Senarai 10 Buku Sains Data Teratas
Sains data adalah bidang yang melibatkan kaedah saintifik, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan pandangan dari data mentah dalam pelbagai bentuk, baik data berstruktur maupun tidak terstruktur. Berikut adalah senarai buku sains data -
- Buku Panduan Sains Data Python (Dapatkan buku ini)
- Sains Data (siri Pengetahuan Essential MIT Press) (Dapatkan buku ini)
- R untuk Sains Data (Dapatkan buku ini)
- Bercerita dengan Data (Dapatkan buku ini)
- Sains Data dari awal (Dapatkan buku ini)
- Sains Data untuk Perniagaan (Dapatkan buku ini)
- Data Pintar (Dapatkan buku ini)
- Statistik Praktikal untuk Saintis Data (Dapatkan buku ini)
- Numense! Sains Data untuk Orang Awam (Dapatkan buku ini)
- Sains Data Praktikal dengan R (Dapatkan buku ini)
Marilah kita membincangkan setiap buku sains data secara terperinci bersama dengan kajian dan ulasan utamanya.
# 1 - Buku Panduan Sains Data Python: Alat Penting untuk Bekerja dengan Data
Pengarang: Jake VanderPlas
Ulasan buku:
Buku ini sangat sesuai untuk mereka yang sudah mengetahui asas-asas bahasa Python atau sudah tahu cara memprogram dalam bahasa lain seperti R atau Julia dan ingin belajar bagaimana menggunakan Python untuk sains data. Ia menerangkan semua keperluan proses Sains Data dari mendapatkan data, meneroka data, dan berkomunikasi dan memvisualisasikan hasilnya.
Pengambilan Utama
- Manipulasi Data.
- Teknik data Python.
- Pembelajaran Mesin.
# 2 - Sains Data (siri Pengetahuan Penting MIT Press)
Pengarang: John D. Kelleher dan Brendan Tierney
Ulasan buku:
Tujuan utama buku ini adalah untuk meningkatkan pembuatan keputusan melalui analisis data. Ini memperkenalkan asas-asas pembelajaran mesin dan membincangkan cara menghubungkan kepakaran pembelajaran mesin dengan masalah dunia nyata.
Pengambilan Utama:
- Isu dan perkembangan etika dan undang-undang dalam peraturan data.
- Prinsip Kejayaan.
- Kesan sains data di masa hadapan.
# 3 - R untuk Sains Data : Import, Rapi, Transformasi, Visualisasikan, dan Model Model
Pengarang: Hadley Wickham dan Garrett Grolemund
Ulasan buku:
Buku ini akan memberi pemahaman yang jelas mengenai penemuan undang-undang semula jadi dalam struktur data. Ini akan memberitahu anda bagaimana menggunakan bahasa Pemrograman R untuk analisis data. Ini juga memberitahu bagaimana membersihkan petak menarik data dan bagaimana menggunakan tatabahasa grafik, pengaturcaraan literasi, dan penyelidikan yang dapat dihasilkan untuk menjimatkan masa dan juga banyak perkara lain.
Pengambilan Utama:
- Pertengkaran Data.
- Visualisasi Data.
- Analisis Data Penerokaan
# 4 - Bercerita dengan Data: Panduan Visualisasi Data untuk Profesional Perniagaan
Pengarang: Cole Nussbaumer Knaflic
Ulasan buku:
Buku ini menerangkan asas-asas visualisasi data dan cara berkomunikasi dengan berkesan dengan data. Melalui buku ini, anda akan dapat mengetahui titik penting bagi data anda. Ini memberitahu bagaimana melampaui alat konvensional untuk mencapai akar data anda dan bagaimana membuat cerita yang informatif dan menarik.
Pengambilan Utama:
- Memahami keadaan dan penonton.
- Mengenal pasti titik penting data.
- Konsep reka bentuk dalam visualisasi data.
- Kekuatan penceritaan untuk membantu mesej anda bergema dengan khalayak anda.
# 5 - Sains Data dari Scratch: Prinsip Pertama dengan Python
Pengarang: Joel Grus
Ulasan buku:
Penulis telah menerangkan dengan jelas alat penting sains dan algoritma dan bagaimana ia dapat dilaksanakan dari awal. Buku ini mengandungi algoritma sebenar untuk model pembelajaran mesin tersebut, bersama dengan teori dan matematik di dalamnya.
Pengambilan Utama:
- Kumpulkan, Terokai, Bersihkan, dan memanipulasi data.
- Rangkaian saraf.
- Pemahaman algoritma yang mudah.
- Asas pembelajaran mesin.
# 6 - Sains Data untuk Perniagaan
Apa yang Anda Perlu Tahu mengenai Perlombongan Data dan Pemikiran Analisis Data
Pengarang: Foster Provost dan Tom Fawcett
Ulasan buku:
Ia menerangkan prinsip asas sains data, dan juga_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Pintar: Menggunakan Sains Data untuk mengubah Maklumat menjadi Wawasan
Pengarang: John W Foreman
Ulasan buku:
Penulis menerangkan dengan jelas bagaimana menukar data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Penulis juga menjelaskan cara melakukannya dengan Spreadsheet. Ini juga akan membantu anda dalam mempelajari teknik analisis, matematik, dan keajaiban di sebalik data besar. Setiap bab dalam buku ini akan merangkumi teknik yang berbeza dalam pengoptimuman matematik seperti spreadsheet, perlombongan data dalam grafik, beralih dari spreadsheet ke bahasa pengaturcaraan R, dan banyak perkara lain.
Pengambilan Utama:
- Matematik dalam sains data.
- Kecerdasan Buatan.
# 8 - Statistik Praktikal untuk Saintis Data: 50 Konsep Penting
Pengarang: Peter Bruce
Ulasan buku:
Statistik juga memainkan peranan penting dalam Sains Data. Dalam buku ini, penulis telah menerangkan dengan jelas bagaimana menerapkan pelbagai kaedah statistik untuk sains data pada masa sekarang dan juga bagaimana untuk mengelakkannya, yang salah digunakan dan memberi anda hasil mengenai apa yang penting dan apa yang tidak. Sekiranya anda mahir dengan bahasa pengaturcaraan R dan mempunyai pengetahuan mengenai statistik, rujukan pantas ini dapat membina jurang ke tahap yang lebih besar dalam format yang dapat dibaca.
Pengambilan Utama:
- Teknik pengelasan utama.
- Konsep statik.
- Kaedah pembelajaran yang tidak diawasi untuk mengekstrak makna dari data yang tidak berlabel.
# 9 - Numsense! Sains Data untuk Orang Awam: Tidak Ditambah Matematik
Pengarang: Annalyn Ng dan Kenneth Soo
Ulasan buku:
Buku ini memberikan pemahaman yang jelas mengenai sains data dan algoritma yang digunakan. Setiap algoritma dijelaskan dengan jelas. Terdapat banyak konsep yang semuanya diliputi seperti Rangkaian Neural, Analisis Jaringan Sosial, Pohon Keputusan dan Hutan Rawak, Pengelompokan, dan juga banyak lagi.
Pengambilan Utama:
- Aplikasi dunia nyata untuk menggambarkan setiap algoritma.
- Pemahaman praktikal.
- Konsep kunci.
# 10 - Sains Data Praktikal dengan R
Pengarang: Nina Zumel dan John Mount
Ulasan buku:
Ini dengan jelas menerangkan contoh praktikal dan prinsip asas sains data dengan bahasa pengaturcaraan R. Ini akan membantu dalam menerapkan bahasa pengaturcaraan R dan teknik analisis statistik untuk menjelaskan contoh yang teliti berdasarkan pemasaran, kecerdasan perniagaan, dan sokongan keputusan sambil belajar bagaimana membuat instrumentasi, merancang eksperimen seperti ujian A / B, dan menyampaikan data dengan tepat kepada khalayak semua peringkat.
Pengambilan Utama:
- Sokongan keputusan.
- Contoh Praktikal.
- Kaedah pemodelan.
Buku yang Disyorkan
Ini telah menjadi panduan untuk Buku Sains Data. Di sini kami memberikan senarai 10 buku teratas untuk memahami konsep dan aplikasi sains data yang baru. Anda boleh merujuk buku-buku berikut untuk mengetahui lebih lanjut -
- Buku Keusahawanan Terbaik Sepanjang Masa
- Buku Perniagaan Terbaik
- Buku Matematik Perniagaan Terbaik
- Buku Bitcoin
- Buku Paulo Coelho
PENDEDAHAN PERSATUAN AMAZON
WallStreetMojo adalah peserta dalam Program Associates Amazon Services LLC, sebuah program periklanan afiliasi yang direka untuk menyediakan cara bagi laman web untuk mendapatkan bayaran iklan dengan mengiklankan dan menghubungkan ke amazon.com.
