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

#1 ตัวเลือกยอดนิยม
วิทยาศาสตร์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น
4.4

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

#2
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับ Dummies
4.3

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

#3
การออกแบบแอปพลิเคชันที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก
4.7

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

#4
ข้อมูลขนาดใหญ่
4.2

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

#5
การเล่าเรื่องด้วยดาต้า
4.6

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

#6
สถิติเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
4.4

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

#7
ข้อมูลวิทยาศาสตร์และ Analytics ข้อมูลขนาดใหญ่
4.3

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

#8
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ
4.5

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

#9
สถิติเฮดเฟิร์ส
4.5

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

#10
R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
4.7

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

#11
Hands-On Machine Learning
4.6

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

#12
Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
4.6

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

#13
รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Python
4.5

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

#14
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติด้วย R
4.3

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

#15
คิดกับข้อมูล
3.9

ชื่อผู้แต่ง: แม็กซ์ ชรอน

สำนักพิมพ์: โอ'ไรล์ลี่

ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1 

จำนวนหน้า: หน้า 94

การคิดด้วยข้อมูลเป็นหนังสือที่เขียนโดย Max Sharon ช่วยให้คุณเรียนรู้เทคนิคในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้ที่คุณสามารถใช้ได้ ในหนังสือเล่มนี้ คุณจะค้นพบกรอบการทำงานสำหรับการกำหนดโครงการของคุณ นอกจากนี้ยังมีข้อมูลที่คุณต้องการรวบรวมและวิธีที่คุณตั้งใจจะเข้าถึงและวิเคราะห์ผลลัพธ์

หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ยังช่วยให้คุณสำรวจรูปแบบการให้เหตุผลเฉพาะข้อมูล และเรียนรู้วิธีสร้างข้อโต้แย้งที่มีประโยชน์มากขึ้น


16) คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

#16
คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูล
4.1

ชื่อผู้แต่ง: ฟิลด์เคดี้

สำนักพิมพ์: ไวลีย์

ฉบับล่าสุด: ฉบับที่ 1 

จำนวนหน้า: หน้า 416

คู่มือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเขียนโดย Field Cady เป็นหนังสืออ้างอิงที่เหมาะสำหรับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือซอฟต์แวร์ Big Data หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการฝึกฝนวิทยาศาสตร์ข้อมูลแต่ขาดชุดทักษะที่จำเป็น

หนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเล่มนี้ยังเป็นสื่อการเรียนรู้ที่เหมาะสำหรับนักวิจัยและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาระดับเริ่มต้นอีกด้วย พวกเขาต้องการเรียนรู้การวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริงและขยายชุดทักษะของตน


17) บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติ

#17
บทนำสู่การเรียนรู้ทางสถิติ
4.7

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

✅ 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