최고의 데이터 과학 도서 17권(2024년 업데이트)

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데이터 과학은 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다. 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터 과학은 수리통계, 데이터 분석, 빅데이터의 진화로 인해 등장했습니다.

데이터 과학을 배우고 데이터 과학 전문 지식을 높이는 데 도움이 될 훌륭한 책을 찾고 계십니까? 그렇다면 당신은 올바른 장소에 왔습니다.

다음은 초보자를 위한 데이터 과학을 배우기 위한 최고의 책 목록입니다. 이 책은 데이터 과학 전문가가 적극 권장하며 학생들이 프로그래밍 기본 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 리소스는 귀하가 이 유망한 분야에서 경력을 쌓고 더 나은 데이터 분석가가 되도록 안내할 것입니다.
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초보자를 위한 최고의 데이터 과학 서적

책 제목 저자 이름 최신판 작성자 평가 (링크)
처음부터 데이터 과학 조엘 그루스 2nd 판 ‎오라일리 상세 보기
초보자를 위한 데이터 과학 릴리안 피어슨 초판 ‎존 와일리 & 선즈 상세 보기
데이터 집약적인 애플리케이션 설계 마틴 클레프만 초판 오라일리 미디어 상세 보기
빅 데이터 빅터 마이어-쇤베르거 재판판 하퍼 비즈니스 상세 보기
데이터를 이용한 스토리 텔링 콜 누스 바우 머 크나 플릭 초판 와일리 상세 보기

1) 처음부터 시작하는 데이터 과학: Python의 첫 번째 원칙

#1 탑픽
처음부터 데이터 과학
4.4

저자 이름 : 조엘 그루스

제작사 : 오라일리

최신판: 2nd 판

페이지 수: 500 페이지

Data Science from Scratch는 Joel Gurus가 쓴 책입니다. 데이터사이언스의 핵심인 수학과 통계학을 배울 수 있는 최고의 데이터사이언스 도서 중 하나이다. 당신도 배울 것이다 컴퓨터 조작을 즐기기 데이터 과학자로 시작하는 데 필요한 기술.

책에는 k-ne 구현과 같은 주제가 포함되어 있습니다.arest 이웃, Naïve Bayes, 선형 및 로지스틱 회귀, 의사결정 트리 및 클러스터링 모델. 또한 자연어 처리, 네트워크 분석 등을 탐구할 수 있습니다.


2) 초보자를 위한 데이터 과학

#2
초보자를 위한 데이터 과학
4.3

저자 이름 : 릴리안 피어슨

제작사 : John Wiley & Sons

페이지 수: 408 페이지

초보자를 위한 데이터 과학(Data Science For Dummies)은 Lillian Pierson이 쓴 책입니다. 이 책은 광범위한 데이터 과학 분야의 모든 영역을 다루는 빠른 입문서를 원하는 IT 전문가와 학생에게 이상적입니다.

이 책은 빅데이터, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링과 같은 주제를 다루고 이러한 모든 영역이 어떻게 결합되어 큰 가치를 제공하는지를 다루고 있습니다. 또한 기술, 프로그래밍 언어 및 수학적 방법에 대해서도 배우게 됩니다.


3) 데이터 집약적인 애플리케이션 설계

#3
데이터 집약적인 애플리케이션 설계
4.7

저자 이름 : 마틴 클레프만

제작사 : 오라일리 미디어

최신판: 초판

페이지 수: 1051 페이지

데이터 집약적 애플리케이션 설계(Designing Data-Intensive Application)는 Martin Kleppmann이 쓴 책입니다. 데이터를 처리하고 저장하는 다양한 기술의 장점과 단점을 배우는 데 도움이 되는 데이터 과학 최고의 책 중 하나입니다. 이 책은 또한 소프트웨어 엔지니어와 archi최신 애플리케이션에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 학습합니다.

이 책은 다양한 도구의 강점과 약점을 식별하고 일관성, 확장성, 내결함성 및 호환성에 대한 장단점을 탐색하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.plexity.


4) 빅 데이터: 우리가 살고, 일하고, 생각하는 방식을 변화시킬 혁명

#4
빅 데이터
4.2

저자 이름 : 빅터 마이어-쇤베르거

제작사 : 하퍼 비즈니스

최신판: 재판판

페이지 수: 272 페이지

빅데이터는 Viktor Mayer-Schonberger와 Kenneth Cukier가 쓴 책입니다. 이 책은 빅 데이터 혁명에 대한 낙관적이고 실용적인 시각에 대해 이야기합니다. 이 책의 저자들도 다음과 같이 이야기합니다. 빅데이터 기술 우리의 삶을 변화시킬 수 있고, 그 위험으로부터 우리 자신을 보호하기 위해 무엇을 할 수 있는지.


5) 데이터로 스토리 텔링 : 비즈니스 전문가를위한 데이터 시각화 가이드

#5
데이터를 이용한 스토리 텔링
4.6

저자 이름 : 콜 누스 바우 머 크나 플릭

제작사 : 와일리

최신판: 초판

페이지 수: 288 페이지


데이터를 이용한 스토리텔링은 Cole Nussbaumer Knaflic이 쓴 책입니다. 이 책에서는 데이터 시각화의 기초와 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 책의 강의는 대부분 이론에 관한 것이며 다음 그래프나 프레젠테이션에 즉시 적용할 수 있는 많은 실제 사례를 제공합니다.

또한 이 책은 독자들에게 예측 가능한 도구를 뛰어넘어 데이터의 근원에 도달하는 방법에 대해서도 가르칩니다. 또한 데이터를 사용하여 매력적이고 유익한 스토리를 만드는 방법에 대한 주제도 포함되어 있습니다.


6) 데이터 과학자를위한 실용 통계 : 50 가지 필수 개념

#6
데이터 과학자를위한 실용 통계
4.4

저자 이름 : 피터 브루스

제작사 : 오라일리

최신판: 초판

페이지 수: 320 페이지


데이터 과학자를 위한 실용 통계(Practical Statistics for Data Scientists)는 Peter Bruce(저자), Andrew Bruce가 쓴 책입니다. 이 책은 다양한 통계 방법을 데이터 과학에 적용하는 방법을 설명하고, 무엇이 중요하고 무엇이 중요하지 않은지에 대한 조언을 제공합니다.

이 책은 R 프로그래밍에 익숙하고 통계에 대한 지식이 어느 정도 있다면 쉽게 사용할 수 있는 데이터 과학 참고서이다.


7) 데이터 과학 및 빅 데이터 분석: 데이터 발견, 분석, 시각화 및 제시

#7
데이터 과학 및 빅 데이터 분석
4.3

저자 이름 : EMC 교육 서비스

제작사 : 와일리

최신판: 초판

페이지 수: 399 페이지

Data Science and Big Data Analytics는 EMC 교육 서비스에서 출판한 책입니다. 그것은 최고 중 하나입니다 amazon 데이터 과학자가 사용하는 다양한 활동과 방법 및 도구를 다루는 데이터 과학 서적입니다. 이 책은 개념, 원리, 실제 적용에 중점을 두고 있습니다.

이는 모든 산업 및 기술 환경과 학습에 적용됩니다. 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 복제할 수 있는 예제를 지원하고 설명합니다.


8) 비즈니스를위한 데이터 과학 : 데이터 마이닝 및 데이터 분석 사고에 대해 알아야 할 사항

#8
비즈니스를위한 데이터 과학
4.5

저자 이름 : 포스터 프로보스트

제작사 : 오라일리

최신판: 초판 

페이지 수: 408 페이지

비즈니스를 위한 데이터 과학(Data Science for Business)은 유명한 데이터 과학 전문가인 Foster Provost와 Tom Fawcett가 쓴 책입니다. 이 데이터 과학 학습서는 데이터 과학의 기본 원리를 소개합니다. 데이터 과학 프로젝트를 위한 이 학습서는 많은 것을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝 기술 오늘 사용 중입니다.

또한 비즈니스 이해관계자와 데이터 과학자 간의 커뮤니케이션을 개선하는 방법도 알아봅니다. 또한 데이터 분석 프로세스와 데이터 과학 방법이 비즈니스 의사 결정을 지원할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.


9) 헤드 퍼스트 통계: 두뇌 친화적인 가이드

#9
헤드 퍼스트 통계
4.5

저자 이름 : 던 그리피스

제작사 : 오라일리

최신판: 초판 

페이지 수: 716 페이지

Head First Statistics는 Dawn Griffiths가 쓴 책입니다. 작가는 이런 무미건조한 주제를 생생하게 풀어내며, 퍼즐, 이야기, 퀴즈, 실제 사례 등이 가득한 자료를 통해 통계에 대해 당신이 원하고 알아야 할 모든 것을 가르쳐준다. 핵심 내용을 이해하고 활용하세요. 이 책에서는 차트와 도표를 사용하여 데이터를 시각적으로 표시하는 방법도 다루고 있습니다. 마지막으로 이 책에서는 확률과 기대값 등을 계산하는 방법도 알려줍니다.


10) 데이터 과학을 위한 R: 데이터 가져오기, 정리, 변환, 시각화 및 모델링

#10
데이터 과학 용 R
4.7

저자 이름 : 해들리 위컴

제작사 : 오라일리

최신판: 초판

페이지 수: 522 페이지

R for Data Science는 Hadley Wickham이 쓴 책입니다. 가능한 한 빨리 데이터 과학을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

이 책은 데이터 가져오기, 탐색, 모델링 및 결과 전달 단계를 안내합니다.

이 책에서는 데이터 과학 주기에 대한 완전하고 큰 그림을 이해할 수 있습니다. 기본 도구 외에도 드를 관리해야 합니다.tails. 이 책의 각 섹션은 그동안 배운 내용을 연습하는 데 도움이 되는 연습 문제와 짝을 이루고 있습니다.


11) 실습 머신 러닝

#11
실습 머신 러닝
4.6

저자 이름 : 아우렐리앙 게론

제작사 : 슈로프/오라일리

최신판: 2nd 판

페이지 수: 848 페이지

Hands-On Machine Learning은 Aurélien Géron이 쓴 데이터 과학 책입니다. 이 책은 지능형 시스템을 구축하기 위한 개념과 도구를 배우는 데 도움이 됩니다. 또한 단순 선형 회귀 및 심층 신경망으로의 진행과 같은 다양한 기술도 배우게 됩니다. 이 책의 각 장은 배운 내용을 적용하는 데 도움이 됩니다. 필요한 것은 프로그래밍 경험뿐입니다.


12) 데이터 분석을 위한 Python: Pandas, NumPy 및 IPython을 사용한 데이터 랭글링

#12
데이터 분석을위한 파이썬
4.6

저자 이름 : 웨스 맥키니

제작사 : 오라일리

최신판: 2nd 판 

페이지 수: 522 페이지

데이터 분석을 위한 Python(Python for Data Analysis)은 Wes McKinney가 쓴 책입니다. 이 참고서는 사례 연구로 가득 차 있습니다.wing 일반적으로 직면하는 많은 데이터 분석 문제를 해결하는 방법. 이 Python 데이터 과학 책에서 최신 버전의 pandas, 눔 파이, IPython 및 Jupyter.

이 참고서는 Python의 데이터 과학 도구에 대한 실용적이고 현대적인 소개서입니다. Python을 처음 접하는 분석가와 Python 프로그래머에게 이상적인 책입니다.


13) Python을 사용한 기계 학습 소개: 데이터 과학자를 위한 안내서

#13
Python을 사용한 기계 학습 소개
4.5

저자 이름 : 안드레아스 C. 뮬러

제작사 : 오라일리

최신판: 초판

페이지 수: 392 페이지

Python을 사용한 기계 학습은 Andreas C. Müller(저자), Sarah Guido(저자)가 쓴 책입니다. 이 책에서는 Python과 sci-kit-learn 라이브러리를 사용하여 성공적인 기계 학습 애플리케이션을 만드는 데 필요한 단계를 배웁니다.

이 책에서는 Python과 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 성공적인 머신러닝 애플리케이션을 만드는 데 필요한 단계를 배웁니다. 이 학습 자료에서는 NumPy 및 matplotlib 라이브러리도 소개합니다.


14) R을 활용한 실용적인 데이터 과학

#14
R을 활용한 실용적인 데이터 과학
4.3

저자 이름 : 니나 주멜

제작사 : 매닝 간행물

최신판: 초판

페이지 수: 416 페이지

Practical Data Science with R은 Nina Zumel(저자), John Mount(저자), Jim Porzak이 쓴 책입니다. 이 책은 긴 이론적 설명 없이 기본 원리를 설명합니다.tails. 데이터를 수집, 선별, 분석하면서 직면하게 될 실제 사용 사례를 제공하게 됩니다.

R 프로그래밍 언어와 통계 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 책에는 마케팅, BI, 의사결정지원 시스템 등을 바탕으로 사례를 꼼꼼히 설명했다. 이 데이터 과학 교과서는 예측 모델을 기반으로 실험을 설계하는 방법과 같은 주제도 다루고 있습니다.


15) 데이터로 생각하기

#15
데이터로 생각하기
3.9

저자 이름 : 맥스 슈론

제작사 : 오라일리

최신판: 초판 

페이지 수: 94 페이지

데이터로 생각하기(Thinking with Data)는 맥스 샤론(Max Sharon)이 쓴 책입니다. 데이터를 사용할 수 있는 지식으로 전환하는 기술을 배우는 데 도움이 됩니다. 이 책에서는 프로젝트를 정의하기 위한 프레임워크를 발견하게 될 것입니다. 또한 수집하려는 데이터와 그 결과에 접근하고 분석하는 방법도 포함됩니다.

이 데이터 과학 책은 또한 데이터별 추론 패턴을 탐색하고 보다 유용한 주장을 구축하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.


16) 데이터 과학 핸드북

#16
데이터 과학 핸드북
4.1

저자 이름 : 필드 캐디

제작사 : 와일리

최신판: 초판 

페이지 수: 416 페이지

데이터 과학 핸드북은 Field Cady가 작성했습니다. 데이터 분석 방법론과 빅데이터 소프트웨어 도구에 대한 이상적인 참고서입니다. 이 책은 데이터 과학을 실습하고 싶지만 필요한 기술이 부족한 사람들에게 이상적입니다.

이 데이터 과학 책은 연구원은 물론 초보 대학원생에게도 이상적인 학습 자료입니다. 그들은 실제 분석을 배우고 기술 범위를 확장해야 합니다.


17) 통계 학습 소개

#17
통계 학습 소개
4.7

저자 이름 : 가레스 제임스

제작사 : 뛰는 사람

최신판: 7th 

페이지 수: 440 페이지

An Introduction to Statistical Learning은 Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira와 같은 작가 그룹이 쓴 책입니다. 이 데이터 과학 책은 관련 응용 프로그램과 함께 유용한 모델링 및 예측 기술을 제공합니다.

제시된 방법을 설명하는 데 사용되는 컬러 그래픽과 실제 사례를 제공하는 데이터 과학에 관한 최고의 책 중 하나입니다. 이 책의 각 장에는 R 언어로 제공되는 분석 및 방법을 구현하는 방법에 대한 자습서가 포함되어 있습니다.

자주하는 질문 :

❓ 데이터 사이언스란?

데이터 과학은 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다. 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 데이터 사이언스라는 용어는 수학적 통계학의 발전으로 인해 등장했습니다. 데이터 분석, 빅 데이터.

⚡ 최고의 데이터 과학 서적은 무엇입니까?

FOLLOwing 초보자와 고급 데이터 과학자를 위한 최고의 데이터 과학 중 하나입니다.

✅ 데이터 과학을 어떻게 배울 수 있나요?

데이터 과학 학습을 시작하기 위해 수행할 수 있는 단계는 다음과 같습니다.

  • 단계 1) 첫째, 데이터에 대해 배우는 데 관심이 있어야 합니다.
  • 단계 2) 기본적인 학습부터 시작하세요 데이터 과학의 개념
  • 단계 3) 다음으로 학습을 시작하세요. Python
  • 단계 4) 데이터 분석, 조작 및 시각화 학습
  • 단계 5) 이제 머신러닝을 배워보세요
  • 단계 6) 지금까지 배운 모든 측면을 꾸준히 연습하세요.
  • 단계 7) 또한 물리 수업이나 온라인 수업에 참여하거나 위에 제시된 목록에서 좋은 데이터 과학 서적을 참조할 수도 있습니다.