondamenti della programmazione. Queste risorse ti guideranno a costruire la tua carriera in questo campo promettente e ti renderanno un analista di dati migliore. Per saperne di più ...

migliori libri di Data Science per principianti

Titolo del libro	Nome dell'autore	Ultima edizione	Publisher	Valutazioni	Link
Scienza dei dati da zero	Joel Grus	2nd edizione	‎O'Reilly		Leggi di più
Scienza dei dati per manichini	Lillian Pierson	1st edizione	‎John Wiley & Figli		Leggi di più
Progettazione di applicazioni a uso intensivo di dati	Martin Kleppmann	1st edizione	O'Reilly Media		Leggi di più
Big Data	Viktor Mayer-Schönberger	Edizione ristampa	Affari dell'Harper		Leggi di più
Storytelling con i dati	Cole Nussbaumer Knaflic	1st edizione	Wiley		Leggi di più

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch è un libro scritto da Joel Gurus. È uno dei migliori libri di scienza dei dati che ti aiuta a imparare la matematica e la statistica che sono al centro della scienza dei dati. Imparerai anche pirateria informatica competenze necessarie per iniziare come data scientist.

I libri includono argomenti come implementare k-nearest neighbors, Naïve Bayes, regressione lineare e logistica, alberi decisionali e modelli di clustering. Sarai anche in grado di esplorare l'elaborazione del linguaggio naturale, l'analisi di rete, ecc.

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2) Scienza dei dati per manichini

Data Science For Dummies è un libro scritto da Lillian Pierson. Questo libro è ideale per i professionisti IT e gli studenti che desiderano una rapida introduzione che copra tutte le aree del vasto spazio della scienza dei dati.

Il libro tratta argomenti come i big data, la scienza dei dati e l'ingegneria dei dati e il modo in cui tutte queste aree vengono combinate per offrire un grande valore. Imparerai anche tecnologie, linguaggi di programmazione e metodi matematici.

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3) Progettazione di applicazioni a uso intensivo di dati

Designing Data-Intensive Applications è un libro scritto da Martin Kleppmann. È uno dei migliori libri per la scienza dei dati che aiuta a comprendere i vantaggi e gli svantaggi di varie tecnologie per l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. Questo libro aiuta anche ingegneri e architetti del software a imparare come sfruttare appieno i dati nelle applicazioni moderne.

Il libro ti aiuta a prendere decisioni informate identificando i punti di forza e di debolezza dei diversi strumenti e a valutare i compromessi tra coerenza, scalabilità, tolleranza agli errori e complessità.

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4) Grandi dati: A RevSoluzione che trasformerà il modo in cui viviamo, lavoriamo e pensiamo

Big Data è un libro scritto da Viktor Mayer-Schonberger e Kenneth Cukier. Il libro parla dello sguardo ottimista e pratico sulla rivoluzione dei Big Data. Gli autori di questo libro parlano anche di come Tecnologia dei big data in grado di cambiare le nostre vite e cosa possiamo fare per proteggerci dai suoi pericoli.

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5) Storytelling con i dati: una guida alla visualizzazione dei dati per i professionisti aziendali

Storytelling with data è un libro scritto da Cole Nussbaumer Knaflic. In questo libro imparerai i fondamenti della visualizzazione dei dati e come comunicare in modo efficace con i dati. Le lezioni contenute in questo libro sono per lo più teoriche e offrono molti esempi reali pronti per essere applicati immediatamente al tuo prossimo grafico o presentazione.

Questo libro insegna inoltre al lettore come andare oltre gli strumenti prevedibili per raggiungere la radice dei dati. Include anche un argomento su come utilizzare i tuoi dati per creare una storia coinvolgente e informativa.

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6) Statistiche pratiche per scienziati dei dati: 50 elementi essenziali Concepts

Statistiche pratiche per scienziati dei dati è un libro scritto da Peter Bruce (autore), Andrew Bruce. Questo libro spiega come applicare vari metodi statistici alla scienza dei dati e fornisce consigli su cosa è importante e cosa no.

Questo libro è un libro di riferimento sulla scienza dei dati di facile utilizzo se hai familiarità con la programmazione R e hai una certa conoscenza di statistica.

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7) Scienza dei dati e analisi dei Big Data: scoperta, analisi, visualizzazione e presentazione dei dati

Data Science and Big Data Analytics è un libro pubblicato da EMC Education Service. È uno dei migliori libri di data science di Amazon che copre l'ampiezza delle attività, dei metodi e degli strumenti utilizzati dagli scienziati dei dati. Il libro si concentra su concetti, principi e applicazioni pratiche.

Si applica a qualsiasi settore e ambiente tecnologico e all'apprendimento. È supportato e spiegato con esempi che puoi replicare utilizzando software open source.

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8) Data Science for Business: cosa devi sapere sul data mining e sul pensiero analitico

Data Science for business è un libro scritto dai noti esperti di data science Foster Provost e Tom Fawcett. Questo libro di studio sulla scienza dei dati introduce i principi fondamentali della scienza dei dati. Questo libro di studio per progetti di scienza dei dati ti aiuta a capirne molti tecniche di data mining in uso oggi.

Imparerai anche come migliorare la comunicazione tra le parti interessate aziendali e i data scientist. Ti aiuta anche a comprendere il processo di analisi dei dati e in che modo i metodi di scienza dei dati sono in grado di supportare il processo decisionale aziendale.

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9) Head First Statistics: una guida a misura di cervello

Head First Statistics è un libro scritto da Dawn Griffiths. Lo scrittore dà vita a questo argomento tipicamente arido, insegnandoti tutto ciò che desideri e devi sapere sulla statistica attraverso un materiale pieno di enigmi, storie, quiz ed esempi del mondo reale. Questo libro ti aiuta a imparare le statistiche in modo da poter comprendere i punti chiave e utilizzarli. Il libro spiega anche come presentare visivamente i dati con grafici e grafici. Infine, il libro insegna anche come calcolare probabilità, aspettative, ecc.

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10) R per la scienza dei dati: importa, riordina, trasforma, visualizza e modella i dati

R for Data Science è un libro scritto da Hadley Wickham. È progettato per consentirti di dedicarti alla scienza dei dati il ​​più rapidamente possibile.

Il libro ti guida attraverso le fasi di importazione, esplorazione e modellazione dei dati e di comunicazione dei risultati.

In questo libro, otterrai una comprensione completa e completa del ciclo della scienza dei dati. Oltre agli strumenti di base, devi gestire i dettagli. Ogni sezione di questo libro è abbinata a esercizi per aiutarti a mettere in pratica ciò che hai imparato lungo il percorso.

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11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning è un libro di Data Science scritto da Aurélien Géron. Il libro ti aiuta ad apprendere i concetti e gli strumenti per costruire sistemi intelligenti. Imparerai anche varie tecniche, come la semplice regressione lineare e il passaggio a reti neurali profonde. Ogni capitolo di questo libro ti aiuta ad applicare ciò che hai imparato; tutto ciò di cui hai bisogno è esperienza di programmazione.

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

Python for Data Analysis è un libro scritto da Wes McKinney. Questo libro di riferimento è pieno di casi di studio che mostrano come risolvere molti problemi di analisi dei dati comunemente affrontati. In questo Python Libro di scienza dei dati, imparerai le ultime versioni dei panda, NumPy, IPythone Jupyter.

Questo libro di consultazione è un'introduzione pratica e moderna agli strumenti di data science in Python. È un libro ideale per gli analisti alle prime armi Python e Python programmatori.

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13) Introduzione al Machine Learning con Python: Una guida per i data scientist

Apprendimento automatico con Python è un libro scritto da Andreas C. Müller (Autore), Sarah Guido (Autore). In questo libro imparerai i passaggi necessari per creare un'applicazione di machine learning di successo Python e la biblioteca sci-kit-learn.

In questo libro imparerai i passaggi necessari per creare un'applicazione di machine learning di successo Python e la libreria scikit-learn. Questo materiale di studio ti introduce anche alle librerie NumPy e matplotlib.

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14) Scienza dei dati pratica con R

Practical Data Science with R è un libro scritto da Nina Zumel (autore), John Mount (autore) e Jim Porzak. Il libro spiega i principi di base senza lunghi dettagli teorici. Fornirai i casi d'uso reali che affronterai mentre raccogli, selezioni e analizzi i dati.

Sarai in grado di applicare il linguaggio di programmazione R e le tecniche di analisi statistica. Il libro spiegava attentamente esempi basati su marketing, BI e sistema di supporto decisionale. Questo libro di testo di scienza dei dati tratta anche argomenti come la progettazione di esperimenti basati su modelli predittivi.

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15) Pensare con i dati

Pensare con i dati è un libro scritto da Max Sharon. Ti aiuta ad apprendere le tecniche per trasformare i dati in conoscenza che puoi utilizzare. In questo libro scoprirai una struttura per definire il tuo progetto. Include anche i dati che desideri raccogliere e il modo in cui intendi affrontare e analizzare i risultati.

Questo libro di Data Science ti aiuta anche a esplorare modelli di ragionamento specifici dei dati e a imparare come costruire argomentazioni più utili.

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16) Il manuale di scienza dei dati

Il manuale sulla scienza dei dati è scritto da Field Cady. È un libro di riferimento ideale per la metodologia di analisi dei dati e gli strumenti software per big data. Il libro è ideale per le persone che desiderano praticare la scienza dei dati ma non dispongono delle competenze richieste.

Questo libro di scienza dei dati è anche un materiale di studio ideale per ricercatori e studenti laureati alle prime armi. Hanno bisogno di apprendere l'analisi del mondo reale e di espandere le proprie competenze.

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17) Un'introduzione all'apprendimento statistico

An Introduction to Statistical Learning è un libro scritto da un gruppo di autori come Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Questo libro di Data Science presenta utili tecniche di modellazione e previsione, insieme alle applicazioni pertinenti.

È uno dei migliori libri sulla scienza dei dati che offre grafica a colori ed esempi del mondo reale utilizzati per illustrare i metodi presentati. Ogni capitolo di questo libro contiene un tutorial sull'implementazione delle analisi e dei metodi presentati nel linguaggio R.

FAQ:

❓ Cos'è la scienza dei dati?

⚡ Quali sono i migliori libri di Data Science?

Di seguito sono riportati alcuni dei migliori Data Science per principianti e Data Scientist avanzati

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Scienza dei dati per manichini
• Progettazione di applicazioni a uso intensivo di dati
• Grandi dati: A RevSoluzione che trasformerà il modo in cui viviamo, lavoriamo e pensiamo
• Storytelling con i dati: una guida alla visualizzazione dei dati per i professionisti aziendali

✅ Come posso imparare la scienza dei dati?