Data Science ist der Studienbereich, in dem mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen gewonnen werden. Es hilft Ihnen, versteckte Muster aus den Rohdaten zu entdecken. Data Science ist aufgrund der Entwicklung der mathematischen Statistik, Datenanalyse und Big Data entstanden.
Hier ist eine kuratierte Liste der Top 17 Data Science-Bücher, die Teil jeder Bibliothek für Anfänger bis Fortgeschrittene in Data Science Learners sein sollten.
1) Data Science von Grund auf neu: Erste Prinzipien mit Python
Data Science from Scratch ist ein Buch von Joel Gurus. Dieses Buch hilft Ihnen dabei, Mathematik und Statistik zu lernen, die den Kern der Datenwissenschaft bilden. Sie lernen auch Hacking-Fähigkeiten, die Sie benötigen, um als Datenwissenschaftler zu beginnen.
Die Bücher enthalten Themen wie die Implementierung von k-nächsten Nachbarn, Naive Bayes, lineare und logistische Regression, Entscheidungsbäume und Clustering-Modelle. Sie können auch die Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerkanalysen usw. erkunden.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon2) Data Science für Dummies
Data Science For Dummies ist ein Buch von Lillian Pierson. Dieses Buch ist ideal für IT-Experten und Studenten, die eine schnelle Einführung in alle Bereiche des umfangreichen datenwissenschaftlichen Bereichs wünschen.
Das Buch behandelt Themen wie Big Data, Data Science und Data Engineering und wie all diese Bereiche kombiniert werden, die einen hohen Wert bieten. Sie lernen auch Technologien, Programmiersprachen und mathematische Methoden kennen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon3) Big Data: Eine Revolution, die unser Leben, Arbeiten und Denken verändern wird
Big Data ist ein Buch von Viktor Mayer-Schonberger und Kenneth Cukier. Das Buch spricht über den optimistischen und praktischen Blick auf die Big Data-Revolution. Die Autoren dieses Buches sprechen auch darüber, wie die Big-Data-Technologie unser Leben verändern kann und was wir tun können, um uns vor ihren Gefahren zu schützen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon4) Geschichtenerzählen mit Daten: Ein Leitfaden zur Datenvisualisierung für Geschäftsleute
Das Geschichtenerzählen mit Daten ist ein Buch von Cole Nussbaumer Knaflic. In diesem Buch lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung und die effektive Kommunikation mit Daten kennen. Die Lektionen in diesem Buch sind größtenteils theoretisch und bieten viele Beispiele aus der Praxis, die sofort auf Ihre nächste Grafik oder Präsentation angewendet werden können.
In diesem Buch erfahren die Leser auch, wie sie über vorhersehbare Tools hinausgehen können, um die Wurzel Ihrer Daten zu erreichen. Es enthält auch ein Thema zur Verwendung Ihrer Daten, um eine ansprechende und informative Geschichte zu erstellen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon5) Entwerfen datenintensiver Anwendungen
Das Entwerfen datenintensiver Anwendungen ist ein Buch von Martin Kleppmann. In diesem Buch lernen Sie die Vor- und Nachteile verschiedener Technologien für die Verarbeitung und Speicherung von Daten kennen. Dieses Buch hilft Softwareentwicklern und Architekten auch dabei, zu lernen, wie Daten in modernen Anwendungen vollständig genutzt werden können.
Das Buch hilft Ihnen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es die Stärken und Schwächen verschiedener Tools identifiziert und die Kompromisse in Bezug auf Konsistenz, Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Komplexität berücksichtigt.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon6) Praktische Statistik für Datenwissenschaftler: 50 wesentliche Konzepte
Practical Statistics for Data Scientists ist ein Buch von Peter Bruce (Autor), Andrew Bruce. In diesem Buch wird erklärt, wie verschiedene statistische Methoden auf die Datenwissenschaft angewendet werden, und es werden Ratschläge gegeben, was wichtig ist und was nicht.
Dieses Buch ist ein benutzerfreundliches Data Science-Nachschlagewerk, wenn Sie mit der R-Programmierung vertraut sind und über statistische Kenntnisse verfügen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon7) Data Science und Big Data Analytics: Erkennen, Analysieren, Visualisieren und Präsentieren von Daten
Data Science und Big Data Analytics ist ein Buch, das vom EMC Education Service veröffentlicht wurde. Dieses Buch behandelt die Breite der Aktivitäten sowie Methoden und Werkzeuge, die Datenwissenschaftler verwenden. Das Buch konzentriert sich auf Konzepte, Prinzipien und praktische Anwendungen.
Es gilt für jede Industrie- und Technologieumgebung sowie für das Lernen. Es wird unterstützt und anhand von Beispielen erläutert, die Sie mit Open Source-Software replizieren können.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon8) Data Science for Business: Was Sie über Data Mining und datenanalytisches Denken wissen müssen
Data Science for Business ist ein Buch der bekannten Data Science-Experten Foster Provost und Tom Fawcett. Dieses datenwissenschaftliche Studienbuch führt in die Grundprinzipien der datenwissenschaftlichen Forschung ein. Dieses Studienbuch hilft Ihnen, die vielen heute verwendeten Data-Mining-Techniken zu verstehen.
Sie erfahren auch, wie Sie die Kommunikation zwischen Geschäftsinteressenten und Datenwissenschaftlern verbessern können. Es hilft Ihnen auch dabei, den datenanalytischen Prozess zu verstehen und zu verstehen, wie datenwissenschaftliche Methoden die Entscheidungsfindung in Unternehmen unterstützen können.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon9) Head First Statistics: Ein gehirnfreundlicher Leitfaden
Head First Statistics ist ein Buch von Dawn Griffiths. Der Autor erweckt dieses typisch trockene Thema zum Leben und lehrt Sie alles, was Sie über Statistiken wissen wollen und müssen, anhand eines Materials, das voller Rätsel, Geschichten, Quiz und Beispiele aus der Praxis ist. Dieses Buch hilft Ihnen, Statistiken zu lernen, damit Sie es können Schlüsselpunkte verstehen und nutzen. Das Buch behandelt auch die visuelle Darstellung von Daten mit Diagrammen und Plots. Schließlich lehrt das Buch auch, wie Sie Wahrscheinlichkeit und Erwartung usw. berechnen können.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon10) R für Data Science: Importieren, Aufräumen, Transformieren, Visualisieren und Modellieren von Daten
R for Data Science ist ein Buch von Hadley Wickham. Es wurde entwickelt, um Sie so schnell wie möglich zum Data Science zu bewegen.
Das Buch führt Sie durch die Schritte des Importierens, Erforschens und Modellierens Ihrer Daten und der Kommunikation der Ergebnisse.
In diesem Buch erhalten Sie einen umfassenden Überblick über den datenwissenschaftlichen Zyklus. Neben den grundlegenden Tools müssen Sie die Details verwalten. Jeder Abschnitt dieses Buches enthält Übungen, mit denen Sie das Gelernte üben können.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon11) Praktisches maschinelles Lernen
Hands-On Machine Learning ist ein Data Science-Buch von Aurélien Géron. Das Buch hilft Ihnen dabei, die Konzepte und Werkzeuge zum Aufbau intelligenter Systeme zu erlernen. Sie lernen auch verschiedene Techniken, wie die einfache lineare Regression und das Fortschreiten zu tiefen neuronalen Netzen. Jedes Kapitel dieses Buches hilft Ihnen dabei, das Gelernte anzuwenden. Alles was Sie brauchen ist Programmiererfahrung.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon12) Python für die Datenanalyse: Daten-Wrangling mit Pandas, NumPy und IPython
Python for Data Analysis ist ein Buch von Wes McKinney. Dieses Nachschlagewerk enthält zahlreiche Fallstudien, die zeigen, wie viele häufig auftretende Datenanalyseprobleme gelöst werden können. In diesem Data Science-Buch lernen Sie die neuesten Versionen von Pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.
Dieses Nachschlagewerk ist eine praktische, moderne Einführung in datenwissenschaftliche Tools in Python. Es ist ein ideales Buch für Analysten, die Python und Python-Programmierer noch nicht kennen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon13) Einführung in das maschinelle Lernen mit Python: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler
Maschinelles Lernen mit Python ist ein Buch von Andreas C. Müller (Autor), Sarah Guido (Autor). In diesem Buch lernen Sie die Schritte kennen, die zum Erstellen einer erfolgreichen Anwendung für maschinelles Lernen mit Python und der Sci-Kit-Lernbibliothek erforderlich sind.
In diesem Buch lernen Sie die Schritte kennen, die zum Erstellen einer erfolgreichen Anwendung für maschinelles Lernen mit Python und der Scikit-Lernbibliothek erforderlich sind. Dieses Lernmaterial führt Sie auch in die NumPy- und Matplotlib-Bibliotheken ein.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon14) Praktische Datenwissenschaft mit R.
Practical Data Science with R ist ein Buch von Nina Zumel (Autor), John Mount (Autor) und Jim Porzak. Das Buch erklärt Grundprinzipien ohne langwierige theoretische Details. Sie stellen die tatsächlichen Anwendungsfälle bereit, mit denen Sie beim Sammeln, Kuratieren und Analysieren der Daten konfrontiert sind.
Sie können die Programmiersprache R und statistische Analysetechniken anwenden. Das Buch erklärte sorgfältig Beispiele basierend auf Marketing, BI und Entscheidungsunterstützungssystem. Das Buch behandelt auch Themen wie das Entwerfen von Experimenten, die auf Vorhersagemodellen aufbauen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon15) Mit Daten denken
Denken mit Daten ist ein Buch von Max Sharon. Es hilft Ihnen dabei, Techniken zu erlernen, mit denen Sie Daten in Wissen umwandeln können, das Sie verwenden können. In diesem Buch finden Sie einen Rahmen für die Definition Ihres Projekts. Es enthält auch Daten, die Sie sammeln möchten, und wie Sie sich den Ergebnissen nähern und sie analysieren möchten.
Dieses Data Science-Buch hilft Ihnen auch dabei, datenspezifische Argumentationsmuster zu untersuchen und zu lernen, wie Sie nützlichere Argumente erstellen.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon16) Das Data Science Handbuch
Das Data Science Handbook wurde von Field Cady verfasst. Es ist ein ideales Nachschlagewerk für Datenanalysemethoden und Big-Data-Softwaretools. Das Buch ist ideal für Leute, die Data Science praktizieren möchten, aber nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen.
Dieses datenwissenschaftliche Buch ist auch ein ideales Lernmaterial für Forscher und Doktoranden. Sie müssen reale Analysen lernen und ihre Fähigkeiten erweitern.
Überprüfen Sie die neuesten Preis- und Nutzerbewertungen bei Amazon17) Eine Einführung in das statistische Lernen
Eine Einführung in das statistische Lernen ist ein Buch, das von einer Gruppe von Autoren wie Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie und Robert Tibshira geschrieben wurde. Dieses Data Science-Buch enthält nützliche Modellierungs- und Vorhersagetechniken sowie relevante Anwendungen.
Das Buch bietet Farbgrafiken und Beispiele aus der Praxis, um die vorgestellten Methoden zu veranschaulichen. Jedes Kapitel dieses Buches enthält ein Tutorial zur Implementierung der in der R-Sprache vorgestellten Analysen und Methoden.
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