Lijst met Top 10 Data Science Books
Datawetenschap is een vakgebied dat wetenschappelijke methoden, processen, algoritmen en systemen omvat om kennis en inzichten te extraheren uit onbewerkte gegevens in verschillende vormen, zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. Hieronder vindt u de lijst met boeken over data science -
- Python Data Science Handbook (Download dit boek)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge-serie) (Download dit boek)
- R for Data Science (Download dit boek)
- Verhalen vertellen met gegevens (download dit boek)
- Data Science from Scratch (Download dit boek)
- Data Science for Business (Download dit boek)
- Data Smart (Download dit boek)
- Praktische statistieken voor datawetenschappers (download dit boek)
- Numsense! Data Science for the Layman (Download dit boek)
- Practical Data Science with R (Download dit boek)
Laten we elk van de data science-boeken in detail bespreken, samen met de belangrijkste opmerkingen en recensies.
# 1 - Python Data Science Handbook: essentiële tools voor het werken met data
Auteur: Jake VanderPlas
Boek recensie:
Het boek is bij uitstek geschikt voor diegenen die de basis van de Python-taal al kennen of al weten hoe ze moeten programmeren in een andere taal zoals R of Julia en die willen leren hoe ze Python kunnen gebruiken voor data science. Het legt alle behoeften uit van het hele Data Science-proces, van het verkrijgen van gegevens, het verkennen van gegevens en het communiceren en visualiseren van de resultaten.
Belangrijkste leerpunten
- Data manipulatie.
- Python-gegevenstechnieken.
- Machine leren.
# 2 - Data Science (serie MIT Press Essential Knowledge)
Auteur: John D. Kelleher en Brendan Tierney
Boek recensie:
Het belangrijkste doel van dit boek is om de besluitvorming te verbeteren door middel van analyse van gegevens. Dit introduceert de basisprincipes van machine learning en bespreekt hoe je machine learning-expertise kunt koppelen aan echte problemen.
Belangrijkste leerpunten:
- Ethische en juridische kwesties en ontwikkelingen in dataregelgeving.
- Succesprincipes.
- Toekomstige impact van data science.
# 3 - R voor Data Science : gegevens importeren, opruimen, transformeren, visualiseren en modelleren
Auteur: Hadley Wickham en Garrett Grolemund
Boek recensie:
Dit boek geeft een duidelijk inzicht in het ontdekken van natuurwetten in de structuur van gegevens. Dit zal u vertellen hoe u de R-programmeertaal gebruikt voor gegevensanalyse. Hierin staat ook hoe u de grafieken van de datatekening kunt opschonen en hoe u de grammatica van afbeeldingen, geletterd programmeren en reproduceerbaar onderzoek kunt gebruiken om tijd en ook vele andere dingen te besparen.
Belangrijkste leerpunten:
- Data Wrangling.
- Data visualisatie.
- Verkennende gegevensanalyse
# 4 - Storytelling met gegevens: een gids voor gegevensvisualisatie voor zakelijke professionals
Auteur: Cole Nussbaumer Knaflic
Boek recensie:
Dit boek legt voornamelijk de basisprincipes van datavisualisatie uit en hoe je effectief met data kunt communiceren. Door middel van dit boek kunt u erachter komen wat het cruciale punt is voor uw gegevens. Dit vertelt hoe u verder kunt gaan dan de conventionele tools om de wortel van uw gegevens te bereiken en hoe u een informatief en boeiend verhaal kunt maken.
Belangrijkste leerpunten:
- Inzicht in de situatie en het publiek.
- Identificatie van het belangrijke punt van de gegevens.
- Concepten van ontwerp in datavisualisatie.
- De kracht van verhalen vertellen om uw boodschap te laten resoneren met uw publiek.
# 5 - Data Science from Scratch: eerste principes met Python
Auteur: Joel Grus
Boek recensie:
De auteur heeft de belangrijke data science-tools en de algoritmen duidelijk uitgelegd en hoe deze vanaf nul kunnen worden geïmplementeerd. Dit boek bevat de eigenlijke algoritmen voor die machine learning-modellen, samen met de theorie en wiskunde erin.
Belangrijkste leerpunten:
- Gegevens verzamelen, verkennen, opschonen en manipuleren.
- Neurale netwerken.
- Eenvoudig begrip van algoritmen.
- Grondbeginselen van machine learning.
# 6 - Datawetenschap voor bedrijven
Wat u moet weten over datamining en data-analyse
Auteur: Foster Provost en Tom Fawcett
Boek recensie:
Het legt de fundamentele principes van data science uit, en ook the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Data Science gebruiken om informatie om te zetten in inzicht
Auteur: John W Foreman
Boek recensie:
De auteur legt duidelijk uit hoe je ruwe data omzet in bruikbare inzichten. De auteur legde ook uit hoe je het met de spreadsheet moet doen. Dit zal je ook helpen bij het leren van de analytische technieken, wiskunde en de magie achter de big data. Elk hoofdstuk in het boek behandelt een andere techniek in een spreadsheet-achtige wiskundige optimalisatie, datamining in grafieken, de overgang van spreadsheets naar programmeertaal R, en vele andere dingen.
Belangrijkste leerpunten:
- Wiskunde in data science.
- Kunstmatige intelligentie.
# 8 - Praktische statistieken voor datawetenschappers: 50 essentiële concepten
Auteur: Peter Bruce
Boek recensie:
Statistiek speelt ook een belangrijke rol in Data Science. In dit boek heeft de auteur duidelijk uitgelegd hoe je verschillende statistische methoden kunt toepassen op data science in het heden en ook hoe je ze kunt vermijden, die verkeerd worden gebruikt en je output geeft over wat belangrijk is en wat niet. Als je goed bent met de programmeertaal R en enige kennis van statistiek hebt, bouwt deze snelle referentie de kloof in grotere mate op in het leesbare formaat.
Belangrijkste leerpunten:
- Belangrijkste classificatietechnieken.
- Statische concepten.
- Ongecontroleerde leermethoden voor het extraheren van betekenis uit niet-gelabelde gegevens.
# 9 - Numsense! Datawetenschap voor de leek: geen wiskunde toegevoegd
Auteur: Annalyn Ng en Kenneth Soo
Boek recensie:
Dit boek geeft een duidelijk inzicht in de datawetenschap en de algoritmen die worden gebruikt. Elk algoritme wordt duidelijk uitgelegd. Er zijn veel concepten die allemaal aan bod komen, zoals neurale netwerken, sociale netwerkanalyse, beslissingsbomen en willekeurige bossen, clustering en nog veel meer.
Belangrijkste leerpunten:
- Real-world applicaties om elk algoritme te illustreren.
- Praktisch begrip.
- Sleutelbegrippen.
# 10 - Praktische datawetenschap met R
Auteur: Nina Zumel en John Mount
Boek recensie:
Het legt duidelijk de praktische voorbeelden en fundamentele principes van de datawetenschap uit met de programmeertaal R. Dit zal helpen bij het toepassen van de programmeertaal R en statistische analysetechnieken op zorgvuldig toegelichte voorbeelden op basis van marketing, business intelligence en beslissingsondersteuning, terwijl je leert hoe instrumentatie maken, experimenten zoals A / B-tests ontwerpen en gegevens nauwkeurig presenteren aan publiek van alle niveaus.
Belangrijkste leerpunten:
- Beslissingsondersteuning.
- Praktische voorbeelden.
- Modelleringsmethoden.
Aanbevolen boeken
Dit is een gids voor Data Science Books. Hier geven we een lijst met de top 10 boeken om de nieuwe concepten en toepassingen van data science te begrijpen. U kunt de volgende boeken raadplegen voor meer informatie -
- Beste boeken over ondernemerschap aller tijden
- Beste zakelijke boek
- Beste zakelijke wiskundeboeken
- Bitcoin-boeken
- Paulo Coelho Books
AMAZON ASSOCIATE BEKENDMAKING
WallStreetMojo is een deelnemer aan het Amazon Services LLC Associates-programma, een aangesloten advertentieprogramma dat is ontworpen om sites een manier te bieden om advertentiekosten te verdienen door te adverteren en te linken naar amazon.com.
