Liste der Top 10 Data Science-Bücher
Data Science ist ein Bereich, der wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme umfasst, um Wissen und Erkenntnisse aus Rohdaten in verschiedenen Formen, sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Daten, zu extrahieren. Unten finden Sie eine Liste der Bücher über Datenwissenschaft -
- Python Data Science Handbook (Holen Sie sich dieses Buch)
- Data Science (MIT Press Essential Knowledge-Reihe) (Holen Sie sich dieses Buch)
- R for Data Science (Holen Sie sich dieses Buch)
- Geschichtenerzählen mit Daten (Holen Sie sich dieses Buch)
- Data Science von Grund auf neu (Holen Sie sich dieses Buch)
- Data Science for Business (Holen Sie sich dieses Buch)
- Data Smart (Holen Sie sich dieses Buch)
- Praktische Statistik für Datenwissenschaftler (Holen Sie sich dieses Buch)
- Numsense! Data Science für den Laien (Holen Sie sich dieses Buch)
- Praktische Datenwissenschaft mit R (Holen Sie sich dieses Buch)
Lassen Sie uns jedes der datenwissenschaftlichen Bücher zusammen mit seinen wichtigsten Erkenntnissen und Rezensionen ausführlich besprechen.
# 1 - Python Data Science Handbook: Grundlegende Werkzeuge für die Arbeit mit Daten
Verfasser: Jake VanderPlas
Buchrezension:
Das Buch ist ideal für diejenigen geeignet, die bereits die Grundlagen der Python-Sprache kennen oder bereits wissen, wie man in einer anderen Sprache wie R oder Julia programmiert, und lernen möchten, wie Python für die Datenwissenschaft verwendet wird. Es werden alle Anforderungen des gesamten Data Science-Prozesses erläutert, angefangen beim Abrufen von Daten über das Erkunden von Daten bis hin zur Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse.
Die zentralen Thesen
- Datenmanipulation.
- Python-Datentechniken.
- Maschinelles Lernen.
# 2 - Data Science (MIT Press Essential Knowledge-Reihe)
Autor: John D. Kelleher und Brendan Tierney
Buchrezension:
Das Hauptziel dieses Buches ist es, die Entscheidungsfindung durch Analyse von Daten zu verbessern. Dies führt in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein und erläutert, wie Fachwissen über maschinelles Lernen mit realen Problemen verknüpft werden kann.
Die zentralen Thesen:
- Ethische und rechtliche Fragen und Entwicklungen in der Datenregulierung.
- Erfolgsprinzipien.
- Zukünftige Auswirkungen der Datenwissenschaft.
# 3 - R für Data Science : Importieren, Aufräumen, Transformieren, Visualisieren und Modellieren von Daten
Autor: Hadley Wickham und Garrett Grolemund
Buchrezension:
Dieses Buch vermittelt ein klares Verständnis der Entdeckung von Naturgesetzen in der Datenstruktur. Hier erfahren Sie, wie Sie die Programmiersprache R für die Datenanalyse verwenden. Hier erfahren Sie auch, wie Sie die Datenzeichnungsdiagramme bereinigen und die Grammatik von Grafiken, Programmierkenntnissen und reproduzierbaren Recherchen verwenden, um Zeit und viele andere Dinge zu sparen.
Die zentralen Thesen:
- Daten-Wrangling.
- Datenvisualisierung.
- Explorative Datenanalyse
# 4 - Storytelling mit Daten: Ein Leitfaden zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute
Verfasser: Cole Nussbaumer Knaflic
Buchrezension:
In diesem Buch werden hauptsächlich die Grundlagen der Datenvisualisierung und die effektive Kommunikation mit Daten erläutert. In diesem Buch können Sie herausfinden, welcher Punkt für Ihre Daten entscheidend ist. Hier erfahren Sie, wie Sie über die herkömmlichen Tools hinausgehen, um die Wurzel Ihrer Daten zu erreichen, und wie Sie eine informative und überzeugende Geschichte erstellen.
Die zentralen Thesen:
- Die Situation und das Publikum verstehen.
- Identifizieren des wichtigen Punkts der Daten.
- Designkonzepte in der Datenvisualisierung.
- Die Kraft des Geschichtenerzählens, um Ihre Botschaft bei Ihrem Publikum anzusprechen.
# 5 - Data Science von Grund auf neu: Erste Prinzipien mit Python
Verfasser: Joel Grus
Buchrezension:
Der Autor hat die wichtigen datenwissenschaftlichen Tools und Algorithmen sowie deren Implementierung von Grund auf klar erläutert. Dieses Buch enthält die tatsächlichen Algorithmen für diese Modelle des maschinellen Lernens sowie die darin enthaltene Theorie und Mathematik.
Die zentralen Thesen:
- Sammeln, Erforschen, Bereinigen und Bearbeiten von Daten.
- Neuronale Netze.
- Einfaches Verständnis von Algorithmen.
- Grundlagen des maschinellen Lernens.
# 6 - Data Science für Unternehmen
Was Sie über Data Mining und datenanalytisches Denken wissen müssen
Autor: Foster Provost und Tom Fawcett
Buchrezension:
Es erklärt die Grundprinzipien der Datenwissenschaft und auch das leere "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Verwenden von Data Science, um Informationen in Erkenntnisse umzuwandeln
Verfasser: John W Foreman
Buchrezension:
Der Autor erklärt klar, wie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können. Der Autor erklärte auch, wie es mit der Tabelle geht. Dies hilft Ihnen auch beim Erlernen der Analysetechniken, der Mathematik und der Magie hinter den Big Data. In jedem Kapitel des Buches wird eine andere Technik in einer tabellenähnlichen mathematischen Optimierung, Data Mining in Diagrammen, der Umstellung von Tabellenkalkulationen auf die Programmiersprache R und viele andere Dinge behandelt.
Die zentralen Thesen:
- Mathematik in der Datenwissenschaft.
- Künstliche Intelligenz.
# 8 - Praktische Statistik für Datenwissenschaftler: 50 wesentliche Konzepte
Verfasser: Peter Bruce
Buchrezension:
Statistik spielt auch in Data Science eine wichtige Rolle. In diesem Buch hat der Autor klar erklärt, wie man in der Gegenwart verschiedene statistische Methoden auf die Datenwissenschaft anwendet und wie man sie vermeidet, die falsch verwendet werden, und gibt Aufschluss darüber, was wichtig ist und was nicht. Wenn Sie mit der Programmiersprache R gut vertraut sind und über statistische Kenntnisse verfügen, wird durch diese Kurzreferenz die Lücke im lesbaren Format vergrößert.
Die zentralen Thesen:
- Schlüsselklassifikationstechniken.
- Statische Konzepte.
- Unüberwachte Lernmethoden zum Extrahieren von Bedeutung aus unbeschrifteten Daten.
# 9 - Numsense! Data Science für den Laien: Keine Mathematik hinzugefügt
Autor: Annalyn Ng und Kenneth Soo
Buchrezension:
Dieses Buch vermittelt ein klares Verständnis der Datenwissenschaft und der verwendeten Algorithmen. Jeder Algorithmus wird klar erklärt. Es gibt viele Konzepte, die alle behandelt werden, wie z. B. Neuronale Netze, Analyse sozialer Netzwerke, Entscheidungsbäume und zufällige Wälder, Clustering und vieles mehr.
Die zentralen Thesen:
- Reale Anwendungen zur Veranschaulichung jedes Algorithmus.
- Praktisches Verständnis.
- Schlüssel Konzepte.
# 10 - Praktische Datenwissenschaft mit R.
Autor: Nina Zumel und John Mount
Buchrezension:
Es werden die praktischen Beispiele und Grundprinzipien der Datenwissenschaft mit der Programmiersprache R klar erläutert. Dies hilft bei der Anwendung der Programmiersprache R und der statistischen Analysetechniken auf sorgfältig erläuterte Beispiele aus den Bereichen Marketing, Business Intelligence und Entscheidungsunterstützung, während Sie lernen, wie man Erstellen Sie Instrumente, entwerfen Sie Experimente wie A / B-Tests und präsentieren Sie Daten genau für Zielgruppen aller Ebenen.
Die zentralen Thesen:
- Entscheidungshilfe.
- Praktische Beispiele.
- Modellierungsmethoden.
Empfohlene Bücher
Dies war ein Leitfaden für Data Science Books. Hier finden Sie eine Liste der Top 10 Bücher, um die neuen Konzepte und Anwendungen der Datenwissenschaft zu verstehen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Büchern:
- Beste Entrepreneurship-Bücher aller Zeiten
- Bestes Geschäftsbuch
- Beste Wirtschaftsmathematik Bücher
- Bitcoin-Bücher
- Paulo Coelho Bücher
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