17 BESTE datawetenschapsboeken (update 2026)

Wij zijn lezer ondersteund en kan een commissie verdienen als u via links op onze site koopt

Data Science is het studiegebied dat bestaat uit het extraheren van inzichten uit enorme hoeveelheden data door middel van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Het helpt je om verborgen patronen te ontdekken in de ruwe data. Data Science is ontstaan ​​door de evolutie van wiskundige statistieken, data-analyse en big data.

Ben je geïnteresseerd in het leren van Data Science en ben je op zoek naar een uitstekend boek waarmee je je Data Science-expertise naar een hoger niveau kunt tillen? Dan bent u bij ons aan het juiste adres.

Hier is een samengestelde lijst met de beste boeken om Data Science voor beginners te leren. Deze boeken worden ten zeerste aanbevolen door Data Science-experts en zijn nuttig voor studenten om de basisprincipes van programmeren te begrijpen. Deze bronnen zullen u begeleiden bij het opbouwen van uw carrière in dit veelbelovende vakgebied en u een betere data-analist maken. Lees meer ...

Beste datawetenschapsboeken voor beginners

Boek titel	Auteur naam	Laatste editie	Uitgever	ratings	Link
Datawetenschap vanaf nul	Joël Grus	2e editie	‎O'Reilly		Meer informatie
Datawetenschap voor Dummies	Lillian Pierson	1st-editie	‎John Wiley & Zonen		Meer informatie
Ontwerpen van data-intensieve applicaties	Martin Kleppmann	1st-editie	O'Reilly Media		Meer informatie
Big data	Viktor Mayer-Schönberger	Herdruk editie	Harper Zaken		Meer informatie
Storytelling met gegevens	Cole Nussbaumer Knaflic	1st-editie	Wiley		Meer informatie

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch is een boek geschreven door Joel Gurus. Het is een van de beste datawetenschapsboeken die je helpt wiskunde en statistiek te leren, wat de kern vormt van datawetenschap. Je zult ook leren hacking vaardigheden die je nodig hebt om als datawetenschapper aan de slag te gaan.

De boeken bevatten onderwerpen als implement k-nearest neighbors, Naïve Bayes, lineaire en logistieke regressie, beslissingsbomen en clusteringmodellen. U kunt ook natuurlijke taalverwerking, netwerkanalyse, etc. verkennen.

---

2) Datawetenschap voor Dummies

Data Science For Dummies is een boek geschreven door Lillian Pierson. Dit boek is ideaal voor IT-professionals en studenten die een snelle inleiding willen over alle gebieden van de uitgebreide datawetenschapsruimte.

Het boek behandelt onderwerpen als big data, datawetenschap en data-engineering, en hoe al deze gebieden worden gecombineerd, wat grote waarde biedt. Je leert ook over technologieën, programmeertalen en wiskundige methoden.

---

3) Ontwerpen van data-intensieve applicaties

Designing Data-Intensive Applications is een boek geschreven door Martin Kleppmann. Het is een van de beste boeken voor data science die helpt de voordelen en nadelen van verschillende technologieën voor het verwerken en opslaan van data te leren. Dit boek helpt software engineers en architecten ook om te leren hoe ze data volledig kunnen benutten in moderne applicaties.

Het boek helpt u bij het nemen van weloverwogen beslissingen door de sterke en zwakke punten van verschillende tools te identificeren en de afwegingen te maken tussen consistentie, schaalbaarheid, fouttolerantie en complexiteit.

---

4) Grote data: A Revoplossing die de manier waarop we leven, werken en denken zal transformeren

Big Data is een boek geschreven door Viktor Mayer-Schonberger en Kenneth Cukier. Het boek vertelt over de optimistische en praktische kijk op de Big Data-revolutie. De auteurs van dit boek vertellen ook hoe Big data-technologie in staat zijn om ons leven te veranderen en wat we kunnen doen om onszelf tegen de gevaren ervan te beschermen.

---

5) Storytelling met gegevens: een gids voor gegevensvisualisatie voor zakelijke professionals

Storytelling met data is een boek geschreven door Cole Nussbaumer Knaflic. In dit boek leer je de basisprincipes van datavisualisatie en hoe je effectief met data kunt communiceren. De lessen in dit boek zijn grotendeels theoretisch en bieden veel voorbeelden uit de praktijk, klaar voor onmiddellijke toepassing in uw volgende grafiek of presentatie.

Dit boek leert de lezer ook hoe hij verder kan gaan dan voorspelbare tools om de kern van uw gegevens te bereiken. Het bevat ook een onderwerp over hoe u uw gegevens kunt gebruiken om een ​​boeiend en informatief verhaal te creëren.

---

6) Praktische statistieken voor datawetenschappers: 50 essentieel Concepts

Practical Statistics for Data Scientists is een boek geschreven door Peter Bruce (auteur), Andrew Bruce. Dit boek legt uit hoe u verschillende statistische methoden kunt toepassen op datawetenschap, en geeft u advies over wat belangrijk is en wat niet.

Dit boek is een eenvoudig te gebruiken naslagwerk op het gebied van datawetenschap als u bekend bent met R-programmeren en enige kennis van statistiek heeft.

---

7) Data Science en Big Data Analytics: gegevens ontdekken, analyseren, visualiseren en presenteren

Data Science and Big Data Analytics is een boek uitgegeven door EMC education service. Het is een van de beste amazon data science boeken die de breedte van activiteiten, methoden en tools behandelt die datawetenschappers gebruiken. Het boek richt zich op concepten, principes en praktische toepassingen.

Het is van toepassing op elke industriële en technologische omgeving en op het leerproces. Het wordt ondersteund en uitgelegd met voorbeelden die u kunt repliceren met open source software.

---

8) Data Science for Business: wat u moet weten over datamining en data-analyse

Data Science for business is een boek geschreven door de bekende data science-experts Foster Provost en Tom Fawcett. Dit Data science-studieboek introduceert de fundamentele principes van data science. Dit studieboek voor data science-projecten helpt je veel te begrijpen datamining-technieken vandaag in gebruik.

Je leert ook hoe je de communicatie tussen zakelijke belanghebbenden en datawetenschappers kunt verbeteren. Het helpt u ook het data-analytische proces te begrijpen en hoe datawetenschapsmethoden de zakelijke besluitvorming kunnen ondersteunen.

---

9) Head First Statistieken: een breinvriendelijke gids

Head First Statistics is een boek geschreven door Dawn Griffiths. De schrijver brengt dit typisch droge onderwerp tot leven en leert je alles wat je wilt en moet weten over statistiek door middel van materiaal dat vol staat met puzzels, verhalen, quizzen en praktijkvoorbeelden. Dit boek helpt je statistiek te leren, zodat je de belangrijkste punten begrijpen en gebruiken. Het boek behandelt ook hoe u gegevens visueel kunt presenteren met grafieken en grafieken. Ten slotte leert het boek ook hoe je waarschijnlijkheid en verwachting kunt berekenen, enz.

---

10) R voor datawetenschap: gegevens importeren, opruimen, transformeren, visualiseren en modelleren

R for Data Science is een boek geschreven door Hadley Wickham. Het is ontworpen om u zo snel mogelijk aan de slag te laten gaan met data science.

Het boek begeleidt u bij de stappen van het importeren, verkennen en modelleren van uw gegevens en het communiceren van de resultaten.

In dit boek krijgt u een compleet, grootschalig begrip van de data science-cyclus. Naast de basistools moet u de details beheren. Elk deel van dit boek is gekoppeld aan oefeningen om u te helpen oefenen met wat u onderweg hebt geleerd.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning is een Data Science-boek geschreven door Aurélien Géron. Het boek helpt je de concepten en tools te leren voor het bouwen van intelligente systemen. Je leert ook verschillende technieken, zoals eenvoudige lineaire regressie en het doorgroeien naar diepe neurale netwerken. Elk hoofdstuk van dit boek helpt je toe te passen wat je hebt geleerd; het enige wat je nodig hebt is programmeerervaring.

---

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

Python for Data Analysis is een boek geschreven door Wes McKinney. Dit naslagwerk staat vol met casestudies die laten zien hoe je veelvoorkomende problemen met data-analyse kunt oplossen. In dit Python Data science boek, je leert de nieuwste versies van panda's, NumPy, IPythonen Jupyter.

Dit naslagwerk is een praktische, moderne introductie tot data science-tools in Python. Het is een ideaal boek voor analisten die nieuw zijn Python en Python programmeurs.

---

13) Inleiding tot machinaal leren met Python: Een gids voor datawetenschappers

Machine learning met Python is een boek geschreven door Andreas C. Müller (auteur), Sarah Guido (auteur). In dit boek leert u de stappen die nodig zijn om een ​​succesvolle machine learning-applicatie te creëren Python en de sci-kit-learn-bibliotheek.

In dit boek leert u de stappen die nodig zijn om een ​​succesvolle machine learning-applicatie te creëren Python en de scikit-learn-bibliotheek. Dit studiemateriaal laat je ook kennismaken met de NumPy- en matplotlib-bibliotheken.

---

14) Praktische gegevenswetenschap met R

Practical Data Science with R is een boek geschreven door Nina Zumel (auteur), John Mount (auteur) en Jim Porzak. Het boek legt basisprincipes uit zonder lange theoretische details. U geeft de echte use cases die u tegenkomt bij het verzamelen, cureren en analyseren van de data.

Je kunt de programmeertaal R en statistische analysetechnieken toepassen. In het boek worden zorgvuldig voorbeelden uitgelegd op basis van marketing-, BI- en beslissingsondersteunende systemen. Dit data science-leerboek behandelt ook onderwerpen als het ontwerpen van experimenten die zijn gebaseerd op voorspellende modellen.

---

15) Denken met gegevens

Denken met data is een boek geschreven door Max Sharon. Het helpt u technieken te leren waarmee u gegevens kunt omzetten in kennis die u kunt gebruiken. In dit boek ontdekt u een raamwerk voor het definiëren van uw project. Het omvat ook de gegevens die u wilt verzamelen en hoe u de resultaten ervan wilt benaderen en analyseren.

Dit Data Science-boek helpt u ook dataspecifieke redeneerpatronen te verkennen en te leren hoe u bruikbare argumenten kunt opbouwen.

---

16) Het handboek voor gegevenswetenschap

Het Data Science Handbook is geschreven door Field Cady. Het is een ideaal naslagwerk voor data-analysemethodologie en big data-softwaretools. Het boek is ideaal voor mensen die data science willen beoefenen, maar niet over de vereiste vaardigheden beschikken.

Dit Data Science-boek is ook een ideaal studiemateriaal voor zowel onderzoekers als beginnende studenten. Ze moeten analyses uit de echte wereld leren en hun vaardigheden uitbreiden.

---

17) Een inleiding tot statistisch leren

An Introduction to Statistical Learning is een boek geschreven door een groep auteurs als Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie en Robert Tibshira. Dit Data Science-boek presenteert nuttige modellerings- en voorspellingstechnieken, samen met relevante toepassingen.

Het is een van de beste boeken over datawetenschap met kleurenafbeeldingen en praktijkvoorbeelden die worden gebruikt om de gepresenteerde methoden te illustreren. Elk hoofdstuk van dit boek bevat een tutorial over het implementeren van de analyses en methoden die in de R-taal worden gepresenteerd.

Veelgestelde vragen:

❓ Wat is datawetenschap?

⚡ Welke zijn de beste Data Science-boeken?

Hieronder staan ​​enkele van de beste Data Science voor beginners en gevorderde datawetenschappers

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Datawetenschap voor Dummies
• Ontwerpen van data-intensieve applicaties
• Grote data: A Revoplossing die de manier waarop we leven, werken en denken zal transformeren
• Storytelling met gegevens: een gids voor gegevensvisualisatie voor zakelijke professionals

✅ Hoe kan ik Data Science leren?