Pe atunci, în anii 2010, web designerii și programatorii aveau titluri de post de lux și erau plătiți destul de bine cu salarii. Dar odată cu zilele internetului, lucrurile s-au schimbat.
În această eră modernă a secolului XXI, istoricul dvs. de navigare este înregistrat, datele dvs. de e-mail sunt stocate și, deloc surprinzător, văd că istoricul vizionărilor mele pe YouTube influențează direct recomandările mele pe Instagram, ceea ce mă face să petrec mai mult timp derulând. Toate acestea demonstrează că acum este era științei datelor.
Pe măsură ce lansăm tone de date pe internet în fiecare zi, cu siguranță avem nevoie de mai mulți oameni de știință ai datelor și ingineri ML care pot debloca întregul potențial al acestor date, făcându-ne viața și mai fluidă.
Colectarea datelor și transformarea acestora în decizii acționabile este ceva ce o cere lumea de astăzi. Dacă decideți să vă încadrați în această cerere în creștere și doriți să deveniți un profesionist de date, citiți mai departe pentru a găsi unele dintre cele mai bune cărți de știință a datelor.
Cuprins
De ce cărți când internetul este un potop de resurse?
Este sigur să spunem că resursele online sunt mai eficiente decât cărțile, dar acest lucru nu este întotdeauna adevărat, deoarece cititorii de cărți nu au dispărut încă în această lume digitală.
Citirea cărților și cursurile online sunt două lumi diferite și nu sunt comparabile. Dar ne putem baza pe unele beneficii ale citirii cărților prin resursele de pe internet aici.
Stăpânește subiectul: Când ești de acord cu informații generale sau practice despre un concept, atunci căutarea online este bine, dar dacă vrei să aprofundezi subiectul, de la istoria lui până la derivări, atunci cartea curge bine.
Obțineți o idee reală: cărțile sunt reale! Indiferent la câte întâlniri virtuale participați, nu puteți capta niciodată farmecul unei întruniri în persoană. Deci, încercați să țineți o carte și să citiți, veți simți greutatea paginilor, mirosul de cerneală și veți observa vârfurile degetelor care curg peste cuvinte. În sfârșit, o să-ți placă.
Mai puțină distragere a atenției: știu că sunteți pe internet pentru a învăța ceva, dar un clickbait cu emisiunea dvs. TV preferată a apărut înaintea dvs. și ați dat clic pe el. Când ți-ai dat seama că îți pierzi timpul, era deja târziu. Nu este cazul cărților. Le continui sa le citesti pana te plictisesti; nici un alt mod de a-ți distrage atenția.
Acuratețe: cărțile trec prin mai multe verificări și teste de editare înainte de publicare, astfel încât acestea sunt mai precise și mai fiabile.
Autoritate: În general, cărțile sunt scrise de profesori și cercetători experți în domeniu, în timp ce resursele de internet pot fi create de oricine. Deci, poți avea încredere orbește în multe dintre cărți.
Iată lista celor mai bune cărți de știință a datelor care te vor ajuta să excelezi în cariera ta în știința datelor.
Introducere în Probabilitate
Alegeți acest lucru dacă decideți să nu fiți un Data Scientist mediocru, ci mai degrabă să vă marcați numele în acest domeniu, deoarece această carte Introducere în probabilitate acoperă conceptele de probabilitate detaliate și avansate de care are nevoie orice cercetător de date.
Pe lângă conceptele abordate, cartea include și o mulțime de probleme de probabilitate cu matematică curată. Mai mult, veți găsi gratuit soluții detaliate pentru toate exercițiile de final de capitol pe site-ul editorului.
Oricum, nu recomand această carte cuiva care își începe cariera în știința datelor sau matematică. Aveți nevoie de o bază solidă în combinatorie sau de o bază bună de matematică pentru a vă învăța probabilitatea cu această carte.
Dar atunci când aveți o bază decentă de matematică, atunci aceasta este o alegere excelentă dacă vă gândiți să valorificați pe deplin roadele probabilității de învățare în cariera dumneavoastră în știința datelor.
Manualul științei datelor
Data Science Handbook este menit să vă transforme într-un om de știință de date unic, cu abilități în știința datelor, programare și înțelegere a afacerilor. Cu această carte, veți obține o experiență de curs intensiv, dar într-un format scris.
Cartea este scrisă în limba engleză simplă, ceea ce se potrivește bine dacă sunteți nou în știința datelor.
Pe lângă faptul că acoperă concepte și algoritmi clasici ML, cartea atinge și practicile de inginerie software, memoria computerului, structurile de date și bazele de date.
Capitolele despre tehnologiile de bază precum Python, Big Data demonstrează că această carte se află pe partea tehnologică pentru oamenii de știință de date și inginerii ML, care rezolvă problemele din industrie din lumea reală, mai degrabă decât să vizeze cercetătorii de date care lucrează la publicarea următorului lor jurnal.
Proiectarea aplicațiilor intensive în date
Această carte nu este doar pentru oamenii de știință sau analiștii de date. Include tot ceea ce are nevoie un inginer de software care proiectează aplicații scalabile din lumea reală, un arhitect de software care explorează aplicații cu consum mare de date sau un inginer de date care prelucrează un volum mare de date pentru a utiliza pe deplin datele în aplicațiile moderne.
Scris de Martin Kleppmann, un cercetător în sisteme distribuite și securitate la Universitatea din Cambridge.
Cartea acoperă modele de date, recuperarea stocării, codificarea datelor, partiționare, procesare în loturi și fluxuri și multe concepte de bază ale construirii de aplicații moderne cu consum intens de date.
Dacă oricare dintre următoarele este valabilă pentru dvs., atunci această carte este alegerea ideală pentru a vă extinde abilitățile.
- Cum să aplicați cel mai bine instrumentele potrivite pentru a rezolva o anumită problemă.
- Doriți să construiți sisteme de date scalabile?
- Optimizați performanța aplicațiilor dvs. mari de date în producție.
- Îmbunătățiți flexibilitatea, astfel încât aplicațiile dvs. să se poată adapta cu ușurință la orice tehnologie nouă
Statistici goale
Charles Wheelan ne arată în Naked Statistics modul în care datele informative și instrumentele statistice potrivite pot ajuta la construirea unor sisteme minunate de recomandare care sugerează următorul produs pe care îl puteți adăuga în coș sau sisteme precise de predicție care vă ajută să cumpărați și să vindeți acțiuni.
Cartea își propune să-ți antreneze mintea să deducă intuitiv analize statistice din informațiile pe care le deții. Subiecte precum Statistica descriptivă, Inferența, Corelația și Analiza de regresie din text vă vor ajuta să realizați acest lucru.
Cea mai bună parte este cartea Naked Statistics te învață matematica ca pe o poveste.
Metode bayesiene pentru hackeri
Dacă vrei să înveți programarea probabilistică dintr-un punct bayesian al tău, atunci această carte este tot ce ai nevoie. Termenul „Hackeri” din titlu ar putea induce în eroare, așa că haideți să considerăm hackerii ca persoane cărora le place să exploreze și să învețe abordări și metode complexe bayesiene.
Cartea începe prin a vă învăța inferența bayesiană, apoi vă murdărește-ți mâinile construind primul model bayesian folosind contextul ulterior din text.
Are exerciții practice și implementări de cod pentru a aplica tehnici bayesiene la problemele din lumea reală. Veți putea vedea implementarea Bayesiană în diverse industrii, cum ar fi finanțele și marketingul.
Mai mult, această carte este de un interes deosebit dacă sunteți pasionați de instrumente Python precum NumPy, SciPy și Matplotlib și aveți un fundal de programare.
Hands-On ML cu Scikit-Learn
În zilele noastre, oricine cu puțină experiență în programare sau fără programare este capabil să creeze sisteme inteligente care pot învăța din date și pot lua decizii. Vrei să știi și tu cum?
Aurélien Géron, autorul acestei cele mai bune cărți de știință a datelor, vă învață cum puteți construi un sistem ML inteligent folosind cele două cadre Python plug-and-play – Scikit-learn și TensorFlow.
Această carte practică de învățare automată vă arată cum puteți construi sisteme de învățare automată end-to-end, utilizând întregul potențial al sci-kit Learn în timp ce necesită codificare minimă din partea dvs. De asemenea, veți fi expus cu antrenamentul, construirea și scalarea modelelor de rețele neuronale TensorFlow.
Este scris pe un ton prietenos și credeți-mă, nu m-am așteptat niciodată ca o carte de ML să fie atât de simplă, cu mai puține derivări matematice importante și aspecte mai interesante ale ML.
Învățare profundă cu Python
Este obișnuit să găsiți învățarea profundă ca o secțiune sau un capitol în multe cărți de învățare automată și știință a datelor. Dar, ar trebui să rețineți – ambele domenii sunt subiecte vaste în felul lor.
Deci, scopul acestui Deep Learning with Python de François Chollet este de a vă ajuta să vă specializați exclusiv în subiectele de bază de deep learning.
Cartea include prognoza în serii temporale, clasificarea textului, generarea de imagini și multe mai multe concepte avansate de învățare profundă.
Toate codurile din carte sunt gata de rulare și pot fi descărcate gratuit. Deloc surprinzător, autorul acestei cărți și creatorul Keras sunt aceeași persoană.
Deci, cartea este un amestec perfect de scriere concisă, autor expert și cod executabil.
Big Data: o revoluție
Te-ai plictisit de codificare și aspecte tehnice în învățarea automată și vrei să aprofundezi impactul real al datelor în lumea de astăzi?
Atunci ești bine să mergi cu această carte de date mari, scrisă de Viktor Mayer-Schönberger, profesor de guvernare și reglementare a internetului la departamentul Oxford Internet Institute de la Universitatea din Oxford.
Cartea începe cu modul în care industriile, inclusiv guvernul, colectează date despre orice și cum le folosesc. Apoi, discută despre confidențialitatea datelor și riscurile asociate cu acestea. În cele din urmă, oferă închidere cu posibilitățile viitoare și limitările big data.
Analiză practică a datelor cu Pandas
Oricine poate importa o bibliotecă și poate apela o funcție, dar inventarea unor perspective din datele brute sau a vă arăta rezultate surprinzătoare în imagini simple este ceea ce îi diferențiază pe Data Scientists. Ca să nu mai vorbim, Pandas este primul instrument pe care ar trebui să-l cunoști pentru a efectua sarcini atât de intuitive.
Indiferent dacă sunteți un începător sau un expert în date, această carte practică de analiză a datelor cu Pandas arată fiecare truc de care aveți nevoie pentru a explora, analiza și manipula datele folosind Pandas. Veți învăța să rezumați statisticile în analiza exploratorie a datelor și să găsiți modele prin vizualizări clare.
Lucrând la exercițiile de la sfârșitul capitolului, vei dezvolta treptat abilitățile de a gestiona datele din lumea reală în munca ta profesională. Puteți accesa toate fișierele și codurile din această carte pe GitHub.
Știința practică a datelor cu Python
Autorul Nathan George începe această carte practică de știință a datelor cu programarea Python și apoi vă duce la conceptele de bază ale științei datelor și le codifică în Python. Vă ghidează prin fiecare fază a științei datelor, de la analiza datelor până la testarea performanței.
Implementările codului din carte sunt împărțite în bucăți mai mici și mai digerabile, creând un ton conversațional pentru dvs. Mai important, puteți accesa gratuit fiecare fragment de cod din această carte pe GitHub.
Pandas, SciPy și sci-kit-learn sunt bibliotecile și cadrele Python majore pe care le veți folosi pe parcursul cărții.
R Programare pentru știința datelor
După Python, R câștigă avânt în explorarea statisticilor avansate ale datelor complexe. Deci, sunt aici cu o altă recomandare de text dacă doriți să pășiți în Data Science folosind R.
Programarea R pentru Data Science este disponibilă oficial online gratuit. Crede-mă, deschide-l fie în Edge, fie în cititorul tău PDF preferat și nu vei găsi absolut nicio diferență între copia sa online și glorioasa ediție hardcover.
Această carte nu este pentru tine să înveți știința datelor sau tehnici ML. Cu toate acestea, este scris doar de Roger D. Peng, profesor de biostatistică la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, pentru a vă echipa cu programare R, un instrument pentru a gestiona orice sursă de date.
Până la sfârșitul cărții, ar trebui să puteți utiliza confortabil obiectele R, pachetele R, funcțiile și expresiile regulate pentru manipularea și analiza datelor.
Încheierea
Aceasta este una dintre cele mai bune liste de pe internet pentru a găsi câteva cărți perfecte pentru a vă duce abilitățile de date la nivelul următor. Știința datelor este un domeniu vast. Așa că am inclus câteva cărți specializate în fiecare domeniu, cum ar fi învățarea automată, Python, Analiza datelor și programarea R, împreună cu câteva cărți generale de știință a datelor.
În continuare, vă rugăm să explorați aceste instrumente pentru știința datelor care ar trebui să vă ajute, de asemenea, să deveniți un Data Scientist mai bun.