17 cuốn sách khoa học dữ liệu TỐT NHẤT (Cập nhật năm 2025)

Chúng tôi là độc giả được hỗ trợ và có thể kiếm được hoa hồng khi bạn mua thông qua các liên kết trên trang web của chúng tôi

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. Khoa học dữ liệu đã nổi lên nhờ sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn.

Bạn có muốn tìm hiểu Khoa học dữ liệu và đang tìm kiếm một số cuốn sách xuất sắc sẽ giúp bạn nâng cao chuyên môn về Khoa học dữ liệu của mình không? Vậy bạn đã đến đúng chỗ.

Dưới đây là danh sách tuyển chọn những cuốn sách hay nhất để học Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu. Những cuốn sách này được các chuyên gia Khoa học Dữ liệu đánh giá cao và rất hữu ích để sinh viên nắm bắt các nguyên tắc cơ bản về lập trình. Những tài nguyên này sẽ hướng dẫn bạn xây dựng sự nghiệp của mình trong lĩnh vực đầy hứa hẹn này và giúp bạn trở thành Nhà phân tích dữ liệu giỏi hơn. Đọc thêm ...

Sách khoa học dữ liệu hay nhất cho người mới bắt đầu

Tên sách	tác giả Tên	Phiên bản mới nhất	Nhà xuất bản	Đánh giá	liên kết
Khoa học dữ liệu từ đầu	Joel Grus	Tái bản lần 2	‎O'Reilly		Tìm hiểu thêm
Khoa học dữ liệu dành cho người giả	Lillian Pierson	Ấn bản đầu tiên	‎John Wiley & các con trai		Tìm hiểu thêm
Thiết kế các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu	Martin Kleppmann	Ấn bản đầu tiên	Truyền thông O'Reilly		Tìm hiểu thêm
Dữ Liệu Lớn.	Viktor Mayer-Schönberger	Tái bản	kinh doanh Harper		Tìm hiểu thêm
Kể chuyện với dữ liệu	Cole Nussbaumer Knaflic	Ấn bản đầu tiên	Wiley		Tìm hiểu thêm

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

Khoa học dữ liệu từ đầu là cuốn sách được viết bởi Joel Gurus. Đây là một trong những cuốn sách khoa học dữ liệu tốt nhất giúp bạn học toán và thống kê, vốn là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ học hack những kỹ năng bạn cần để bắt đầu trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

Sách bao gồm các chủ đề như triển khai k-nearest neighbors, Naïve Bayes, hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và mô hình cụm. Bạn cũng có thể khám phá xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng, v.v.

---

2) Khoa học dữ liệu dành cho người giả

Khoa học dữ liệu dành cho người giả là cuốn sách được viết bởi Lillian Pierson. Cuốn sách này lý tưởng cho các chuyên gia CNTT và sinh viên muốn có kiến ​​thức sơ lược nhanh chóng về tất cả các lĩnh vực của không gian khoa học dữ liệu mở rộng.

Cuốn sách bao gồm các chủ đề như dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu cũng như cách kết hợp tất cả các lĩnh vực này để mang lại giá trị lớn. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về công nghệ, ngôn ngữ lập trình và phương pháp toán học.

---

3) Thiết kế các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu

Designing Data-Intensive Applications là một cuốn sách do Martin Kleppmann viết. Đây là một trong những cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu giúp tìm hiểu những lợi ích và hạn chế của nhiều công nghệ khác nhau để xử lý và lưu trữ dữ liệu. Cuốn sách này cũng giúp các kỹ sư phần mềm và kiến ​​trúc sư tìm hiểu về cách tận dụng tối đa dữ liệu trong các ứng dụng hiện đại.

Cuốn sách giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách xác định điểm mạnh và điểm yếu của các công cụ khác nhau và cân nhắc giữa tính nhất quán, khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và tính phức tạp.

---

4) Dữ liệu lớn: A Revgiải pháp sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ

Dữ liệu lớn là cuốn sách được viết bởi Viktor Mayer-Schonberger và Kenneth Cukier. Cuốn sách nói về cái nhìn lạc quan và thực tế về cuộc cách mạng Dữ liệu lớn. Các tác giả của cuốn sách này cũng nói về cách Công nghệ dữ liệu lớn có thể thay đổi cuộc sống của chúng ta và những gì chúng ta có thể làm để bảo vệ bản thân khỏi những mối nguy hiểm của nó.

---

5) Kể chuyện bằng dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu dành cho các chuyên gia kinh doanh

Kể chuyện bằng dữ liệu là cuốn sách được viết bởi Cole Nussbaumer Knaflic. Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về trực quan hóa dữ liệu và cách giao tiếp hiệu quả với dữ liệu. Các bài học trong cuốn sách này chủ yếu là lý thuyết và đưa ra nhiều ví dụ thực tế sẵn sàng để áp dụng ngay vào biểu đồ hoặc bản trình bày tiếp theo của bạn.

Cuốn sách này cũng hướng dẫn người đọc về cách họ có thể vượt xa các công cụ có thể dự đoán được để tiếp cận nguồn gốc dữ liệu của bạn. Nó cũng bao gồm chủ đề về cách sử dụng dữ liệu của bạn để tạo ra một câu chuyện hấp dẫn và giàu thông tin.

---

6) Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu: 50 điều cần thiết Concepts

Thống kê thực hành dành cho các nhà khoa học dữ liệu là cuốn sách được viết bởi Peter Bruce (Tác giả), Andrew Bruce. Cuốn sách này giải thích cách áp dụng các phương pháp thống kê khác nhau cho khoa học dữ liệu và cung cấp cho bạn lời khuyên về điều gì quan trọng và điều gì không.

Cuốn sách này là một cuốn sách tham khảo khoa học dữ liệu dễ sử dụng nếu bạn đã quen với lập trình R và có một số kiến ​​thức về thống kê.

---

7) Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn: Khám phá, phân tích, trực quan hóa và trình bày dữ liệu

Data Science and Big Data Analytics là một cuốn sách do dịch vụ giáo dục EMC xuất bản. Đây là một trong những cuốn sách khoa học dữ liệu hay nhất của Amazon, bao gồm nhiều hoạt động, phương pháp và công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Cuốn sách tập trung vào các khái niệm, nguyên tắc và ứng dụng thực tế.

Nó áp dụng cho mọi ngành công nghiệp, môi trường công nghệ và việc học tập. Nó được hỗ trợ và giải thích bằng các ví dụ mà bạn có thể sao chép bằng phần mềm nguồn mở.

---

8) Khoa học dữ liệu dành cho doanh nghiệp: Những điều bạn cần biết về Khai thác dữ liệu và Tư duy phân tích dữ liệu

Khoa học dữ liệu dành cho doanh nghiệp là cuốn sách được viết bởi các chuyên gia khoa học dữ liệu nổi tiếng Foster Provost và Tom Fawcett. Cuốn sách nghiên cứu khoa học dữ liệu này giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. Cuốn sách nghiên cứu về các dự án khoa học dữ liệu này giúp bạn hiểu nhiều kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng ngày nay.

Bạn cũng sẽ học cách cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan trong kinh doanh và các nhà khoa học dữ liệu. Nó cũng giúp bạn hiểu quy trình phân tích dữ liệu và cách các phương pháp khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh.

---

9) Thống kê đầu tiên của Head: Hướng dẫn thân thiện với não

Thống kê đầu tiên là một cuốn sách được viết bởi Dawn Griffiths. Tác giả đã biến chủ đề thường khô khan này vào cuộc sống, dạy cho bạn mọi thứ bạn muốn và cần biết về thống kê thông qua một tài liệu chứa đầy các câu đố, câu chuyện, câu đố và ví dụ thực tế. Cuốn sách này giúp bạn tìm hiểu về thống kê để bạn có thể hiểu những điểm chính và sử dụng chúng. Cuốn sách cũng đề cập đến cách trình bày dữ liệu một cách trực quan bằng biểu đồ và sơ đồ. Cuối cùng, cuốn sách cũng dạy bạn cách tính xác suất và kỳ vọng, v.v.

---

10) R dành cho khoa học dữ liệu: Nhập, sắp xếp, chuyển đổi, trực quan hóa và tạo mô hình dữ liệu

R for Data Science là cuốn sách được viết bởi Hadley Wickham. Nó được thiết kế để giúp bạn thực hiện khoa học dữ liệu nhanh nhất có thể.

Cuốn sách hướng dẫn bạn các bước nhập, khám phá và lập mô hình dữ liệu của bạn cũng như truyền đạt kết quả.

Trong cuốn sách này, bạn sẽ có được sự hiểu biết toàn diện, tổng thể về chu trình khoa học dữ liệu. Ngoài các công cụ cơ bản, bạn cần quản lý các chi tiết. Mỗi phần của cuốn sách này được kết hợp với các bài tập để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học trong suốt quá trình.

---

11) Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning là một cuốn sách về Khoa học dữ liệu do Aurélien Géron viết. Cuốn sách giúp bạn tìm hiểu các khái niệm và công cụ để xây dựng các hệ thống thông minh. Bạn cũng sẽ học được nhiều kỹ thuật khác nhau, như hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến triển đến mạng nơ-ron sâu. Mỗi chương của cuốn sách này giúp bạn áp dụng những gì đã học; tất cả những gì bạn cần là kinh nghiệm lập trình.

---

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

Python for Data Analysis là một cuốn sách do Wes McKinney viết. Cuốn sách tham khảo này có đầy đủ các nghiên cứu tình huống cho thấy cách giải quyết nhiều vấn đề phân tích dữ liệu thường gặp. Trong Python Sách khoa học dữ liệu, bạn sẽ tìm hiểu các phiên bản mới nhất của gấu trúc, numpy, tôiPythonvà Jupyter.

Cuốn sách tham khảo này là phần giới thiệu thực tế, hiện đại về các công cụ khoa học dữ liệu trong Python. Đây là một cuốn sách lý tưởng dành cho những nhà phân tích mới làm quen với Python và Python lập trình viên.

---

13) Giới thiệu về Machine Learning với Python: Hướng dẫn dành cho nhà khoa học dữ liệu

Học máy với Python là cuốn sách được viết bởi Andreas C. Müller (Tác giả), Sarah Guido (Tác giả). Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu các bước cần thiết để tạo một ứng dụng học máy thành công với Python và thư viện sci-kit-learn.

Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu các bước cần thiết để tạo một ứng dụng học máy thành công với Python và thư viện scikit-learn. Tài liệu nghiên cứu này cũng giới thiệu cho bạn thư viện NumPy và matplotlib.

---

14) Khoa học dữ liệu thực tế với R

Practical Data Science with R là một cuốn sách được viết bởi Nina Zumel (Tác giả), John Mount (Tác giả) và Jim Porzak. Cuốn sách giải thích các nguyên tắc cơ bản mà không có các chi tiết lý thuyết dài dòng. Bạn sẽ cung cấp các trường hợp sử dụng thực tế mà bạn sẽ gặp phải khi thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu.

Bạn sẽ có thể áp dụng ngôn ngữ lập trình R và kỹ thuật phân tích thống kê. Cuốn sách giải thích cẩn thận các ví dụ dựa trên hệ thống tiếp thị, BI và hỗ trợ quyết định. Sách giáo khoa khoa học dữ liệu này cũng đề cập đến chủ đề như cách thiết kế các thí nghiệm được xây dựng trên các mô hình dự đoán.

---

15) Suy nghĩ với dữ liệu

Tư duy bằng dữ liệu là cuốn sách được viết bởi Max Sharon. Nó giúp bạn tìm hiểu các kỹ thuật biến dữ liệu thành kiến ​​thức mà bạn có thể sử dụng. Trong cuốn sách này, bạn sẽ khám phá một khuôn khổ để xác định dự án của mình. Nó cũng bao gồm dữ liệu bạn muốn thu thập và cách bạn dự định tiếp cận và phân tích kết quả của nó.

Cuốn sách Khoa học dữ liệu này cũng giúp bạn khám phá các mô hình lý luận dành riêng cho dữ liệu và tìm hiểu cách xây dựng các lập luận hữu ích hơn.

---

16) Sổ tay Khoa học Dữ liệu

Cẩm nang Khoa học Dữ liệu được viết bởi Field Cady. Đây là một cuốn sách tham khảo lý tưởng về phương pháp phân tích dữ liệu và các công cụ phần mềm dữ liệu lớn. Cuốn sách lý tưởng cho những người muốn thực hành khoa học dữ liệu nhưng thiếu bộ kỹ năng cần thiết.

Cuốn sách Khoa học dữ liệu này cũng là tài liệu học tập lý tưởng cho các nhà nghiên cứu cũng như sinh viên mới tốt nghiệp. Họ yêu cầu học cách phân tích trong thế giới thực và mở rộng bộ kỹ năng của mình.

---

17) Giới thiệu về học thống kê

Giới thiệu về Học Thống kê là cuốn sách được viết bởi một nhóm tác giả như Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Cuốn sách Khoa học dữ liệu này trình bày các kỹ thuật dự đoán và lập mô hình hữu ích cùng với các ứng dụng có liên quan.

Đây là một trong những cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu cung cấp đồ họa màu và các ví dụ thực tế được sử dụng để minh họa các phương pháp được trình bày. Mỗi chương của cuốn sách này đều có phần hướng dẫn cách triển khai các phân tích và phương pháp được trình bày bằng ngôn ngữ R.

Hỏi đáp về:

❓ Khoa học dữ liệu là gì?

⚡ Sách Khoa học dữ liệu nào hay nhất?

Sau đây là một số khóa học Khoa học dữ liệu tốt nhất dành cho Người mới bắt đầu và Nhà khoa học dữ liệu nâng cao

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• Khoa học dữ liệu dành cho người giả
• Thiết kế các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu
• Dữ liệu lớn: A Revgiải pháp sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ
• Kể chuyện bằng dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu dành cho các chuyên gia kinh doanh

✅ Làm cách nào để học Khoa học dữ liệu?