Az adattudomány az a tanulmányi terület, amely magában foglalja a rengeteg adat betekintését különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok felhasználásával. Segít felfedezni a rejtett mintákat a nyers adatokból. Az adattudomány a matematikai statisztikák, az adatelemzés és a nagy adatok fejlődése miatt jelent meg.
Itt van egy kurátora a 17 legnépszerűbb Data Science Könyv közül, amelyeknek minden kezdő és haladó Data Science Learners könyvtár részeként kell szerepelniük.
1) Adattudomány a Scratchtól: Első elvek a Python-nal
A Data Science from Scratch Joel Gurus könyve. Ez a könyv segít az matematika és a statisztika elsajátításában, amely az adattudomány lényege. Azt is megtanulja, milyen hacker készségek szükségesek ahhoz, hogy elkezdhesse az adatkutatást.
A könyvek olyan témákat tartalmaznak, mint a k-legközelebbi szomszédok, a Naiv Bayes, a lineáris és logisztikai regresszió, a döntési fák és a klaszterező modellek. Felfedezheti a természetes nyelv feldolgozását, a hálózat elemzését stb.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on2) Data Science for Dummies
A Data Science For Dummies egy könyv, amelyet Lillian Pierson írt. Ez a könyv ideális azoknak az informatikai szakembereknek és hallgatóknak, akik egy gyors alapozóra vágynak a kiterjedt adattudományi tér minden területére.
A könyv olyan témákkal foglalkozik, mint a big data, az adattudomány és az adatmérnöki tudnivalók, és hogy ezek a területek hogyan kapcsolódnak össze, ami nagy értéket kínál. Ismerkedni fog a technológiákkal, a programozási nyelvekkel és a matematikai módszerekkel is.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on3) Big Data: Forradalom, amely átalakítja életmódunkat, munkánkat és gondolkodásmódunkat
A Big Data egy könyv, amelyet Mayer-Schonberger és Kenneth Cukier írtak. A könyv a Big Data forradalom optimista és praktikus szemléletéről szól. A könyv szerzői arról is beszélnek, hogy a nagy adattechnológia hogyan képes megváltoztatni az életünket, és mit tehetünk azért, hogy megvédjük magunkat annak veszélyeitől.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on4) Storytelling with Data: Adatmegjelenítési útmutató üzleti szakembereknek
Az adatokkal való történetmesélés Cole Nussbaumer Knaflic írta. Ebben a könyvben megtanulhatja az adatok megjelenítésének alapjait és azt, hogy miként lehet hatékonyan kommunikálni az adatokkal. A könyv tanulságai többnyire elméletben szólnak, és számos valós példát kínálnak, amelyek azonnal alkalmazhatók a következő grafikonon vagy prezentáción.
Ez a könyv arra is tanítja az olvasót, hogy miként léphetnek túl a kiszámítható eszközökön az adatok gyökerének eléréséhez. Tartalmaz egy témát arról is, hogyan lehet felhasználni adatait vonzó és informatív történet létrehozásához.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on5) Adatigényes alkalmazások tervezése
Az adatintenzív alkalmazások tervezése Martin Kleppmann könyve. Ez a könyv segít megismerni az adatfeldolgozás és -tárolás különféle technológiáinak előnyeit és hátrányait. Ez a könyv a szoftvermérnököknek és építészeknek is segítséget nyújt abban, hogy megtanulják, hogyan lehet teljes mértékben felhasználni az adatokat a modern alkalmazásokban.
A könyv segít megalapozott döntések meghozatalában azáltal, hogy meghatározza a különféle eszközök erősségeit és gyengeségeit, és eligazodik a következetesség, a méretezhetőség, a hibatűrés és az összetettség körüli kompromisszumok között.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on6) Gyakorlati statisztika az adatkutatók számára: 50 alapvető fogalom
A gyakorlati statisztika az adatkutatók számára Peter Bruce (Szerző), Andrew Bruce könyve. Ez a könyv elmagyarázza, hogyan lehet különféle statisztikai módszereket alkalmazni az adattudományban, és tanácsokat ad a fontos és nem fontos kérdésekről.
Ez a könyv egy könnyen használható adattudományi kézikönyv, ha ismeri az R programozását és van némi ismerete a statisztikákról.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on7) Adattudomány és nagy adatelemzés: Adatok felfedezése, elemzése, megjelenítése és bemutatása
A Data Science and Big Data Analytics egy könyv, amelyet az EMC oktatási szolgálata adott ki. Ez a könyv az adatkutatók által használt tevékenységek, módszerek és eszközök széles skáláját ismerteti. A könyv a koncepciókra, elvekre és gyakorlati alkalmazásokra összpontosít.
Minden ipari és technológiai környezetre, valamint a tanulásra vonatkozik. Támogatja és példákkal magyarázza, hogy a nyílt forráskódú szoftverekkel megismételheti.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on8) Data Science for Business: Mit kell tudni az adatbányászatról és az adatanalitikus gondolkodásról
A Data Science for business egy könyv, amelyet ismert adattudományi szakértők, Foster Provost és Tom Fawcett írtak. Ez az adattudományi tanulmánykönyv bemutatja az adattudomány alapelveit. Ez a tanulmánykönyv segít megérteni a manapság használt sok adatbányászati technikát.
Megtudhatja azt is, hogyan lehet javítani az üzleti érdekelt felek és az adatkutatók közötti kommunikációt. Ez segít megérteni az adatanalitikai folyamatot és azt, hogy az adattudományi módszerek miként képesek támogatni az üzleti döntéshozatalt.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on9) Fej első statisztikák: Agybarát útmutató
A Head First Statistics egy könyv, amelyet Dawn Griffiths írt. Az író életre hívja ezt a tipikusan száraz témát, rejtvényekkel, történetekkel, vetélkedőkkel és valós példákkal teli anyagokon keresztül megtanít mindenre, amit csak szeretne és amire szüksége van a statisztikákkal kapcsolatban. Ez a könyv segít statisztikák elsajátításában, így megérteni a legfontosabb pontokat és felhasználni őket. A könyv kitér arra is, hogyan lehet adatokat vizuálisan bemutatni diagramokkal és diagramokkal. Végül a könyv azt is megtanítja, hogyan lehet kiszámítani a valószínűséget és az elvárásokat stb.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on10) R az adattudomány számára: Adatok importálása, rendezése, átalakítása, vizualizálása és modellezése
Az R for Data Science egy könyv, amelyet Hadley Wickham írt. Úgy tervezték, hogy a lehető leggyorsabban elsajátítsa az adattudományt.
A könyv végigvezeti Önt az adatok importálásának, feltárásának és modellezésének, valamint az eredmények közlésének lépésein.
Ebben a könyvben teljes, nagy képű megismerést kap az adattudományi ciklusról. Az alapvető eszközökön kívül kezelnie kell a részleteket. Ennek a könyvnek minden része gyakorlatokkal párosul, amelyek segítenek gyakorolni az út során tanultakat.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on11) Gyakorlati gépi tanulás
A Hands-On Machine Learning egy adattudományi könyv, amelyet Aurélien Géron írt. A könyv segít megismerni az intelligens rendszerek felépítésének koncepcióit és eszközeit. Megtanul különböző technikákat is, például az egyszerű lineáris regressziót és a mély ideghálózatok felé haladást. E könyv minden fejezete segít alkalmazni a tanultakat; csak programozási tapasztalatokra van szükséged.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on12) Python az adatelemzéshez: Adatok birkózása Pandákkal, NumPy-vel és IPython-szal
A Python for Data Analysis egy könyv, amelyet Wes McKinney írt. Ez a kézikönyv tele van esettanulmányokkal, amelyek bemutatják, hogyan lehet megoldani sok gyakran szembesülő adatelemzési problémát. Ebben a Data Science könyvben megismerheti a pandák, a NumPy, az IPython és a Jupyter legújabb verzióit.
Ez a kézikönyv praktikus, modern bevezetés a Python adattudományi eszközeihez. Ideális könyv a Python és a Python programozók számára új elemzők számára.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on13) Bevezetés a gépi tanulásba a Pythonnal: Útmutató az adatkutatók számára
A gépi tanulás a Pythonnal egy olyan könyv, amelyet Andreas C. Müller (Szerző), Sarah Guido (Szerző) írt. Ebben a könyvben megtudhatja, milyen lépések szükségesek egy sikeres gépi tanulási alkalmazás létrehozásához a Python és a sci-kit-learn könyvtár segítségével.
Ebben a könyvben megtanulhatja a sikeres gépi tanulási alkalmazás Python és a scikit-learn könyvtár létrehozásához szükséges lépéseket. Ez a tananyag bemutatja a NumPy és a matplotlib könyvtárakat is.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on14) Gyakorlati adattudomány R-vel
A Practical Data Science with R egy Nina Zumel (Szerző), John Mount (Szerző) és Jim Porzak könyve. A könyv hosszadalmas elméleti részletek nélkül ismerteti az alapelveket. Meg fogja adni azokat a valós felhasználási eseteket, amelyekkel szembe kell néznie az adatok összegyűjtése, kezelése és elemzése során.
Alkalmazhatja az R programozási nyelvet és a statisztikai elemzési technikákat. A könyv alaposan elmagyarázta a marketing, a BI és a döntéstámogató rendszeren alapuló példákat. A könyv olyan témával is foglalkozik, mint a prediktív modellekre épülő kísérletek megtervezése.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on15) Gondolkodás az adatokkal
Az adatokkal való gondolkodás Max Sharon könyve. Segít elsajátítani azokat a technikákat, amelyek segítségével az adatok felhasználható tudássá válnak. Ebben a könyvben felfedez egy keretet a projekt meghatározásához. Tartalmazza az adatokat, amelyeket gyűjteni kíván, és azt, hogy miként kívánja megközelíteni és elemezni az eredményeket.
Ez a Data Science könyv segít az adatspecifikus érvelési minták feltárásában és a hasznosabb érvek felépítésében.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on16) Az adattudományi kézikönyv
A Data Science kézikönyvet Field Cady írta. Ideális kézikönyv az adatelemzési módszertanhoz és a big data szoftvereszközökhöz. A könyv ideális azok számára, akik szeretnének gyakorolni az adattudományt, de hiányoznak a szükséges készségek.
Ez az adattudományi könyv ideális tananyag a kutatók, valamint a belépő szintű végzős hallgatók számára is. Meg kell tanulniuk a valós elemzéseket és bővíteniük kell készségeiket.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on17) Bevezetés a statisztikai tanulásba
A Bevezetés a statisztikai tanulásba olyan könyv, amelyet olyan szerzők írtak, mint Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Ez a Data Science könyv hasznos modellezési és előrejelzési technikákat mutat be, a releváns alkalmazásokkal együtt.
A könyv színes grafikákat és valós példákat kínál a bemutatott módszerek illusztrálására. A könyv minden fejezete tartalmaz útmutatást az R nyelven bemutatott elemzések és módszerek megvalósításáról.
Ellenőrizze a legújabb árakat és felhasználói véleményeket az Amazon-on