20 migliori libri di scienza dei dati da leggere per ogni scienziato dei dati
La scienza dei dati è la tecnologia rivoluzionaria per raccogliere conoscenza da dati strutturati o non strutturati. Utilizzando metodi scientifici, algoritmi e molti altri metodi, vengono raccolti dati diversi per creare nuovo apprendimento. È considerato il 4° paradigma della scienza. Sono disponibili online vari libri, pubblicazioni, articoli di tesi e riviste di data science, che dichiarano la gloria, il basamento attuale, la destinazione futura e i modi per stare con Data Science.
Perché è necessaria la scienza dei dati? Prendere una decisione molto importante e attenta sulla base di molte informazioni o dati in campi più ampi come l'industria, il marketing, ecc. La scienza dei dati è l'unica soluzione. I data scientist, in particolare quelli che hanno un dottorato di ricerca. titolari, sono molto esigenti in questi campi, ed è ben pagato. Questo solo per dimostrare l’importanza e il valore della scienza dei dati.
I migliori libri di scienza dei dati
Secondo la discussione di cui sopra, possiamo facilmente comprendere l’esigenza di apprendere la scienza dei dati. In tal modo abbiamo raccolto alcuni dei migliori libri di scienza dei dati disponibili online per studiare più facilmente coloro che cercano conoscenze sulla scienza dei dati. Ci auguriamo che questi libri costituiscano un ottimo punto di partenza per i futuri data scientist.
1. Presentazione della scienza dei dati
L’avvio dello studio sulla scienza dei dati dovrebbe essere ben organizzato; quindi, questo libro è scritto per insegnare la scienza dei dati introduttiva in modo organizzato. Senza dubbio, questo libro è diverso dagli altri libri di scienza dei dati disponibili. Il libro evidenzia i principali fattori e vantaggi che possono attrarre un nuovo lettore nel mondo della scienza dei dati. Nel libro è presente una discussione sull'apprendimento automatico e sul processo di scienza dei dati.
Sommario
- La scienza dei dati nel mondo dei Big Data
- Processo di scienza dei dati
- Apprendimento automatico
- Gestione di dati di grandi dimensioni su un singolo computer
- Primi passi nei Big Data
- Unisciti al movimento NoSQL
- L'ascesa del database grafico
- Estrazione di testo e analisi del testo
- Visualizzazione dei dati per l'utente finale
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2. Iniziare con la scienza dei dati
Se vuoi iniziare con Data Science senza perdere interesse, questo libro è il libro perfetto tra tutti gli altri libri di Data Science. Numerose logiche interessanti e importanti sono ben discusse nel libro. Puoi sapere parlare ipoteticamente e comprendere molti importanti processi decisionali. L'intera scienza dei dati è resa comprensibile con diverse presentazioni grafiche e tabelle.
Sommario
- Il Bazar dei narratori
- Dati nel mondo connesso 27 ore su 27, 7 giorni su 7
- Il risultato finale
- Tavoli di servizio
- Dettagli grafici
- Ipoteticamente parlando
- Perché i genitori alti non hanno figli nemmeno più alti
- Essere o non essere
- Parlare categoricamente di dati categorici
- Analisi dei dati spaziali
- Fare del tempo serio con le serie temporali
- Estrazione di dati per l'oro
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3. Scienza dei dati: concetti e pratica
Tutti i libri base di data science che servono a chiarire il concetto dell’argomento sono vasti e dettagliati. Anche questo libro di scienza dei dati è lo stesso, in cui vengono portati anche diversi argomenti relativi alla scienza dei dati per rendere la comprensione facile e fruttuosa. Oltre a molti argomenti importanti, puoi imparare come rilevare le anomalie e come selezionare le funzionalità. Riceverai anche le conoscenze di base per iniziare con Rapid Miner.
Sommario
- Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e scienza dei dati
- Processo di scienza dei dati
- Esplorazione dei dati
- Classificazione
- Metodi di regressione
- Analisi delle associazioni
- Raggruppamento
- Valutazione del modello
- Estrazione di testo
- Apprendimento approfondito
- Motori consigliati
- Previsione delle serie temporali
- Rilevamento anomalie
- Selezione delle funzionalità
- Iniziare con Rapid Miner
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4. Scienza dei dati da zero
Un'altra grande raccolta di O'Reilly Data Science Books che insegna l'argomento in modo molto interessante. Lo sviluppo graduale del libro ti impressionerà sicuramente. Molti argomenti importanti come l'algebra lineare, l'apprendimento automatico, le reti neurali, ecc., vengono discussi molto chiaramente. Puoi imparare l'elaborazione del linguaggio naturale e sapere come analizzare la rete.
Sommario
- L'ascesa dei dati
- Un corso intensivo in Python
- Dati di visualizzazione
- Algebra lineare
- Statistiche
- Probabilità
- Ipotesi e interfaccia
- Discesa gradiente
- Ottenere dati
- Lavorare con i dati
- Apprendimento automatico
- K-Vicini più vicini
- L'ingenuo Bayes
- Regressione lineare semplice
- Regressione multipla
- eccetera.
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5. Guida per principianti all'analisi dei dati
La Guida all’analisi per principianti è un libro preciso e potente. Se sei un vero principiante in Analytics o Data Science, allora questo libro è la scelta giusta. Il libro inizia illustrando l'applicazione dell'analisi in diversi settori industriali come vendita al dettaglio, e-commerce, finanza, sport, ecc.
Dopo aver letto questo libro, i neofiti conosceranno diversi aspetti e futuri nel campo della scienza dei dati. Ti verranno presentati diversi strumenti gratuiti e a pagamento di cui hai bisogno in Analytics. Infine, ottieni un buon insegnamento sui Big Data.
Sommario
- Cos'è l'Analitica
- Come viene utilizzata l'analisi?
- Carriera in Analisi
- Strumenti di analisi più diffusi
- Il futuro dell'analisi
- Introduzione ai Big Data
Scarica libro
6. Scienza dei dati alla riga di comando
Data Science at the Command Line è una raccolta di O'Reilly. A differenza di altri libri di scienza dei dati, questo libro inizia con la definizione della riga di comando. Poi, gradualmente, mostra diversi aspetti della scienza dei dati.
Tutti gli argomenti sono ben trattati e otterrai una descrizione sistematica di tutti. Ad esempio, avrai una panoramica di tutti gli argomenti prima di approfondire. Alla fine del libro, otterrai un elenco di dove vengono forniti i diversi strumenti della riga di comando.
Sommario
- Cos'è la riga di comando
- Iniziare
- Ottenere dati
- Ottenere strumenti da riga di comando riutilizzabili
- Scrub dei dati
- Gestire il flusso di lavoro dei dati
- Esplorazione dei dati
- Condutture parallele
- Dati di modellazione
- Elenco degli strumenti da riga di comando
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7. La guida pratica alla scienza dei dati
Questo libro è un'eccellente guida per i lettori che desiderano conoscere la scienza dei dati in modo corretto e autentico. L'inizio del libro contiene una descrizione concisa e concreta dell'argomento. Poi ci sono molte linee guida e modi per approfondire la scienza dei dati.
Puoi apprendere l'apprendimento automatico di base e la sua relazione con la scienza dei dati. Il libro ti darà un'idea chiara del futuro luminoso e di vasta portata della scienza dei dati, motivando e aumentando il tuo interesse nel campo.
Sommario
- La versione breve: i concetti fondamentali della scienza dei dati
- Inizia qui per le nozioni di base
- Togli le ruote da allenamento
- La vita in trincea
- Mettere tutto insieme
- La caratteristica della scienza dei dati
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8. Scienza dei dati: teorie, modelli, algoritmi e analisi
Questo libro è una fonte di conoscenza in cui ottieni una dissezione approfondita della scienza dei dati. Puoi apprendere algoritmi, strumenti e analisi della scienza dei dati nel libro partendo dalla conoscenza teorica. Tutti gli argomenti hanno nomi diversi e interessanti. Avrai idee chiare sui portafogli digitali ottimali e diventerai un esperto nell'analisi dei cluster.
Sommario
- L'arte della scienza dei dati
- L'inizio: hai capito la matematica?
- Modellazione Open Source in R
- Altro: gestione dei dati e altre cose utili
- Essere cattivi con la varianza: ottimizzazione di Markowitz
- Imparare dall'esperienza: il teorema di Bayes
- Più che parole: estrarre informazioni dalle notizie
- Prodotti virulenti: modello di scongelamento dei bassi
- Estrazione delle dimensioni: analisi discriminante e fattoriale
- Fare offerte: aste
- Troncare e stimare: variabili dipendenti limitate
- Cavalcare l'onda: analisi di Fourier
- Creare connessioni: teoria della rete
- Cervelli statici: reti neurali
- Zero o uno: portafogli digitali ottimali
- Contro le probabilità: la matematica del gioco d'azzardo
- Nella stessa barca: analisi dei cluster e alberi di previsione
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9. Il Libro Bianco dei Big Data
Tra tutti i libri sui big data, questo può essere considerato il migliore e puoi definirlo una bibbia dei big data. Questo libro sui big data fornisce l'idea e le linee guida per l'analisi aziendale. È una guida per gestire un'impresa più grande e gestire la propria attività in modo professionale utilizzando i big data. Nel libro vengono descritti diversi processi di adozione e il miglioramento del sistema con le imprese.
Sommario
- Cosa sono i Big Data?
- Cosa significano i Big Data per il business?
- Superare gli ostacoli legati ai Big Data
- Approcci all'adozione
- Cambiamento di ruolo del team di esecuzione
- Ascesa del data scientist
- Il futuro dei Big Data
- I Big Data parlano
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10. Big Data, data mining e machine learning
Il libro è una combinazione di tre importanti tecnologie denominate Big Data, Data Mining e Machine learning. La prima parte del libro tratta dell'hardware, dei sistemi distribuiti e degli strumenti analitici. Quindi il libro sottolinea il modo di trasformare i dati in business. Infine, nel capitolo finale sono presenti diversi casi di studio, in cui viene incluso l'apprendimento da incidenti provenienti da industrie ben note.
Sommario
Parte I: L'ambiente informatico
- Sistema distribuito
- Strumenti analitici
Parte II: Trasformare i dati in valore aziendale
Storie di successo di come mettere tutto insieme
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11. Diventare professionisti nella scienza dei dati
Chi non vuole diventare un professionista? La raccolta O'Reilly ha pubblicato questo articolo "Going Pro in Data Science" per quei ragazzi. Il libro ti mostrerà la scienza dei dati dei giorni nostri e dei prossimi giorni.
Puoi sapere come acquisire sicurezza, il che è essenziale per diventare un professionista. Dopo aver letto questo libro, potrai imparare a pensare, costruire, sognare, progettare la scienza dei dati, ovviamente come un professionista. Il libro aumenta l'abilità attraverso mezzi realistici e soddisfa aspettative realistiche.
Sommario
- Trovare segnali nel rumore
- Come ottenere un vantaggio competitivo utilizzando la scienza dei dati
- Cosa cercare in un data scientist
- Come pensare come un data scientist
- Come scrivere codice
- Come essere agili
- Come sopravvivere alla tua organizzazione
- La strada davanti
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12. Padroneggiare Python per la scienza dei dati
Python è uno dei linguaggi dominanti dell'informatica. Questo libro ti insegna a esplorare il mondo della scienza dei dati tramite Python. Il libro è una guida perfetta per un perfetto rilevamento dei dati. Puoi considerare il libro come uno dei migliori libri di scienza dei dati o big data.
Nel libro vengono forniti molti trucchi e suggerimenti per svolgere molti lavori difficili. Puoi stimare molti dei tuoi calcoli importanti prima di iniziare un grosso lavoro dopo aver finito questo libro.
Sommario
- Iniziare con i dati grezzi
- Statistica inferenziale
- Trovare un ago nel pagliaio
- Strumenti di visualizzazione avanzati per il processo decisionale
- Alla scoperta dell'apprendimento automatico
- Esecuzione di previsioni con una regressione lineare
- Stima della probabilità degli eventi
- Generazione di raccomandazioni con filtraggio collaborativo
- Superare i confini con modelli di insieme
- Applicazione della segmentazione con clustering k-means
- Analisi di dati non strutturati con Text Mining
- Sfruttare Python nel mondo dei Big Data
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13. Manuale di scienza dei dati Python
La collezione O'Reilly porta sempre libri fantastici ed eccezionali. Hanno anche realizzato un libro che discuteva della scienza dei dati attraverso Python. Tuttavia, il libro è così preciso ed esauriente che viene chiamato manuale. Il libro ti porterà nel mondo della scienza dei dati utilizzando Python come mezzo e ti porterà oltre il limite che immaginavi prima.
Sommario
- IPython oltre il normale Python
- Introduzione a NumPy
- Manipolazione dei dati con Panda
- Visualizzazione con Matplotlib
- Apprendimento automatico
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14. Programmazione R per la scienza dei dati
R è un linguaggio di programmazione essenziale utilizzato per calcoli statistici, rappresentazione nel grafico e analisi dei dati. Quindi, come studente di scienza dei dati, la programmazione R è un must ed è un argomento vasto. Per renderlo semplice e fruttuoso, è stata scritta la programmazione R per il libro Data Science. Nel libro vengono discussi molti argomenti necessari ed essenziali.
Sommario
- Storia e panoramica di R
- Iniziare con R
- R Noci e macchie
- Ottenere dati dentro e fuori da R
- Utilizzo dei caratteri romani testuali e binari per la memorizzazione dei dati
- Interfacce con il mondo esterno
- Sottoimpostazione degli obiettivi R
- Operazioni necrotizzate
- Date e orari
- Gestione dei frame di dati con il pacchetto dplyr
- Strutture di controllo
- eccetera.
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15. Scienza dei dati sul malware: rilevamento e attribuzione degli attacchi
Dove va bene, c’è una minaccia. La scienza dei dati non fa eccezione al fatto che le minacce siano positive. Pertanto i libri di data science e i libri sui big data proiettano anche alcuni fattori di rischio nei loro contenuti. Ma questo è il libro interamente scritto sulle minacce alla scienza dei dati.
Il libro introduce bene le minacce alla scienza dei dati e poi mostra come eliminarle. Esistono diversi rilevatori, strumenti e molto altro, di cui il libro parla bene.
Sommario
- Analisi statica del malware di base
- Oltre l'analisi statica di base: disassemblaggio x86
- Una breve introduzione all'analisi dinamica
- Identificazione delle campagne di attacco che utilizzano reti malware
- Analisi del codice condiviso
- Comprensione del sistema di rilevamento malware basato sull'apprendimento Maxine
- Costruire rilevatori di machine learning
- Visualizzazione delle tendenze del malware
- Nozioni di base sull'apprendimento profondo
- Costruire un rilevatore di malware per reti neurali con Kiera's
- Diventare uno scienziato dei dati
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16. Statistiche pratiche per scienziati dei dati
I data scientist sono mentori, moderatori, sviluppatori e guardiani della scienza dei dati. Ai data scientist sono necessarie molte statistiche e devono sapere come gestirle ed elaborarle. Le raccolte O'Reilly hanno un altro libro di scienza dei dati che copre tutti i requisiti statistici che uno scienziato dei dati può richiedere. Il libro classifica tutti i processi di dati, insegna l'analisi dei dati, insegna il processo di distribuzione dei dati e molto altro.
Sommario
- Analisi esplorativa dei dati
- Distribuzioni del campionamento dei dati
- Esperimenti statistici e test di significatività
- Regressione e previsione
- Classificazione
- Apprendimento automatico statistico
- Apprendimento non supervisionato
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17. Probabilità e statistica per la scienza dei dati
Probabilità e statistica sono due elementi essenziali per completare la scienza dei dati. Ci sono molti argomenti importanti come l'algebra, la regressione, ecc., che svolgono un ruolo molto importante nell'apprendimento della scienza dei dati. Questo libro di scienza dei dati discute tutti questi argomenti importanti in dettaglio e soddisfa le aspettative dei lettori. Alcuni argomenti di base ed essenziali come la statistica bayesiana, le variabili casuali, il test di ipotesi, ecc., sono ben discussi nel libro.
Sommario
- Teoria della probabilità di base
- Variabile casuale
- Variabili casuali multivariate
- Aspettativa
- Processi casuali
- L'inverso dei processi casuali
- Catene di Markov
- Statistiche descrittive
- Frequenta le sue Statistiche
- Statistica bayesiana
- Controllo di un'ipotesi
- Regressione lineare
- Insiemistica
- Algebra lineare
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18. Il libro di ricette di ingegneria dei dati: padroneggiare l'impianto idraulico della scienza dei dati
Il libro introduce il concetto di data engineer e data scientist. All'inizio, il libro ti insegnerà come imparare il codice e introdurlo con Github. Il famosissimo e dominante kernel chiamato Linux è uno dei principali punti di discussione nel libro.
Sommario
- Ingegnere dei dati contro scienziati dei dati
- Impara a programmare
- Acquisisci familiarità con Github
- Scopri come funziona un computer
- Reti di computer: trasmissione dati
- Sicurezza e privacy
- Linux
- La nuvola
- Progettazione della zona di sicurezza
- Grandi dati
- Data Warehouse e Data Lake
- Piattaforme Hadoop
- L'ETL è ancora rilevante per l'analisi?
- Docker
- API REST
- Banche dati
- Elaborazione dati
- Apache Kafka
- Visualizzazione dati
- Creazione di un esempio di piattaforma dati
Scarica libro
19. Statistica con Julia: Fondamenti di data science, machine learning e intelligenza artificiale
Statistiche con Julia: fondamenti di data science, machine learning e intelligenza artificiale è un ottimo libro che tratta non solo data science ma anche machine learning e intelligenza artificiale. Il libro ha lo scopo di aiutare la ricerca di previsione, analisi, programmazione, progettazione, pianificazione, ecc. Con molti argomenti essenziali, il libro contiene un buon elenco di codici per gli studenti.
Sommario
- Vi presento Giulia
- Probabilità di base
- Distribuzioni di probabilità
- Elaborazione e riepilogo dei dati
- Intervalli di confidenza
- Controllo di un'ipotesi
- Regressione lineare ed estensioni
- Nozioni di base sull'apprendimento automatico
- Simulazione di modelli dinamici
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20. Il manuale di progettazione della scienza dei dati
L'autore del libro "The Algorithm Design Manual" ti presenta ora un altro favoloso libro intitolato "The Data Science Design Manual". Il libro dimostra che la scienza dei dati non è scienza missilistica, piuttosto un argomento facile. Insegna il processo di sviluppo dell'intuizione matematica. Dopo aver letto il libro, puoi comportarti come se fossi un buon statistico. Il libro è un ottimo pezzo sia per gli studenti che per gli insegnanti di scienza dei dati.
Sommario
- Cos'è la scienza dei dati
- Preliminari matematici
- Raccolta dati
- Punteggi e classifiche
- Analisi statistica
- Visualizzazione dei dati
- Regressione lineare e logistica
- Distanza e metodi logistici
- Apprendimento automatico
- Big Data: raggiungere la scalabilità
- Coda
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Le osservazioni finali
La scienza dei dati è come una reazione a catena. Crea le cose create. L’area di utilizzo della Data Science è enorme. Viene utilizzato principalmente per scopi aziendali di grandi dimensioni in cui una decisione importante si basa su molti dati.
Abbiamo cercato di raccogliere diverse categorie di libri di data science e big data. Crediamo che questi libri alimenteranno la conoscenza sia dei principianti che dei lettori di livello avanzato. Tutti i libri sono ottimi per gli istruttori da utilizzare nel loro processo di insegnamento.
Infine, concludiamo con la speranza che l'articolo ti abbia aiutato a trovare i libri di data science e big data che desideri. Per favore condividilo con i tuoi amici. Illuminaci con le tue idee e i tuoi libri, che potrebbero essere inclusi qui.