หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด 17 เล่ม (อัปเดตปี 2025)
เราเป็นนักอ่าน รองรับและอาจได้รับค่าคอมมิชชั่นเมื่อคุณซื้อผ่านลิงก์บนเว็บไซต์ของเรา
Data Science คือสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลดิบ Data Science เกิดขึ้นเนื่องจากวิวัฒนาการของสถิติทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และข้อมูลขนาดใหญ่
คุณสนใจที่จะเรียนรู้ Data Science และกำลังมองหาหนังสือดีๆ ที่จะช่วยให้คุณเพิ่มพูนความเชี่ยวชาญด้าน Data Science ของคุณหรือไม่? ถ้าอย่างนั้นคุณก็มาถูกที่แล้ว
นี่คือรายชื่อหนังสือที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ Data Science สำหรับผู้เริ่มต้น หนังสือเหล่านี้ได้รับการแนะนำเป็นอย่างยิ่งจากผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science และมีประโยชน์สำหรับนักเรียนในการเข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรม แหล่งข้อมูลเหล่านี้จะแนะนำให้คุณสร้างอาชีพของคุณในสาขาที่มีแนวโน้มนี้และทำให้คุณเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้น อ่านเพิ่มเติม ...
หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น
ชื่อหนังสือ | ผู้เขียนชื่อ | ฉบับล่าสุด | สำนักพิมพ์ | คะแนน | ลิงค์ |
---|---|---|---|---|---|
วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น | โจเอล กรัส | ฉบับที่ 2 | โอ'ไรล์ลี่ | ![]() |
เรียนรู้เพิ่มเติม |
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับ Dummies | ลิเลียน เพียร์สัน | ฉบับที่ 1 | จอห์น ไวลีย์ แอนด์ ซันส์ | ![]() |
เรียนรู้เพิ่มเติม |
การออกแบบแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก | มาร์ติน เคลปป์มันน์ | ฉบับที่ 1 | O'Reilly Media | ![]() |
เรียนรู้เพิ่มเติม |
ข้อมูลขนาดใหญ่ | วิคเตอร์ เมเยอร์-เชินแบร์เกอร์ | ฉบับพิมพ์ซ้ำ | ธุรกิจฮาร์เปอร์ | ![]() |
เรียนรู้เพิ่มเติม |
การเล่าเรื่องด้วยดาต้า | โคล นุสเบาเมอร์ คนาฟลิค | ฉบับที่ 1 | ไวลีย์ | ![]() |
เรียนรู้เพิ่มเติม |
1) Data Science from Scratch: First Principles with Python
ชื่อผู้แต่ง: โจเอล กรัส
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 2
จำนวนหน้า: หน้า 500
Data Science from Scratch เป็นหนังสือที่เขียนโดย Joel Gurus เป็นหนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดเล่มหนึ่งที่ช่วยให้คุณเรียนรู้คณิตศาสตร์และสถิติที่เป็นหัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้ด้วย แฮ็ค ทักษะที่จำเป็นในการเริ่มต้นเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หนังสือประกอบด้วยหัวข้อต่างๆ เช่น การนำ k-nearest neighbors มาใช้, Naïve Bayes, การถดถอยเชิงเส้นและลอจิสติกส์, ต้นไม้การตัดสินใจ และโมเดลการจัดกลุ่ม นอกจากนี้ คุณยังจะได้สำรวจการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์เครือข่าย และอื่นๆ อีกมากมาย
2) วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับ Dummies
ชื่อผู้แต่ง: ลิเลียน เพียร์สัน
สำนักพิมพ์: John Wiley & Sons
จำนวนหน้า: หน้า 408
Data Science For Dummies เป็นหนังสือที่เขียนโดย Lillian Pierson หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีและนักศึกษาที่ต้องการข้อมูลเบื้องต้นอย่างรวดเร็วซึ่งครอบคลุมทุกด้านของพื้นที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลอันกว้างขวาง
หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น Big Data วิทยาศาสตร์ข้อมูล และวิศวกรรมข้อมูล และวิธีการรวมพื้นที่ทั้งหมดเหล่านี้เข้าด้วยกันซึ่งให้ความคุ้มค่าสูงสุด นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยี ภาษาการเขียนโปรแกรม และวิธีการทางคณิตศาสตร์
3) การออกแบบแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก
ชื่อผู้แต่ง: มาร์ติน เคลปป์มันน์
สำนักพิมพ์: O'Reilly Media
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 1051
Designing Data-Intensive Applications เป็นหนังสือที่เขียนโดย Martin Kleppmann ซึ่งเป็นหนึ่งในหนังสือที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งจะช่วยให้เรียนรู้ข้อดีและข้อเสียของเทคโนโลยีต่างๆ ในการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ หนังสือเล่มนี้ยังช่วยให้วิศวกรซอฟต์แวร์และสถาปนิกเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูลอย่างเต็มประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันสมัยใหม่
หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจอย่างรอบรู้ด้วยการระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของเครื่องมือต่างๆ และพิจารณาทางเลือกต่างๆ ในด้านความสอดคล้อง ความสามารถในการปรับขนาด ความทนทานต่อข้อผิดพลาด และความซับซ้อน
4) ข้อมูลขนาดใหญ่: ก Revโซลูชั่นที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ชีวิต ทำงาน และคิดของเรา
ชื่อผู้แต่ง: วิคเตอร์ เมเยอร์-เชินแบร์เกอร์
สำนักพิมพ์: ธุรกิจฮาร์เปอร์
ฉบับล่าสุด: ฉบับพิมพ์ซ้ำ
จำนวนหน้า: หน้า 272
Big Data เป็นหนังสือที่เขียนโดย Viktor Mayer-Schonberger และ Kenneth Cukier หนังสือเล่มนี้พูดถึงมุมมองเชิงบวกและการปฏิบัติของการปฏิวัติ Big Data ผู้เขียนหนังสือเล่มนี้ยังพูดถึงวิธีการด้วย เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถเปลี่ยนแปลงชีวิตของเราและสิ่งที่เราสามารถทำได้เพื่อปกป้องตนเองจากอันตรายของมัน
5) การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล: คู่มือการแสดงข้อมูลสำหรับนักธุรกิจ
ชื่อผู้แต่ง: โคล นุสเบาเมอร์ คนาฟลิค
สำนักพิมพ์: ไวลีย์
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 288
การเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเป็นหนังสือที่เขียนโดย Cole Nussbaumer Knaflic ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการแสดงข้อมูลเป็นภาพและวิธีการสื่อสารกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ บทเรียนในหนังสือเล่มนี้ส่วนใหญ่เป็นบทเรียนทางทฤษฎีและนำเสนอตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงมากมายที่พร้อมสำหรับการนำไปใช้กับกราฟหรือการนำเสนอครั้งต่อไปของคุณทันที
หนังสือเล่มนี้ยังสอนผู้อ่านเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาสามารถก้าวไปไกลกว่าเครื่องมือที่คาดเดาได้เพื่อเข้าถึงรากของข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ยังมีหัวข้อวิธีใช้ข้อมูลของคุณเพื่อสร้างเรื่องราวที่น่าสนใจและให้ข้อมูล
6) สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: 50 สิ่งจำเป็น Concepts
ชื่อผู้แต่ง: ปีเตอร์ บรูซ
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 320
Practical Statistics for Data Scientists เป็นหนังสือที่เขียนโดย Peter Bruce (ผู้เขียน), Andrew Bruce หนังสือเล่มนี้อธิบายวิธีการประยุกต์วิธีการทางสถิติต่างๆ กับวิทยาการข้อมูล และให้คำแนะนำว่าสิ่งใดสำคัญและสิ่งใดไม่สำคัญ
หนังสือเล่มนี้เป็นหนังสืออ้างอิงด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้งานง่าย หากคุณคุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรม R และมีความรู้ด้านสถิติมาบ้างแล้ว
7) วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่: การค้นพบ การวิเคราะห์ การแสดงภาพ และการนำเสนอข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: บริการการศึกษาของอีเอ็มซี
สำนักพิมพ์: ไวลีย์
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 399
Data Science and Big Data Analytics เป็นหนังสือที่จัดพิมพ์โดย EMC Education Service ซึ่งเป็นหนึ่งในหนังสือเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดของ Amazon ซึ่งครอบคลุมถึงกิจกรรม วิธีการ และเครื่องมือต่างๆ ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ หนังสือเล่มนี้เน้นที่แนวคิด หลักการ และการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ
ใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรมและเทคโนโลยีและการเรียนรู้ ได้รับการรองรับและอธิบายพร้อมตัวอย่างที่คุณสามารถทำซ้ำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส
8) วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ: สิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับการขุดข้อมูลและการคิดเชิงวิเคราะห์ข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: พระครูอุปถัมภ์
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 408
Data Science for Business เป็นหนังสือที่เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชื่อดัง Foster Provost และ Tom Fawcett หนังสือเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้จะแนะนำหลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล หนังสือเรียนโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ช่วยให้คุณเข้าใจอะไรได้มากมาย เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน
นอกจากนี้คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีปรับปรุงการสื่อสารระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณเข้าใจกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างไร
9) สถิติอันดับหนึ่ง: คู่มือที่เป็นมิตรต่อสมอง
ชื่อผู้แต่ง: ดอว์น กริฟฟิธส์
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 716
Head First Statistics เป็นหนังสือที่เขียนโดย Dawn Griffiths ผู้เขียนนำวิชาที่แห้งๆ แบบนี้มาสู่ชีวิต โดยสอนทุกสิ่งที่คุณต้องการและจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับสถิติผ่านเนื้อหาที่เต็มไปด้วยปริศนา เรื่องราว แบบทดสอบ และตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง หนังสือเล่มนี้ช่วยให้คุณเรียนรู้สถิติเพื่อให้คุณสามารถ เข้าใจประเด็นสำคัญและนำไปใช้ หนังสือเล่มนี้ยังครอบคลุมถึงวิธีการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพด้วยแผนภูมิและแปลง สุดท้ายนี้ หนังสือเล่มนี้ยังสอนวิธีการคำนวณความน่าจะเป็นและความคาดหวัง ฯลฯ
10) R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: นำเข้า จัดระเบียบ แปลง แสดงภาพ และจำลองข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: แฮดลีย์ วิคแฮม
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 522
R for Data Science เป็นหนังสือที่เขียนโดย Hadley Wickham ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้โดยเร็วที่สุด
หนังสือจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการนำเข้า สำรวจ และการสร้างแบบจำลองข้อมูลของคุณและการสื่อสารผลลัพธ์
หนังสือเล่มนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวงจรวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างครบถ้วนและครอบคลุม นอกจากเครื่องมือพื้นฐานแล้ว คุณยังต้องจัดการรายละเอียดต่างๆ ด้วย หนังสือเล่มนี้มีแบบฝึกหัดในแต่ละหัวข้อเพื่อช่วยให้คุณฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้มา
11) Hands-On Machine Learning
ชื่อผู้แต่ง: ออเรเลียน เกรอน
สำนักพิมพ์: ชรอฟ/โอ'ไรลีย์
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 2
จำนวนหน้า: หน้า 848
Hands-On Machine Learning เป็นหนังสือ Data Science ที่เขียนโดย Aurélien Géron หนังสือเล่มนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้แนวคิดและเครื่องมือสำหรับการสร้างระบบอัจฉริยะ นอกจากนี้ คุณยังจะได้เรียนรู้เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้นแบบง่าย และการพัฒนาไปสู่เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึก หนังสือเล่มนี้แต่ละบทจะช่วยให้คุณนำสิ่งที่เรียนรู้ไปใช้ สิ่งที่คุณต้องมีคือประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรม
12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
ชื่อผู้แต่ง: เวส แม็กคินนีย์
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 2
จำนวนหน้า: หน้า 522
Python for Data Analysis เป็นหนังสือที่เขียนโดย Wes McKinney หนังสืออ้างอิงเล่มนี้เต็มไปด้วยกรณีศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงวิธีการแก้ไขปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปมากมาย Python หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้แพนด้าเวอร์ชันล่าสุด นำพายผมPythonและ Jupyter.
หนังสืออ้างอิงเล่มนี้เป็นการแนะนำเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติและทันสมัย Python- เป็นหนังสือที่เหมาะสำหรับนักวิเคราะห์มือใหม่ Python และ Python โปรแกรมเมอร์
13) รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python: คู่มือสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: แอนเดรียส ซี. มุลเลอร์
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 392
การเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python เป็นหนังสือที่เขียนโดย Andreas C. Müller (ผู้เขียน), Sarah Guido (ผู้เขียน) ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้ขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จ Python และห้องสมุดวิทย์-เลิร์นนิง
ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะได้เรียนรู้ขั้นตอนที่จำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จ Python และห้องสมุด scikit-learn เอกสารการศึกษานี้ยังแนะนำให้คุณรู้จักกับไลบรารี NumPy และ matplotlib
14) วิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติด้วย R
ชื่อผู้แต่ง: นีน่า ซูเมล
สำนักพิมพ์: สิ่งพิมพ์แมนนิ่ง
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 416
Practical Data Science with R เป็นหนังสือที่เขียนโดย Nina Zumel (ผู้แต่ง), John Mount (ผู้แต่ง) และ Jim Porzak หนังสือเล่มนี้จะอธิบายหลักการพื้นฐานโดยไม่ต้องอธิบายรายละเอียดเชิงทฤษฎีที่ยืดยาว คุณจะได้อธิบายกรณีการใช้งานจริงที่คุณจะพบขณะรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูล
คุณจะสามารถใช้ภาษาโปรแกรม R และเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติได้ หนังสือเล่มนี้อธิบายตัวอย่างอย่างละเอียดตามการตลาด BI และระบบสนับสนุนการตัดสินใจ หนังสือเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ยังครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น วิธีการออกแบบการทดลองที่สร้างจากแบบจำลองการทำนาย
15) คิดกับข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: แม็กซ์ ชรอน
สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 94
การคิดด้วยข้อมูลเป็นหนังสือที่เขียนโดย Max Sharon ช่วยให้คุณเรียนรู้เทคนิคในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้ที่คุณสามารถใช้ได้ ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะค้นพบกรอบการทำงานสำหรับการกำหนดโครงการของคุณ นอกจากนี้ยังมีข้อมูลที่คุณต้องการรวบรวมและวิธีที่คุณตั้งใจจะเข้าถึงและวิเคราะห์ผลลัพธ์
หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ยังช่วยให้คุณสำรวจรูปแบบการให้เหตุผลเฉพาะข้อมูล และเรียนรู้วิธีสร้างข้อโต้แย้งที่มีประโยชน์มากขึ้น
16) คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ชื่อผู้แต่ง: ฟิลด์เคดี้
สำนักพิมพ์: ไวลีย์
ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1
จำนวนหน้า: หน้า 416
คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเขียนโดย Field Cady เป็นหนังสืออ้างอิงที่เหมาะสำหรับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือซอฟต์แวร์ Big Data หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการฝึกฝนวิทยาศาสตร์ข้อมูลแต่ขาดชุดทักษะที่จำเป็น
หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ยังเป็นสื่อการเรียนรู้ที่เหมาะสำหรับนักวิจัยและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาระดับเริ่มต้นอีกด้วย พวกเขาต้องการเรียนรู้การวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริงและขยายชุดทักษะของตน
17) บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติ
ชื่อผู้แต่ง: แกเร็ธ เจมส์
สำนักพิมพ์: สปริงเกอร์
ฉบับล่าสุด: ฉบับ 7th
จำนวนหน้า: หน้า 440
An Introduction to Statistical Learning เป็นหนังสือที่เขียนโดยกลุ่มนักเขียนเช่น Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้นำเสนอเทคนิคการสร้างแบบจำลองและการทำนายที่เป็นประโยชน์ พร้อมด้วยแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้อง
เป็นหนึ่งในหนังสือที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งมีกราฟิกสีและตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริงที่ใช้เพื่อแสดงวิธีการที่นำเสนอ แต่ละบทของหนังสือเล่มนี้ประกอบด้วยบทช่วยสอนเกี่ยวกับการนำการวิเคราะห์และวิธีการที่นำเสนอในภาษา R ไปใช้
คำถามที่พบบ่อย:
❓ Data Science คืออะไร?
Data Science คือสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมากโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลดิบ คำว่า Data Science เกิดขึ้นเนื่องจากวิวัฒนาการของสถิติทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่
⚡ หนังสือ Data Science เล่มไหนดีที่สุด?
ต่อไปนี้เป็น Data Science ที่ดีที่สุดบางส่วนสำหรับผู้เริ่มต้นและ Data Scientist ขั้นสูง
- Data Science from Scratch: First Principles with Python
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับ Dummies
- การออกแบบแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก
- ข้อมูลขนาดใหญ่: ก Revโซลูชั่นที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ชีวิต ทำงาน และคิดของเรา
- การเล่าเรื่องด้วยข้อมูล: คู่มือการแสดงข้อมูลสำหรับนักธุรกิจ
✅ จะเรียน Data Science ได้อย่างไร?
ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเริ่มเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล:
- ขั้นตอน 1) ขั้นแรก คุณต้องมีความสนใจในการเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูล
- ขั้นตอน 2) เริ่มจากการเรียนรู้ขั้นพื้นฐาน แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ขั้นตอน 3) ต่อไปมาเริ่มเรียนรู้กัน Python
- ขั้นตอน 4) เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการ และการแสดงภาพ
- ขั้นตอน 5) ตอนนี้มาเริ่มเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่อง
- ขั้นตอน 6) ฝึกฝนทุกแง่มุมที่คุณได้เรียนรู้มาอย่างต่อเนื่อง
- ขั้นตอน 7) คุณยังสามารถเข้าร่วมชั้นเรียนทางกายภาพ ชั้นเรียนออนไลน์ หรือคุณสามารถอ้างอิงหนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลดีๆ จากรายการข้างต้นได้