Lista över topp 10 datavetenskapliga böcker
Datavetenskap är ett fält som involverar vetenskapliga metoder, processer, algoritmer och system för att utvinna kunskap och insikter från rådata i olika former, både strukturerade och ostrukturerade data. Nedan är listan över böcker om datavetenskap -
- Python Data Science Handbook (Skaffa den här boken)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge series) (Skaffa den här boken)
- R for Data Science (Skaffa den här boken)
- Storytelling with Data (Skaffa den här boken)
- Data Science from Scratch (Skaffa den här boken)
- Data Science for Business (Skaffa den här boken)
- Data Smart (Skaffa den här boken)
- Praktisk statistik för dataforskare (Skaffa den här boken)
- Numsense! Data Science for the Layman (Skaffa den här boken)
- Praktisk datavetenskap med R (Skaffa den här boken)
Låt oss diskutera var och en av de datavetenskapliga böckerna i detalj tillsammans med dess viktiga avhämtningar och recensioner.
# 1 - Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Författare: Jake VanderPlas
Bokrecension:
Boken passar perfekt för dem som redan känner till grunderna i Python-språket eller redan vet hur man programmerar på ett annat språk som R eller Julia och vill lära sig hur man använder Python för datavetenskap. Det förklarar alla behoven i hela datavetenskapsprocessen från att få data, utforska data och kommunicera och visualisera resultaten.
Viktiga takeaways
- Manipulation av data.
- Python-datatekniker.
- Maskininlärning.
# 2 - Datavetenskap (MIT Press Essential Knowledge-serien)
Författare: John D. Kelleher och Brendan Tierney
Bokrecension:
Huvudsyftet med denna bok är att förbättra beslutsfattandet genom analys av data. Detta introducerar grunderna för maskininlärning och diskuterar hur man kan koppla samman maskininlärningsexpertis med verkliga problem.
Viktiga avhämtningar:
- Etiska och juridiska frågor och utveckling av datareglering.
- Framgångsprinciper.
- Framtida påverkan av datavetenskap.
# 3 - R för datavetenskap : Importera, städa, transformera, visualisera och modellera data
Författare: Hadley Wickham och Garrett Grolemund
Bokrecension:
Denna bok ger en tydlig förståelse för att upptäcka naturlagar i datastrukturen. Detta kommer att berätta hur du använder R-programmeringsspråket för dataanalys. Detta berättar också hur man rensar datadragningsdiagrammen och hur man använder grafikgrammatik, läskunnig programmering och reproducerbar forskning för att spara tid och även många andra saker.
Viktiga avhämtningar:
- Data Wrangling.
- Datavisualisering.
- Exploratory Data Analysis
# 4 - Storytelling with Data: En datavisualiseringsguide för affärspersoner
Författare: Cole Nussbaumer Knaflic
Bokrecension:
Denna bok förklarar huvudsakligen grunderna för datavisualisering och hur man kommunicerar effektivt med data. Genom den här boken kommer du att kunna ta reda på vilken som är den viktigaste punkten för dina data. Detta berättar hur man går utöver de konventionella verktygen för att nå roten till dina data och hur man skapar en informativ och övertygande historia.
Viktiga avhämtningar:
- Förstå situationen och publiken.
- Identifiera den viktiga punkten i data.
- Begrepp för design i datavisualisering.
- Kraften i berättande för att hjälpa ditt budskap att resonera med din publik.
# 5 - Data Science from Scratch: First Principles with Python
Författare: Joel Grus
Bokrecension:
Författaren har tydligt förklarat de viktiga datavetenskapliga verktygen och algoritmerna och hur de kan implementeras från grunden. Denna bok innehåller de faktiska algoritmerna för dessa maskininlärningsmodeller, tillsammans med teorin och matematiken i den.
Viktiga avhämtningar:
- Samla in, utforska, rengör och manipulera data.
- Neurala nätverk.
- Enkel förståelse av algoritmer.
- Grundläggande för maskininlärning.
# 6 - Datavetenskap för företag
Vad du behöver veta om Data Mining och Data-Analytic Thinking
Författare: Foster Provost och Tom Fawcett
Bokrecension:
Det förklarar de grundläggande principerna för datavetenskap, och även_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Datasmart: Använda datavetenskap för att förvandla information till insikt
Författare: John W Foreman
Bokrecension:
Författaren förklarar tydligt hur man konverterar rådata till handlingsbar insikt. Författaren förklarade också hur man gör det med kalkylarket. Detta kommer också att hjälpa dig att lära dig analytiska tekniker, matematik och magin bakom big data. Varje kapitel i boken kommer att täcka en annan teknik i en kalkylbladliknande matematisk optimering, datautvinning i diagram, flytta från kalkylark till R-programmeringsspråk och många andra saker.
Viktiga avhämtningar:
- Matematik inom datavetenskap.
- Artificiell intelligens.
# 8 - Praktisk statistik för datavetare: 50 viktiga begrepp
Författare: Peter Bruce
Bokrecension:
Statistik spelar också en viktig roll i datavetenskap. I den här boken har författaren tydligt förklarat hur man tillämpar olika statistiska metoder för datavetenskap för närvarande och också hur man undviker dem, som används fel och ger dig information om vad som är viktigt och vad som inte är. Om du är bra med R-programmeringsspråket och har viss kunskap om statistik, bygger den här snabbreferensen gapet i större utsträckning i det läsbara formatet.
Viktiga avhämtningar:
- Viktiga klassificeringstekniker.
- Statiska begrepp.
- Oövervakade inlärningsmetoder för att extrahera mening från omärkta data.
# 9 - Numsense! Datavetenskap för lekman: Ingen matematik tillagd
Författare: Annalyn Ng och Kenneth Soo
Bokrecension:
Denna bok ger en tydlig förståelse för datavetenskap och algoritmer som används. Varje algoritm förklaras tydligt. Det finns många begrepp som alla täcks som Neural Networks, Social Network Analysis, Decision Trees and Random Forests, Clustering, och även många fler.
Viktiga avhämtningar:
- Verkliga applikationer för att illustrera varje algoritm.
- Praktisk förståelse.
- Nyckelbegrepp.
# 10 - Praktisk datavetenskap med R
Författare: Nina Zumel och John Mount
Bokrecension:
Det förklarar tydligt de praktiska exemplen och grundläggande principerna för datavetenskapen med programmeringsspråket R. Detta kommer att hjälpa till att tillämpa R-programmeringsspråket och statistiska analystekniker på noggrant förklarade exempel baserade på marknadsföring, affärsinformation och beslutsstöd samtidigt som man lär sig skapa instrument, designa experiment som A / B-tester och presentera data korrekt för publik på alla nivåer.
Viktiga avhämtningar:
- Beslutsstöd.
- Praktiska exempel.
- Modelleringsmetoder.
Rekommenderade böcker
Detta har varit en guide till Data Science Books. Här ger vi en lista över de 10 bästa böckerna för att förstå de nya begreppen och tillämpningarna inom datavetenskap. Du kan hänvisa till följande böcker för att lära dig mer -
- Bästa tiden för entreprenörskap
- Bästa affärsbok
- Bästa matematikböcker
- Bitcoin böcker
- Paulo Coelho Books
AMAZON ASSOCIATE OFFENTLIGGÖRANDE
WallStreetMojo deltar i Amazon Services LLC Associates Program, ett affiliate-reklamprogram som är utformat för att ge webbplatser möjlighet att tjäna reklamavgifter genom att annonsera och länka till amazon.com.
