Datavetenskap är det studieområde som involverar utvinning av insikter från stora mängder data genom användning av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Det hjälper dig att upptäcka dolda mönster från rådata. Datavetenskap har uppstått på grund av utvecklingen av matematisk statistik, dataanalys och big data.
Här är en samlad lista över 17 bästa datavetenskapliga böcker som bör ingå i alla nybörjare till avancerade datavetenskapslärare.
1) Data Science from Scratch: First Principles with Python
Data Science from Scratch är en bok skriven av Joel Gurus. Denna bok hjälper dig att lära dig matte och statistik som är kärnan i datavetenskap. Du kommer också att lära dig hackningsförmåga du behöver för att komma igång som datavetare.
Böckerna innehåller ämnen som implementera k-närmaste grannar, Naïve Bayes, linjär och logistisk regression, beslutsträd och klustermodeller. Du kommer också att kunna utforska naturlig språkbehandling, nätverksanalys etc.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon2) Datavetenskap för dummies
Data Science For Dummies är en bok skriven av Lillian Pierson. Den här boken är perfekt för IT-proffs och studenter som vill ha en snabb grundfärg som täcker alla områden i det expansiva datavetenskapliga utrymmet.
Boken täcker ämnen som big data, datavetenskap och datateknik, och hur alla dessa områden kombineras vilket ger stort värde. Du lär dig också om teknik, programmeringsspråk och matematiska metoder.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon3) Big Data: En revolution som kommer att förändra hur vi lever, arbetar och tänker
Big Data är en bok skriven av Viktor Mayer-Schonberger och Kenneth Cukier. Boken talar om den optimistiska och praktiska titt på Big Data-revolutionen. Författarna till den här boken pratar också om hur Big Data-tekniken kan förändra våra liv och vad vi kan göra för att skydda oss från farorna.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon4) Berättande med data: En datavisualiseringsguide för affärspersoner
Berättande med data är en bok skriven av Cole Nussbaumer Knaflic. I den här boken lär du dig grunderna för datavisualisering och hur du kommunicerar effektivt med data. Lektionerna i den här boken är mestadels teoretiska och erbjuder många verkliga exempel redo för omedelbar tillämpning på din nästa graf eller presentation.
Denna bok lär också läsaren om hur de kan gå längre än förutsägbara verktyg för att nå roten till dina data. Den innehåller också ett ämne för hur du använder dina data för att skapa en engagerande och informativ historia.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon5) Designa dataintensiva applikationer
Designing Data-Intensive Applications är en bok skriven av Martin Kleppmann. Denna bok hjälper dig att lära dig fördelarna och nackdelarna med olika tekniker för bearbetning och lagring av data. Den här boken hjälper också programvarutekniker och arkitekter att lära sig hur man använder data fullt ut i moderna applikationer.
Boken hjälper dig att fatta välgrundade beslut genom att identifiera styrkor och svagheter i olika verktyg och navigera mellan kompromisser kring konsistens, skalbarhet, feltolerans och komplexitet.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon6) Praktisk statistik för dataforskare: 50 viktiga begrepp
Praktisk statistik för dataforskare är en bok skriven av Peter Bruce (författare), Andrew Bruce. Den här boken förklarar hur man använder olika statistiska metoder för datavetenskap och ger dig råd om vad som är viktigt och vad som inte är.
Denna bok är en lättanvänd referensbok för datavetenskap om du känner till R-programmeringen och har viss kunskap om statistik.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon7) Datavetenskap och Big Data Analytics: Upptäcka, analysera, visualisera och presentera data
Data Science och Big Data Analytics är en bok utgiven av EMC utbildningstjänst. Denna bok täcker bredden av aktiviteter och metoder och verktyg som dataforskare använder. Boken fokuserar på begrepp, principer och praktiska tillämpningar.
Det gäller alla branscher och teknologimiljöer och lärande. Det stöds och förklaras med exempel som du kan replikera med öppen källkodsprogramvara.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon8) Datavetenskap för företag: Vad du behöver veta om datautvinning och dataanalytiskt tänkande
Data Science for business är en bok skriven av kända datavetenskapsexperter Foster Provost och Tom Fawcett. Den här databehandlingsstudieboken introducerar de grundläggande principerna för datavetenskap. Denna studiebok hjälper dig att förstå de många data-miningstekniker som används idag.
Du lär dig också hur du kan förbättra kommunikationen mellan affärsintressenter och datavetare. Det hjälper dig också att förstå dataanalysprocessen och hur datavetenskapliga metoder kan stödja affärsbeslut.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon9) Head First Statistics: En hjärnvänlig guide
Head First Statistics är en bok skriven av Dawn Griffiths. Författaren ger detta typiskt torra ämne liv, lär dig allt du vill ha och behöver veta om statistik genom ett material som är fullt av pussel, berättelser, frågesporter och verkliga exempel. Den här boken hjälper dig att lära dig statistik så att du kan förstå viktiga punkter och använda dem. Boken täcker också hur man presenterar data visuellt med diagram och diagram. Slutligen lär boken också hur du kan beräkna sannolikhet och förväntningar etc.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon10) R för datavetenskap: Importera, städa, transformera, visualisera och modellera data
R for Data Science är en bok skriven av Hadley Wickham. Den är utformad för att få dig att göra datavetenskap så snabbt som möjligt.
Boken guidar dig genom stegen att importera, utforska och modellera dina data och kommunicera resultaten.
I den här boken får du en fullständig helhetsförståelse för datavetenskapscykeln. Förutom de grundläggande verktygen måste du hantera detaljerna. Varje avsnitt i den här boken är parat med övningar som hjälper dig att träna det du har lärt dig på vägen.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon11) Praktisk maskininlärning
Hands-On Machine Learning är en datavetenskaplig bok skriven av Aurélien Géron. Boken hjälper dig att lära dig begreppen och verktygen för att bygga intelligenta system. Du lär dig också lära dig olika tekniker, som enkel linjär regression och gå vidare till djupa neurala nätverk. Varje kapitel i den här boken hjälper dig att tillämpa det du har lärt dig; allt du behöver är programmeringserfarenhet.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon12) Python för dataanalys: Data Wrangling with Pandas, NumPy och IPython
Python for Data Analysis är en bok skriven av Wes McKinney. Denna referensbok är full av fallstudier som visar hur man löser många dataanalysproblem som ofta står inför. I den här datavetenskapliga boken lär du dig de senaste versionerna av pandor, NumPy, IPython och Jupyter.
Denna referensbok är en praktisk, modern introduktion till datavetenskapliga verktyg i Python. Det är en idealisk bok för analytiker som är nya för Python- och Python-programmerare.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon13) Introduktion till maskininlärning med Python: En guide för dataforskare
Machine learning with Python är en bok skriven av Andreas C. Müller (författare), Sarah Guido (författare). I den här boken lär du dig de steg som krävs för att skapa en framgångsrik maskininlärningsapplikation med Python och sci-kit-learning-biblioteket.
I den här boken lär du dig de steg som krävs för att skapa en framgångsrik maskininlärningsapplikation med Python och scikit-learning-biblioteket. Detta studiematerial introducerar dig också till NumPy och matplotlib-bibliotek.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon14) Praktisk datavetenskap med R
Praktisk datavetenskap med R är en bok skriven av Nina Zumel (författare), John Mount (författare) och Jim Porzak. Boken förklarar grundläggande principer utan långa teoretiska detaljer. Du kommer att ge de verkliga användningsfall som du kommer att möta när du samlar in, samlar och analyserar data.
Du kan använda R-programmeringsspråket och teknikerna för statistisk analys. Boken förklarade noggrant exempel baserade på system för marknadsföring, BI och beslutsstöd. Boken täcker också ämnen som hur man designar experiment som bygger på förutsägbara modeller.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon15) Tänker med data
Att tänka med data är en bok skriven av Max Sharon. Det hjälper dig att lära dig tekniker för att förvandla data till kunskap du kan använda. I den här boken kommer du att upptäcka en ram för att definiera ditt projekt. Den innehåller också data som du vill samla in och hur du tänker närma dig och analysera dess resultat.
Denna Data Science-bok hjälper dig också att utforska dataspecifika resonemangsmönster och lära dig att bygga mer användbara argument.
Kontrollera senaste pris och användarrecensioner på Amazon16) Data Science Handbook
Data Science Handbook är skriven av Field Cady. Det är en idealisk referensbok för dataanalysmetodik och stora dataprogramverktyg. Boken är perfekt för personer som vill utöva datavetenskap men saknar de nödvändiga kunskapsuppsättningarna.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon