17 NAJLEPSZYCH książek o nauce danych (aktualizacja 2025)

Jesteśmy czytelnikami obsługiwane i możesz otrzymać prowizję, jeśli kupujesz za pośrednictwem linków na naszej stronie

Data Science to dziedzina nauki, która obejmuje wydobywanie spostrzeżeń z ogromnych ilości danych za pomocą różnych naukowych metod, algorytmów i procesów. Pomaga odkryć ukryte wzorce z surowych danych. Data Science wyłoniła się z powodu ewolucji statystyki matematycznej, analizy danych i dużych zbiorów danych.

Czy jesteś zainteresowany nauką nauki o danych i szukasz doskonałej książki, która pomoże Ci poszerzyć Twoją wiedzę z zakresu Data Science? Zatem trafiłeś we właściwe miejsce.

Oto lista najlepszych książek do nauki danych dla początkujących. Książki te są gorąco polecane przez ekspertów Data Science i pomagają studentom w zrozumieniu podstaw programowania. Zasoby te pomogą Ci zbudować karierę w tej obiecującej dziedzinie i sprawią, że staniesz się lepszym analitykiem danych. Czytaj więcej ...

Najlepsze książki o nauce danych dla początkujących

Tytuł książki	Autor Nazwa	Najnowsza edycja	wydawca	Oceny	Połączyć
Nauka o danych od podstaw	Joel Grus	Edycja 2nd	O'Reilly		Dowiedz się więcej
Nauka o danych dla opornych	Lilian Pierson	1. edycja	Johna Wileya i synów		Dowiedz się więcej
Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych	Martina Kleppmanna	1. edycja	O'Reilly Media		Dowiedz się więcej
Big Data	Wiktor Mayer-Schönberger	Wydanie reprint	Biznes Harpera		Dowiedz się więcej
Opowiadanie historii za pomocą danych	Cole'a Nussbaumera Knaflica	1. edycja	Wiley		Dowiedz się więcej

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch to książka napisana przez Joela Gurusa. Jest to jedna z najlepszych książek o nauce danych, która pomaga nauczyć się matematyki i statystyki, które stanowią rdzeń nauki o danych. Ty też się dowiesz włamanie umiejętności potrzebne, aby rozpocząć pracę jako analityk danych.

Książki obejmują tematy takie jak implementacja k-najbliższych sąsiadów, Naïve Bayes, regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne i modele klastrowania. Będziesz mógł również zgłębiać przetwarzanie języka naturalnego, analizę sieci itp.

---

2) Nauka o danych dla opornych

Data Science For Dummies to książka napisana przez Lillian Pierson. Ta książka jest idealna dla informatyków i studentów, którzy chcą szybkiego wprowadzenia obejmującego wszystkie obszary ekspansywnej przestrzeni nauki o danych.

Książka omawia takie tematy, jak duże zbiory danych, nauka o danych i inżynieria danych oraz sposób łączenia wszystkich tych obszarów, co zapewnia ogromną wartość. Poznasz także technologie, języki programowania i metody matematyczne.

---

3) Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych

Designing Data-Intensive Applications to książka napisana przez Martina Kleppmanna. Jest to jedna z najlepszych książek o nauce o danych, która pomaga poznać zalety i wady różnych technologii przetwarzania i przechowywania danych. Ta książka pomaga również inżynierom oprogramowania i architektom dowiedzieć się, jak w pełni wykorzystać dane w nowoczesnych aplikacjach.

Książka ta pomoże Ci podejmować świadome decyzje poprzez identyfikację mocnych i słabych stron różnych narzędzi oraz znalezienie kompromisów w zakresie spójności, skalowalności, odporności na błędy i złożoności.

---

4) Duże dane: A Revrozwiązanie, które zmieni sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i myślimy

Big Data to książka napisana przez Viktora Mayera-Schonbergera i Kennetha Cukiera. Książka opowiada o optymistycznym i praktycznym spojrzeniu na rewolucję Big Data. Autorzy tej książki mówią także o tym, jak to zrobić Technologia dużych zbiorów danych w stanie zmienić nasze życie i co możemy zrobić, aby uchronić się przed zagrożeniami z nim związanymi.

---

5) Opowiadanie historii z danymi: przewodnik po wizualizacji danych dla profesjonalistów

Opowiadanie historii za pomocą danych to książka napisana przez Cole’a Nussbaumera Knaflica. Z tej książki poznasz podstawy wizualizacji danych i skutecznej komunikacji z danymi. Lekcje zawarte w tej książce dotyczą głównie teorii i oferują wiele przykładów z życia wziętych, gotowych do natychmiastowego zastosowania w następnym wykresie lub prezentacji.

Ta książka uczy także czytelnika, jak wyjść poza przewidywalne narzędzia i dotrzeć do źródła danych. Zawiera także temat wykorzystania danych do stworzenia wciągającej i pouczającej historii.

---

6) Praktyczne statystyki dla badaczy danych: 50 niezbędnych Concepts

Praktyczna statystyka dla badaczy danych to książka napisana przez Petera Bruce'a (autor) i Andrew Bruce'a. W tej książce wyjaśniono, jak zastosować różne metody statystyczne w analizie danych, a także podano porady dotyczące tego, co jest ważne, a co nie.

Ta książka jest łatwym w użyciu podręcznikiem do nauki o danych, jeśli znasz programowanie w języku R i masz pewną wiedzę na temat statystyki.

---

7) Nauka o danych i analityka dużych zbiorów danych: odkrywanie, analizowanie, wizualizacja i prezentacja danych

Data Science and Big Data Analytics to książka wydana przez EMC education service. Jest to jedna z najlepszych książek Amazon Data Science, która obejmuje szeroki zakres działań, metod i narzędzi, z których korzystają naukowcy zajmujący się danymi. Książka koncentruje się na koncepcjach, zasadach i praktycznych zastosowaniach.

Dotyczy to każdego środowiska branżowego i technologicznego oraz uczenia się. Jest wspierany i wyjaśniany przykładami, które można odtworzyć za pomocą oprogramowania typu open source.

---

8) Nauka o danych dla biznesu: co musisz wiedzieć o eksploracji danych i myśleniu analitycznym

Data Science dla biznesu to książka napisana przez znanych ekspertów Data Science Fostera Provosta i Toma Fawcetta. W tym podręczniku do nauki o danych przedstawiono podstawowe zasady nauki o danych. Ten podręcznik do projektów związanych z analizą danych pomoże Ci zrozumieć wiele z nich techniki eksploracji danych w użyciu dzisiaj.

Dowiesz się również, jak poprawić komunikację między interesariuszami biznesowymi a analitykami danych. Pomaga także zrozumieć proces analizy danych i sposób, w jaki metody nauki o danych mogą wspierać podejmowanie decyzji biznesowych.

---

9) Statystyki kieruj się przede wszystkim: przewodnik przyjazny mózgowi

Head First Statistics to książka napisana przez Dawn Griffiths. Autor ożywia ten zazwyczaj suchy temat, ucząc Cię wszystkiego, co chcesz i musisz wiedzieć o statystyce, poprzez materiał pełen łamigłówek, historii, quizów i przykładów z życia wziętych. Ta książka pomaga ci nauczyć się statystyki, dzięki czemu możesz zrozumieć kluczowe punkty i zastosować je. W książce opisano także sposoby wizualnej prezentacji danych za pomocą wykresów i wykresów. Wreszcie, książka uczy również, jak obliczyć prawdopodobieństwo i oczekiwanie itp.

---

10) R do nauki o danych: importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizacja i modelowanie danych

R jak Data Science to książka napisana przez Hadleya Wickhama. Został zaprojektowany tak, abyś mógł jak najszybciej zająć się analizą danych.

Książka prowadzi Cię przez kolejne etapy importowania, eksplorowania i modelowania danych oraz przekazywania wyników.

W tej książce uzyskasz pełne, ogólne zrozumienie cyklu nauki o danych. Oprócz podstawowych narzędzi musisz zarządzać szczegółami. Każda sekcja tej książki jest połączona z ćwiczeniami, które pomogą Ci ćwiczyć to, czego nauczyłeś się po drodze.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning to książka o nauce danych napisana przez Auréliena Gerona. Książka pomaga poznać koncepcje i narzędzia do budowania inteligentnych systemów. Nauczysz się również różnych technik, takich jak prosta regresja liniowa i przechodzenie do głębokich sieci neuronowych. Każdy rozdział tej książki pomaga zastosować zdobytą wiedzę; wszystko, czego potrzebujesz, to doświadczenie w programowaniu.

---

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

Python for Data Analysis to książka napisana przez Wesa McKinneya. Ta książka referencyjna jest pełna studiów przypadków pokazujących, jak rozwiązywać wiele powszechnie występujących problemów z analizą danych. W tym Python Książka Data Science, poznasz najnowsze wersje pand, numpy, IPython, Jupyter.

Niniejsza książka referencyjna stanowi praktyczne, nowoczesne wprowadzenie do narzędzi analizy danych w języku: Python. Jest to idealna książka dla początkujących analityków Python oraz Python programistów.

---

13) Wprowadzenie do uczenia maszynowego za pomocą Python: Przewodnik dla badaczy danych

Uczenie maszynowe za pomocą Python to książka napisana przez Andreasa C. Müllera (autor) i Sarah Guido (autor). W tej książce poznasz kroki niezbędne do stworzenia skutecznej aplikacji do uczenia maszynowego Python oraz bibliotekę sci-kit-learn.

W tej książce poznasz kroki niezbędne do stworzenia skutecznej aplikacji do uczenia maszynowego Python oraz biblioteka scikit-learn. Ten materiał do nauki stanowi także wprowadzenie do bibliotek NumPy i Matplotlib.

---

14) Praktyczna nauka o danych z R

Practical Data Science with R to książka napisana przez Ninę Zumel (autor), Johna Mounta (autor) i Jima Porzaka. Książka wyjaśnia podstawowe zasady bez długich teoretycznych szczegółów. Przedstawisz rzeczywiste przypadki użycia, z którymi będziesz się mierzyć podczas zbierania, selekcjonowania i analizowania danych.

Będziesz potrafił zastosować język programowania R i techniki analizy statystycznej. W książce szczegółowo wyjaśniono przykłady oparte na marketingu, BI i systemie wspomagania decyzji. W tym podręczniku do nauki o danych poruszane są także takie tematy, jak projektowanie eksperymentów opartych na modelach predykcyjnych.

---

15) Myślenie danymi

Myślenie danymi to książka napisana przez Maxa Sharona. Pomaga nauczyć się technik przekształcania danych w wiedzę, którą możesz wykorzystać. W tej książce odkryjesz ramy definiowania swojego projektu. Obejmuje to również dane, które chcesz zebrać oraz sposób, w jaki zamierzasz podejść do ich wyników i przeanalizować je.

Ta książka o nauce o danych pomoże Ci także poznać wzorce rozumowania specyficzne dla danych i dowiedzieć się, jak budować bardziej przydatne argumenty.

---

16) Podręcznik nauki o danych

Podręcznik nauki o danych został napisany przez Fielda Cady'ego. Jest to idealny podręcznik do metodologii analizy danych i narzędzi programowych Big Data. Książka jest idealna dla osób, które chcą poćwiczyć naukę danych, ale brakuje im wymaganych umiejętności.

Ta książka o nauce danych jest także idealnym materiałem do nauki dla badaczy, a także studentów studiów magisterskich na poziomie podstawowym. Muszą nauczyć się analiz w świecie rzeczywistym i poszerzyć swój zestaw umiejętności.

---

17) Wprowadzenie do uczenia się statystycznego

Wprowadzenie do uczenia się statystycznego to książka napisana przez grupę autorów, takich jak Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. W tej książce Data Science przedstawiono przydatne techniki modelowania i przewidywania wraz z odpowiednimi zastosowaniami.

Jest to jedna z najlepszych książek na temat analityki danych, zawierająca kolorowe grafiki i przykłady z życia codziennego ilustrujące prezentowane metody. Każdy rozdział tej książki zawiera tutorial dotyczący implementacji analiz i metod przedstawionych w języku R.

Najczęściej zadawane pytania:

❓ Czym jest analityka danych?

⚡ Które książki są najlepsze?

Poniżej przedstawiono niektóre z najlepszych szkoleń z zakresu nauki o danych dla początkujących i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Nauka o danych dla opornych
• Projektowanie aplikacji intensywnie korzystających z danych
• Duże dane: A Revrozwiązanie, które zmieni sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i myślimy
• Opowiadanie historii z danymi: przewodnik po wizualizacji danych dla profesjonalistów

✅ Jak mogę nauczyć się Data Science?