17 BÄSTA Data Science-böcker (uppdatering 2024)

Vi är läsare stöds och kan tjäna en provision när du köper via länkar på vår webbplats

Data Science är det studieområde som involverar att extrahera insikter från stora mängder data med hjälp av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Det hjälper dig att upptäcka dolda mönster från rådata. Data Science har uppstått på grund av utvecklingen av matematisk statistik, dataanalys och big data.

Är du intresserad av att lära dig datavetenskap och letar efter en utmärkt bok som hjälper dig att skjuta i höjden din datavetenskapsexpertis? Då har du kommit rätt.

Här är en sammanställd lista över de bästa böckerna att lära sig datavetenskap för nybörjare. Dessa böcker rekommenderas starkt av datavetenskapsexperter och är till hjälp för studenter att förstå programmeringsgrunderna. Dessa resurser kommer att vägleda dig att bygga din karriär inom detta lovande område och göra dig till en bättre dataanalytiker. Läs mer ...

Bästa datavetenskapsböcker för nybörjare

Boktitel	Författare Namn	Senaste upplagan	Publisher	Betyg	Länk
Datavetenskap från grunden	Joel Grus	2:a upplagan	O'Reilly		Läs mer
Datavetenskap för dummies	Lillian Pierson	1: a upplagan	John Wiley & Sons		Läs mer
Designa dataintensiva applikationer	Martin Kleppmann	1: a upplagan	O'Reilly Media		Läs mer
Stora data	Viktor Mayer-Schönberger	Omtryck upplaga	Harper Business		Läs mer
Storytelling med data	Cole Nussbaumer Knaflic	1: a upplagan	Wiley		Läs mer

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Data Science from Scratch är en bok skriven av Joel Gurus. Det är en av de bästa datavetenskapsböckerna som hjälper dig att lära dig matematik och statistik som är kärnan i datavetenskap. Du kommer också att lära dig hacking färdigheter du behöver för att komma igång som datavetare.

Böckerna innehåller ämnen som implementera k-närmaste grannar, Naiva Bayes, linjär och logistisk regression, beslutsträd och klustringsmodeller. Du kommer också att kunna utforska naturlig språkbehandling, nätverksanalys, etc.

---

2) Datavetenskap för dummies

Data Science For Dummies är en bok skriven av Lillian Pierson. Den här boken är idealisk för IT-proffs och studenter som vill ha en snabb primer som täcker alla områden av det expansiva datavetenskapsområdet.

Boken täcker ämnen som big data, datavetenskap och datateknik, och hur alla dessa områden kombineras till vilket ger stort värde. Du kommer också att lära dig om teknologier, programmeringsspråk och matematiska metoder.

---

3) Designa dataintensiva applikationer

Designing Data-Intensive Applications är en bok skriven av Martin Kleppmann. Det är en av de bästa böckerna för datavetenskap som hjälper dig att lära dig fördelarna och nackdelarna med olika tekniker för bearbetning och lagring av data. Den här boken hjälper också mjukvaruingenjörer och arkitekter att lära sig om hur man kan utnyttja data fullt ut i moderna applikationer.

Boken hjälper dig att fatta välgrundade beslut genom att identifiera styrkorna och svagheterna hos olika verktyg och navigera i avvägningarna kring konsekvens, skalbarhet, feltolerans och komplexitet.

---

4) Big Data: A Revlösning som kommer att förändra hur vi lever, arbetar och tänker

Big Data är en bok skriven av Viktor Mayer-Schonberger och Kenneth Cukier. Boken talar om den optimistiska och praktiska blicken på Big Data-revolutionen. Författarna till den här boken talar också om hur Big data-teknik kunna förändra våra liv och vad vi kan göra för att skydda oss från dess faror.

---

5) Berättande med data: En datavisualiseringsguide för affärspersoner

Storytelling with data är en bok skriven av Cole Nussbaumer Knaflic. I den här boken kommer du att lära dig grunderna för datavisualisering och hur du kommunicerar effektivt med data. Lektionerna i den här boken är mestadels i teorin och erbjuder många verkliga exempel redo för omedelbar tillämpning på din nästa graf eller presentation.

Den här boken lär också läsaren om hur de kan gå bortom förutsägbara verktyg för att nå roten till din data. Den innehåller också ett ämne om hur du använder din data för att skapa en engagerande och informativ berättelse.

---

6) Praktisk statistik för dataforskare: 50 Viktiga Concepts

Practical Statistics for Data Scientists är en bok skriven av Peter Bruce (författare), Andrew Bruce. Den här boken förklarar hur man tillämpar olika statistiska metoder för datavetenskap, och ger dig råd om vad som är viktigt och vad som inte är det.

Den här boken är en lättanvänd referensbok för datavetenskap om du är bekant med R-programmering och har viss kunskap om statistik.

---

7) Data Science och Big Data Analytics: Upptäcka, analysera, visualisera och presentera data

Data Science and Big Data Analytics är en bok utgiven av EMC Education Service. Det är en av Amazons bästa datavetenskapsböcker som täcker bredden av aktiviteter och metoder och verktyg som datavetare använder. Boken fokuserar på koncept, principer och praktiska tillämpningar.

Det gäller alla branscher och teknikmiljöer, och lärande. Det stöds och förklaras med exempel som du kan replikera med öppen källkod.

---

8) Data Science for Business: Vad du behöver veta om datautvinning och dataanalytiskt tänkande

Data Science for business är en bok skriven av kända datavetenskapsexperter Foster Provost och Tom Fawcett. Denna studiebok om datavetenskap introducerar de grundläggande principerna för datavetenskap. Den här studieboken för datavetenskapliga projekt hjälper dig att förstå många datautvinningstekniker används idag.

Du kommer också att lära dig hur du förbättrar kommunikationen mellan företagsintressenter och datavetare. Det hjälper dig också att förstå den dataanalytiska processen och hur datavetenskapliga metoder kan stödja affärsbeslut.

---

9) Head First-statistik: En hjärnvänlig guide

Head First Statistics är en bok skriven av Dawn Griffiths. Författaren väcker detta typiskt torra ämne till liv och lär dig allt du vill och behöver veta om statistik genom ett material som är fullt av pussel, berättelser, frågesporter och exempel från verkliga världen. Den här boken hjälper dig att lära dig statistik så att du kan förstå nyckelpunkter och använda dem. Boken tar också upp hur man presenterar data visuellt med diagram och plot. Slutligen lär boken också ut hur du kan beräkna sannolikhet och förväntan osv.

---

10) R för datavetenskap: Importera, städa, transformera, visualisera och modellera data

R for Data Science är en bok skriven av Hadley Wickham. Den är utformad för att få dig att göra datavetenskap så snabbt som möjligt.

Boken guidar dig genom stegen att importera, utforska och modellera dina data och kommunicera resultaten.

I den här boken får du en fullständig förståelse för datavetenskapens cykel. Förutom de grundläggande verktygen måste du hantera detaljerna. Varje avsnitt i den här boken är ihopkopplat med övningar som hjälper dig att öva på det du har lärt dig på vägen.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning är en datavetenskapsbok skriven av Aurélien Géron. Boken hjälper dig att lära dig begreppen och verktygen för att bygga intelligenta system. Du kommer också att lära dig olika tekniker, som enkel linjär regression och att gå vidare till djupa neurala nätverk. Varje kapitel i den här boken hjälper dig att tillämpa det du har lärt dig; allt du behöver är programmeringserfarenhet.

---

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

Python for Data Analysis är en bok skriven av Wes McKinney. Den här uppslagsboken är full av fallstudier som visar hur man löser många vanliga dataanalysproblem. I detta Python Data science-bok, du kommer att lära dig de senaste versionerna av pandor, numpy, JagPythonoch Jupyter.

Denna uppslagsbok är en praktisk, modern introduktion till datavetenskapliga verktyg i Python. Det är en idealisk bok för analytiker som är nybörjare Python och Python programmerare.

---

13) Introduktion till maskininlärning med Python: En guide för dataforskare

Maskininlärning med Python är en bok skriven av Andreas C. Müller (författare), Sarah Guido (författare). I den här boken lär du dig de steg som krävs för att skapa en framgångsrik maskininlärningsapplikation med Python och sci-kit-learn-biblioteket.

I den här boken lär du dig de steg som krävs för att skapa en framgångsrik maskininlärningsapplikation med Python och scikit-learn-biblioteket. Detta studiematerial introducerar dig också till NumPy- och matplotlib-bibliotek.

---

14) Praktisk datavetenskap med R

Praktisk datavetenskap med R är en bok skriven av Nina Zumel (författare), John Mount (författare) och Jim Porzak. Boken förklarar grundläggande principer utan långa teoretiska detaljer. Du kommer att tillhandahålla de verkliga användningsfallen du kommer att möta när du samlar in, kurerar och analyserar data.

Du kommer att kunna tillämpa programmeringsspråket R och tekniker för statistisk analys. Boken förklarade noggrant exempel baserade på marknadsföring, BI och beslutsstödssystem. Denna lärobok i datavetenskap täcker också ämnen som hur man designar experiment som bygger på prediktiva modeller.

---

15) Tänker med data

Thinking with data är en bok skriven av Max Sharon. Det hjälper dig att lära dig tekniker för att omvandla data till kunskap som du kan använda. I den här boken kommer du att upptäcka ett ramverk för att definiera ditt projekt. Den innehåller också data du vill samla in och hur du tänker närma dig och analysera dess resultat.

Den här Data Science-boken hjälper dig också att utforska dataspecifika resonemangsmönster och lära dig hur du bygger mer användbara argument.

---

16) Data Science Handbook

Data Science Handbook är skriven av Field Cady. Det är en idealisk referensbok för dataanalysmetodik och stordataprogramvara. Boken är idealisk för personer som vill utöva datavetenskap men saknar de kunskaper som krävs.

Denna datavetenskapsbok är också ett idealiskt studiematerial för forskare såväl som forskarstuderande på nybörjarnivå. De behöver lära sig verkliga analyser och utöka sin kompetens.

---

17) En introduktion till statistiskt lärande

An Introduction to Statistical Learning är en bok skriven av en grupp författare som Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Den här Data Science-boken presenterar användbara modellerings- och prediktionstekniker, tillsammans med relevanta tillämpningar.

Det är en av de bästa böckerna om datavetenskap som erbjuder färggrafik och verkliga exempel som används för att illustrera de presenterade metoderna. Varje kapitel i den här boken innehåller en handledning om implementering av analyserna och metoderna som presenteras på R-språket.

Vanliga frågor:

❓ Vad är datavetenskap?

⚡ Vilka är de bästa Data Science-böckerna?

Följande är några av de bästa datavetenskaperna för nybörjare och avancerade dataforskare

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Datavetenskap för dummies
• Designa dataintensiva applikationer
• Big Data: A Revlösning som kommer att förändra hur vi lever, arbetar och tänker
• Berättande med data: En datavisualiseringsguide för affärspersoner

✅ Hur kan jag lära mig datavetenskap?