Tidligere, på 2010-tallet, nøt webdesignere og utviklere prestisjefylte stillingstitler og betydelig kompensasjon. Men i takt med internettets utvikling har situasjonen endret seg.
I den moderne æra av det 21. århundre registreres din nettleserhistorikk, e-postene dine lagres, og det er ikke overraskende at min YouTube-seerlogg påvirker anbefalingene mine på Instagram-feeden, noe som resulterer i økt skjermtid. Alt dette beviser at vi nå befinner oss i datavitenskapens tidsalder.
Ettersom vi daglig genererer store mengder data på internett, er det et økende behov for datavitenskapsfolk og maskinlæringsingeniører som kan utnytte potensialet i disse dataene og gjøre livene våre enda enklere.
Å samle inn data og transformere dem til handlingsrettede beslutninger er en ferdighet som dagens verden etterspør. Hvis du ønsker å ta del i dette økende behovet og bli en dataekspert, bør du fortsette å lese for å oppdage noen av de beste bøkene innen datavitenskap.
Hvorfor bøker når internett flommer over av ressurser?
Det er en utbredt oppfatning at nettbaserte ressurser er mer effektive enn bøker, men dette er ikke alltid tilfelle, da boklesere fortsatt er en betydelig gruppe i denne digitale verden.
Boklesing og nettbaserte kurs representerer to ulike tilnærminger og er ikke direkte sammenlignbare. Det er imidlertid flere fordeler ved å lese bøker sammenlignet med nettressurser.
Dypdykk i emnet: Nettressurser kan være nyttige for å få en generell oversikt eller praktisk informasjon om et konsept, men hvis du ønsker en dypere forståelse av emnet, inkludert historie og detaljerte forklaringer, er boken et utmerket valg.
En autentisk opplevelse: Bøker har en spesiell følelse! Uansett hvor mange virtuelle møter du deltar på, kan de ikke gjenskape sjarmen ved å ha en bok i hånden. Du kan føle vekten av sidene, lukten av trykksverte, og la fingrene gli over ordene. Det er en opplevelse som mange setter pris på.
Mindre distraksjoner: Selv om du har til hensikt å lære noe på nettet, kan et fristende «clickbait» med favorittserien din dukke opp, og før du vet ordet av det, har du brukt bort tiden din. Dette er ikke tilfellet med bøker. Du fortsetter å lese til du kjeder deg, uten forstyrrende elementer.
Nøyaktighet: Bøker gjennomgår grundige faktasjekker og redigeringsprosesser før publisering, noe som gjør dem mer nøyaktige og pålitelige enn mange nettressurser.
Autoritet: Bøker er vanligvis skrevet av anerkjente eksperter og forskere på feltet, mens internettressurser kan være produsert av hvem som helst. Derfor kan du ofte ha større tillit til innholdet i en bok.
Her følger en liste over fremragende datavitenskapsbøker som kan hjelpe deg å utmerke deg i din karriere innen datavitenskap.
Introduksjon til sannsynlighet
Hvis du har ambisjoner om å skille deg ut og ikke bare være en middelmådig datavitenskapsmann, er denne boken et godt valg. Den tar for seg detaljerte og avanserte konsepter innen sannsynlighet som er essensielle for enhver datavitenskapsutøver.
I tillegg til teori inneholder boken også en rekke sannsynlighetsoppgaver med en solid matematisk tilnærming. Det finnes også gratis detaljerte løsninger til alle oppgavene på forlagets nettside.
Boken anbefales ikke for de som er helt nye innen datavitenskap eller matematikk. Du bør ha en god forståelse for kombinatorikk eller en solid matematisk bakgrunn for å dra full nytte av denne boken.
Men med en god matematisk grunnmur er dette et glimrende valg dersom du vil dra nytte av sannsynlighetslæring i din datavitenskapelige karriere.
Data Science-håndboken
Data Science Handbook er designet for å gjøre deg til en fremragende datavitenskapsmann med ferdigheter innen datavitenskap, programmering og forretningsforståelse. Denne boken tilbyr en lynrask opplæring i skriftlig format.
Boken er skrevet i et lettfattelig språk, noe som gjør den egnet for nybegynnere innen datavitenskap.
I tillegg til å dekke klassiske maskinlæringskonsepter og algoritmer, berører boken også programvareutviklingsmetoder, datalagring, datastrukturer og databaser.
Med kapitler om sentrale teknologier som Python og Big Data demonstrerer boken sin relevans for dataforskere og maskinlæringsingeniører som løser reelle industrielle problemer, i stedet for å fokusere på forskere som publiserer vitenskapelige artikler.
Utforming av dataintensive applikasjoner
Denne boken er ikke bare for datavitenskapsmenn eller analytikere. Den er nyttig for alle som jobber med å designe skalerbare applikasjoner fra den virkelige verden, enten du er programvarearkitekt, dataingeniør eller programvareutvikler.
Boken er skrevet av Martin Kleppmann, en forsker innen distribuerte systemer og sikkerhet ved University of Cambridge.
Den dekker datamodeller, lagring og gjenfinning, datakoding, partisjonering, batch- og strømbehandling, samt andre sentrale konsepter for å utvikle moderne dataintensive applikasjoner.
Hvis noen av følgende beskriver deg, er denne boken et ideelt valg for å utvikle dine ferdigheter:
- Du ønsker å bruke de mest egnede verktøyene for å løse spesifikke problemer.
- Du vil bygge skalerbare datasystemer.
- Du vil optimalisere ytelsen til dine dataintensive applikasjoner i produksjon.
- Du vil forbedre fleksibiliteten slik at applikasjonene dine enkelt kan tilpasses ny teknologi.
Naken statistikk
I «Naked Statistics» viser Charles Wheelan hvordan informativ data og de riktige statistiske verktøyene kan hjelpe deg med å utvikle anbefalingssystemer som foreslår produkter du kan være interessert i, eller nøyaktige prediksjonssystemer som hjelper deg med å handle med aksjer.
Boken har som mål å lære deg å intuitivt forstå statistisk analyse fra den informasjonen du har tilgjengelig. Emner som beskrivende statistikk, slutningsstatistikk, korrelasjon og regresjonsanalyse vil hjelpe deg med dette.
Det mest interessante med «Naked Statistics» er at den formidler matematikk som en fortelling.
Bayesianske metoder for hackere
Hvis du ønsker å lære sannsynlighetsbasert programmering fra et Bayesiansk perspektiv, er denne boken det du trenger. «Hackere» i tittelen kan være misvisende, så vi kan tenke på hackere som personer som liker å utforske og lære Bayesianske tilnærminger og metoder.
Boken starter med å introdusere deg til Bayesiansk slutning, og deretter lar den deg bygge din første Bayesianske modell ved å bruke senere kontekst i teksten.
Den inneholder praktiske øvelser og kodeimplementasjoner for å anvende Bayesianske teknikker på reelle problemstillinger. Du får se Bayesiansk implementering i ulike bransjer som finans og markedsføring.
Boken er spesielt relevant hvis du har interesse for Python-verktøy som NumPy, SciPy og Matplotlib, og har programmeringsbakgrunn.
Hands-On ML med Scikit-Learn
I dag kan alle med litt eller ingen programmeringserfaring utvikle intelligente systemer som kan lære av data og ta beslutninger. Ønsker du også å vite hvordan?
Aurélien Géron, forfatteren av denne fremragende datavitenskapsboken, lærer deg hvordan du bygger et intelligent maskinlæringssystem ved hjelp av to Python «plug-and-play»-rammeverk – Scikit-learn og TensorFlow.
Denne praktiske maskinlæringsboken viser deg hvordan du kan bygge ende-til-ende maskinlæringssystemer og utnytte potensialet til Sci-kit Learn med minimal koding fra din side. Du vil også få praktisk erfaring med TensorFlow-trening, bygging og skalering av nevrale nettmodeller.
Boken har en engasjerende tone, og den overrasket meg positivt med tanke på at en maskinlæringsbok kan være så lettlest. Den har færre tunge matematiske utledninger og legger større vekt på de mer interessante aspektene ved maskinlæring.
Deep Learning med Python
Det er vanlig å finne dyp læring som en del eller et kapittel i mange bøker om maskinlæring og datavitenskap. Det er imidlertid viktig å huske at begge områdene er store emner i seg selv.
«Deep Learning with Python» av François Chollet har som mål å hjelpe deg med å spesialisere deg utelukkende i kjerneprinsippene for dyp læring.
Boken dekker blant annet tidsserieprediksjoner, tekstklassifisering, bildegenerering og mange andre avanserte konsepter innen dyp læring.
All kode i boken er klar til bruk og kan lastes ned fritt. Det er ikke overraskende at forfatteren av denne boken er også skaperen av Keras.
Boken er en perfekt kombinasjon av konsis skriving, en ekspertforfatter og kjørbar kode.
Big Data: En revolusjon
Er du lei av koding og tekniske detaljer innen maskinlæring, og ønsker du å fordype deg i de reelle effektene av data i dagens verden?
Da vil du ha stor glede av denne boken om store data, skrevet av Viktor Mayer-Schönberger, professor i internettstyring og -regulering ved Oxford Internet Institute ved University of Oxford.
Boken starter med å forklare hvordan ulike bransjer, inkludert myndighetene, samler inn data om alt og hvordan de bruker det. Deretter diskuteres personvern og risikoene som er forbundet med det. Avslutningsvis ser boken på fremtidige muligheter og begrensningene ved store data.
Hands-on dataanalyse med pandaer
Alle kan importere et bibliotek og kalle en funksjon, men det som skiller dyktige datavitenskapsmenn fra andre, er evnen til å hente ut innsikt fra rådata eller presentere komplekse resultater i enkle visualiseringer. Pandas er et viktig verktøy for å utføre slike oppgaver.
Uansett om du er nybegynner eller ekspert, viser denne praktiske boken om dataanalyse med Pandas deg alle de nødvendige triksene for å utforske, analysere og manipulere data med Pandas. Du vil lære å oppsummere statistikk i utforskende dataanalyse og identifisere mønstre gjennom tydelige visualiseringer.
Gjennom praktiske oppgaver vil du gradvis utvikle ferdigheter til å håndtere reelle data i ditt profesjonelle arbeid. Alle filene og koden fra boken er tilgjengelig på GitHub.
Praktisk datavitenskap med Python
Forfatteren Nathan George starter denne praktiske boken med Python-programmering, og deretter tar han deg gjennom de viktigste konseptene innen datavitenskap ved å kode dem i Python. Boken leder deg gjennom alle faser av datavitenskap, fra dataanalyse til ytelsestesting.
Kodeimplementasjonene i boken er delt opp i mindre og lettere fordøyelige deler. Boken har en samtalepregende tone. Det viktigste er at du har gratis tilgang til all kode i boken på GitHub.
Pandaer, SciPy og Sci-kit-learn er de viktigste Python-bibliotekene og rammeverkene du vil benytte deg av i denne boken.
R-programmering for datavitenskap
Etter Python er R i ferd med å få stadig større betydning for å utforske avansert statistikk i komplekse data. Derfor presenterer jeg her en anbefaling dersom du ønsker å lære datavitenskap ved hjelp av R.
«R Programming for Data Science» er offisielt tilgjengelig gratis på nettet. Stol på meg, uansett om du åpner den i Edge eller din favoritt PDF-leser, vil du ikke merke noen forskjell mellom den digitale utgaven og den trykte versjonen.
Denne boken er ikke ment for å lære deg datavitenskap eller maskinlæringsteknikker. Den er derimot skrevet av Roger D. Peng, professor i biostatistikk ved Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, med det formål å gi deg kunnskap om R-programmering, et verktøy for å håndtere enhver datakilde.
Etter å ha fullført boken skal du komfortabelt kunne bruke R-objekter, R-pakker, funksjoner og regulære uttrykk for datamanipulering og analyse.
Avslutning
Denne listen er en av de beste ressursene på nettet for å finne de perfekte bøkene som kan løfte dine dataferdigheter til nye høyder. Datavitenskap er et bredt felt. Derfor har jeg inkludert spesialiserte bøker innen ulike områder, som maskinlæring, Python, dataanalyse og R-programmering, i tillegg til noen generelt gode bøker om datavitenskap.
I tillegg kan du utforske disse verktøyene for datavitenskap som også vil hjelpe deg å bli en dyktigere datavitenskapsmann.