Den gang, på 2010-tallet, hadde webdesignere og programmerere fancy stillingstitler og fikk ganske godt betalt. Men med internettdagene har ting endret seg.
I denne moderne epoken av det 21. århundre, blir nettleserhistorikken din registrert, e-postdataene dine lagres, og ikke overraskende ser jeg at YouTube-seerloggen min direkte påvirker anbefalingene mine på Instagram-ruller, noe som fører til at jeg bruker mer tid på å rulle. Alt dette beviser at nå er datavitenskapens tidsalder.
Ettersom vi slipper tonnevis med data på internett hver dag, trenger vi definitivt flere dataforskere og ML-ingeniører som kan låse opp det fulle potensialet til disse dataene, og gjøre livene våre enda mer sømløse.
Å samle inn data og gjøre det om til handlingsrettede beslutninger er noe som dagens verden krever. Hvis du bestemmer deg for å passe inn i denne økende etterspørselen og ønsker å bli dataprofesjonell, les videre for å finne noen av de beste datavitenskapsbøkene.
Innholdsfortegnelse
Hvorfor bøker når Internett er en flom av ressurser?
Det er trygt å si at nettressurser er mer effektive enn bøker, men dette stemmer ikke alltid fordi boklesere ennå ikke er utdødd i denne digitale verdenen.
Boklesing og nettkurs er to forskjellige verdener og ikke sammenlignbare. Men vi kan regne med noen fordeler ved å lese bøker over internettressurser her.
Mestre faget: Når du er ok med generell eller praktisk informasjon om et konsept, så er det greit å søke på nett, men hvis du vil fordype deg dypere i emnet, fra dets historie til avledninger, så flyter boken godt.
Få en ekte følelse: Bøker er ekte! Uansett hvor mange virtuelle møter du deltar på, kan du aldri fange sjarmen til en personlig sammenkomst. Så prøv å holde en bok og les, du vil fornemme vekten av sidene, lukten av blekk, og legge merke til at fingertuppene dine flyter over ordene. Endelig vil du elske det.
Mindre distraksjon: Jeg vet at du er på internett for å lære noe, men et clickbait med favoritt-TV-programmet ditt dukket opp før deg, og du klikket på det. Da du skjønte at du kastet bort tiden din, var det allerede sent. Slik er det ikke med bøker. Du fortsetter å lese dem til du kjeder deg; ingen annen måte å distrahere deg på.
Nøyaktighet: Bøker går gjennom flere faktasjekker og redigeringstester før de publiseres, så disse er mer nøyaktige og pålitelige.
Autoritet: Generelt er bøker skrevet av ekspertprofessorer og forskere på området, mens internettressurser kan lages av hvem som helst. Så du kan stole blindt på mange av bøkene.
Her er listen over de beste datavitenskapsbøkene som vil hjelpe deg å utmerke deg i din datavitenskapskarriere.
Introduksjon til sannsynlighet
Velg dette hvis du bestemmer deg for ikke å være en middelmådig dataforsker, men heller markere navnet ditt i dette feltet fordi denne boken om introduksjon til sannsynlighet dekker de detaljerte og avanserte sannsynlighetsbegrepene som enhver dataforsker trenger.
Foruten begrepene som dekkes, inneholder boken også massevis av problemer i sannsynlighet med ren matematikk. Dessuten finner du gratis detaljerte løsninger for alle kapittelavslutningsøvelsene på utgiverens nettsted.
Uansett, jeg anbefaler ikke denne boken til noen som begynner sin karriere innen datavitenskap eller matematikk. Du trenger en sterk base i kombinatorikk eller et godt mattegrunnlag for å lære deg selv sannsynlighet med denne boken.
Men når du har et anstendig mattegrunnlag, er dette et utmerket valg hvis du tenker på å fullt ut utnytte fruktene av læringssannsynlighet i din Data Science-karriere.
Data Science-håndboken
Data Science Handbook er ment å gjøre deg til en unik dataforsker med ferdigheter innen datavitenskap, programmering og forretningsforståelse. Med denne boken får du en lynkursopplevelse, men i et skriftlig format.
Boken er skrevet på vanlig engelsk, noe som egner seg godt hvis du er ny innen datavitenskap.
I tillegg til å dekke klassiske ML-konsepter og algoritmer, berører boken også programvareutviklingspraksis, dataminne, datastrukturer og databaser.
Kapitler om kjerneteknologier som Python, Big data viser at denne boken er på teknologisiden for dataforskere og ML-ingeniører som løser virkelige industriproblemer i stedet for å målrette dataforskere som jobber med å publisere sitt neste tidsskrift.
Utforming av dataintensive applikasjoner
Denne boken er ikke bare for dataforskere eller analytikere. Den inkluderer alt som en programvareingeniør som designer skalerbare applikasjoner fra den virkelige verden, en programvarearkitekt som utforsker dataintensive applikasjoner, eller en dataingeniør som behandler et stort datavolum trenger for å utnytte data fullt ut i moderne applikasjoner.
Skrevet av Martin Kleppmann, forsker i distribuerte systemer og sikkerhet ved University of Cambridge.
Boken dekker datamodeller, lagringsgjenfinning, datakoding, partisjonering, batch- og strømbehandling, og mange kjernekonsepter for å bygge dataintensive moderne applikasjoner.
Hvis noe av det følgende gjelder for deg, er denne boken et ideelt valg for å skalere ferdighetene dine.
- Hvordan bruke de riktige verktøyene best for å løse et gitt problem.
- Vil du bygge skalerbare datasystemer?
- Optimaliser ytelsen til dine dataintensive applikasjoner i produksjon.
- Forbedre fleksibiliteten slik at appene dine enkelt kan tilpasse seg ny teknologi
Naken statistikk
Charles Wheelan viser oss i Naked Statistics hvordan informative data og de riktige statistiske verktøyene kan hjelpe deg med å bygge fantastiske anbefalingssystemer som foreslår det neste produktet du kan legge til i handlekurven eller nøyaktige prediksjonssystemer som hjelper deg med å kjøpe og selge aksjer.
Boken har som mål å trene hjernen din til intuitivt å utlede statistisk analyse fra informasjonen du har. Emner som beskrivende statistikk, inferens, korrelasjon og regresjonsanalyse i teksten vil hjelpe deg å oppnå dette.
Den beste delen er boken Naked Statistics lærer deg matematikk som en historie.
Bayesianske metoder for hackere
Hvis du ønsker å lære probabilistisk programmering fra et Bayesiansk punkt av deg, så er denne boken alt du trenger. Begrepet «Hackere» i tittelen kan være misvisende, så la oss vurdere hackere som individer som liker å utforske og lære Bayesianske komplekse tilnærminger og metoder.
Boken starter med å lære deg Bayesianske slutninger, for så å skitne hendene dine ved å bygge din første Bayesianske modell ved å bruke senere kontekst i teksten.
Den har praktiske øvelser og kodeimplementeringer for å bruke Bayesianske teknikker på problemer i den virkelige verden. Du vil få se Bayesiansk implementering i ulike bransjer som finans og markedsføring.
Dessuten er denne boken av spesiell interesse hvis du er interessert i Python-verktøy som NumPy, SciPy og Matplotlib og med programmeringsbakgrunn.
Hands-On ML med Scikit-Learn
I disse dager er alle med lite programmeringserfaring eller ingen programmering i det hele tatt i stand til å lage intelligente systemer som kan lære av data og ta beslutninger. Vil du også vite hvordan?
Aurélien Géron, forfatteren av denne beste datavitenskapsboken, lærer deg hvordan du kan bygge et intelligent ML-system ved å bruke de to Python plug-and-play-rammeverket – Scikit-learn og TensorFlow.
Denne praktiske maskinlæringsboken viser deg hvordan du kan bygge ende-til-ende maskinlæringssystemer, og utnytte det fulle potensialet til sci-kit Learn mens du krever minimalt med koding fra din side. Du vil også bli praktisk med TensorFlow-trening, bygging og skalering av nevrale nettmodeller.
Den er skrevet i en vennlig tone, og tro meg, jeg hadde aldri forventet at en ML-bok skulle være så lettvint, med færre viktige matematiske avledninger og mer interessante aspekter ved ML.
Deep Learning med Python
Det er vanlig å finne dyp læring som en del eller et kapittel i mange bøker om maskinlæring og datavitenskap. Men du bør merke deg – begge områdene er store emner på hver sin måte.
Så, denne Deep Learning with Python av François Chollets formål er å hjelpe deg med å spesialisere deg utelukkende i kjernedeep learning-fag.
Boken inkluderer tidsserieprognoser, tekstklassifisering, bildegenerering og mange flere avanserte dyplæringskonsepter.
Alle kodene i boken er klare til å kjøre og fritt nedlastbare. Ikke overraskende er forfatteren av denne boken og skaperen av Keras den samme personen.
Så boken er en perfekt blanding av kortfattet skriving, ekspertforfatter og kjørbar kode.
Big Data: En revolusjon
Er du lei av koding og tekniske detaljer innen maskinlæring og ønsker å fordype deg dypere i den virkelige virkningen av data i dagens verden?
Da er du god til å gå med denne store databoken, skrevet av Viktor Mayer-Schönberger, Internet Governance and Regulation professor ved Oxford Internet Institute-avdelingen ved University of Oxford.
Boken begynner med hvordan næringer, inkludert myndighetene, samler inn data om alt og hvordan de bruker det. Deretter går den videre til å diskutere personvern og risikoene forbundet med det. Til slutt gir den avslutning med fremtidige muligheter og begrensningene til big data.
Hands-on dataanalyse med pandaer
Hvem som helst kan importere et bibliotek og kalle en funksjon, men å finne opp innsikt fra rådataene eller vise deg forvirrende resultater i enkle bilder er det som skiller Data Scientists. For ikke å nevne, Pandas er det første verktøyet du bør kjenne til for å utføre slike intuitive oppgaver.
Enten du er en nybegynner eller en dyktig dataveiviser, viser denne praktiske dataanalysen med Pandas-boken hvert eneste triks du trenger for å utforske, analysere og manipulere data ved hjelp av Pandas. Du lærer å oppsummere statistikk i utforskende dataanalyse og finne mønstre gjennom klare visualiseringer.
Ved å jobbe med sluttkapitteløvelser vil du gradvis utvikle ferdigheter til å håndtere data fra den virkelige verden i ditt profesjonelle arbeid. Du kan få tilgang til alle filene og kodene i denne boken på GitHub.
Praktisk datavitenskap med Python
Forfatteren Nathan George starter denne beste praktiske datavitenskapsboken med Python-programmering og tar deg deretter til kjernekonseptene for datavitenskap og koder dem i Python. Den leder deg gjennom alle faser av datavitenskap, fra dataanalyse til ytelsestesting.
Kodeimplementeringene i boken er delt opp i mindre og mer fordøyelige biter, og skaper en samtaletone for deg. Enda viktigere, du kan få tilgang til hver kodebit i denne boken på GitHub gratis.
Pandaer, SciPy og Sci-kit-learn er de viktigste Python-bibliotekene og rammeverkene du vil bruke gjennom hele boken.
R Programmering for datavitenskap
Etter Python får R fart i å utforske avansert statistikk over komplekse data. Så jeg er her med en annen tekstanbefaling hvis du vil gå inn i Data Science ved å bruke R.
R-programmering for Data Science er offisielt tilgjengelig online gratis. Stol på meg, åpne den enten i Edge eller din favoritt PDF-leser, og du vil absolutt ikke finne noen forskjell mellom den elektroniske kopien og den strålende innbundne utgaven.
Denne boken er ikke for deg å lære datavitenskap eller ML-teknikker. Den er imidlertid utelukkende skrevet av Roger D. Peng, en professor i biostatistikk ved Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, for å utstyre deg med R-programmering, et verktøy for å håndtere enhver datakilde.
Ved slutten av boken skal du komfortabelt kunne bruke R-objekter, R-pakker, funksjoner og regulære uttrykk for datamanipulering og -analyse.
Innpakning
Dette er en av de beste listene på internett for å finne noen perfekte bøker for å ta dataferdighetene dine til neste nivå. Datavitenskap er et stort domene. Så jeg har inkludert noen spesialiserte bøker i hvert område, som maskinlæring, python, dataanalyse og R-programmering, sammen med noen få totalt sett beste datavitenskapelige bøker.
Deretter kan du utforske disse datavitenskapelige verktøyene som også skal hjelpe deg å bli en bedre dataforsker.