Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô. Khoa học dữ liệu đã xuất hiện nhờ sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn.
Dưới đây là danh sách 17 Sách Hàng đầu về Khoa học Dữ liệu được tuyển chọn nên là một phần của bất kỳ người mới bắt đầu nào trong thư viện Người học Khoa học Dữ liệu nâng cao.
1) Khoa học dữ liệu từ Scratch: Nguyên tắc đầu tiên với Python
Khoa học dữ liệu từ Scratch là một cuốn sách được viết bởi Joel Gurus. Cuốn sách này giúp bạn học toán và thống kê là cốt lõi của khoa học dữ liệu. Bạn cũng sẽ học các kỹ năng hack mà bạn cần để bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.
Cuốn sách bao gồm các chủ đề như triển khai k-láng giềng gần nhất, Naïve Bayes, hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và mô hình phân cụm. Bạn cũng sẽ có thể khám phá xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích mạng, v.v.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon2) Khoa học dữ liệu cho hình nộm
Data Science For Dummies là một cuốn sách được viết bởi Lillian Pierson. Cuốn sách này lý tưởng cho các chuyên gia CNTT và sinh viên muốn có một tài liệu sơ lược nhanh chóng về tất cả các lĩnh vực của không gian khoa học dữ liệu mở rộng.
Cuốn sách bao gồm các chủ đề như dữ liệu lớn, khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu và cách tất cả các lĩnh vực này được kết hợp để mang lại giá trị lớn. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về công nghệ, ngôn ngữ lập trình và phương pháp toán học.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon3) Dữ liệu lớn: Một cuộc cách mạng sẽ thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và suy nghĩ
Dữ liệu lớn là cuốn sách được viết bởi Viktor Mayer-Schonberger và Kenneth Cukier. Cuốn sách nói về cái nhìn lạc quan và thực tế về cuộc cách mạng Dữ liệu lớn. Các tác giả của cuốn sách này cũng nói về cách công nghệ Dữ liệu lớn có thể thay đổi cuộc sống của chúng ta và những gì chúng ta có thể làm để bảo vệ bản thân khỏi những hiểm họa của nó.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon4) Kể chuyện với dữ liệu: Hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu cho các chuyên gia kinh doanh
Kể chuyện bằng dữ liệu là cuốn sách được viết bởi Cole Nussbaumer Knaflic. Trong cuốn sách này, bạn sẽ học các nguyên tắc cơ bản về trực quan hóa dữ liệu và cách giao tiếp hiệu quả với dữ liệu. Các bài học trong cuốn sách này chủ yếu là lý thuyết và cung cấp nhiều ví dụ thực tế sẵn sàng để áp dụng ngay vào biểu đồ hoặc bản trình bày tiếp theo của bạn.
Cuốn sách này cũng dạy người đọc về cách họ có thể vượt ra ngoài các công cụ có thể đoán trước để tiếp cận gốc dữ liệu của bạn. Nó cũng bao gồm một chủ đề về cách sử dụng dữ liệu của bạn để tạo ra một câu chuyện hấp dẫn và nhiều thông tin.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon5) Thiết kế các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu
Thiết kế các ứng dụng chuyên sâu về dữ liệu là một cuốn sách được viết bởi Martin Kleppmann. Cuốn sách này giúp tìm hiểu những lợi ích và hạn chế của các công nghệ khác nhau để xử lý và lưu trữ dữ liệu. Cuốn sách này cũng giúp các kỹ sư phần mềm và kiến trúc sư tìm hiểu về cách sử dụng đầy đủ dữ liệu trong các ứng dụng hiện đại.
Cuốn sách giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách xác định điểm mạnh và điểm yếu của các công cụ khác nhau và điều hướng sự đánh đổi xung quanh tính nhất quán, khả năng mở rộng, khả năng chịu lỗi và độ phức tạp.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon6) Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu: 50 khái niệm cơ bản
Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu là một cuốn sách được viết bởi Peter Bruce (Tác giả), Andrew Bruce. Cuốn sách này giải thích cách áp dụng các phương pháp thống kê khác nhau vào khoa học dữ liệu và cung cấp cho bạn lời khuyên về điều gì quan trọng và điều gì không.
Cuốn sách này là một cuốn sách tham khảo khoa học dữ liệu dễ sử dụng nếu bạn đã quen thuộc với lập trình R và có một số kiến thức về thống kê.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon7) Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu lớn: Khám phá, phân tích, hình ảnh hóa và trình bày dữ liệu
Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu lớn là một cuốn sách được xuất bản bởi dịch vụ giáo dục EMC. Cuốn sách này trình bày phạm vi rộng của các hoạt động cũng như các phương pháp và công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Cuốn sách tập trung vào các khái niệm, nguyên lý và các ứng dụng thực tế.
Nó áp dụng cho bất kỳ ngành công nghiệp và môi trường công nghệ, và việc học tập. Nó được hỗ trợ và giải thích với các ví dụ mà bạn có thể sao chép bằng phần mềm nguồn mở.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon8) Khoa học dữ liệu dành cho doanh nghiệp: Những điều bạn cần biết về Khai thác dữ liệu và Tư duy phân tích dữ liệu
Khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp là cuốn sách được viết bởi các chuyên gia khoa học dữ liệu nổi tiếng Foster Provost và Tom Fawcett. Cuốn sách nghiên cứu Khoa học dữ liệu này giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. Cuốn sách nghiên cứu này giúp bạn hiểu nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu đang được sử dụng ngày nay.
Bạn cũng sẽ học cách cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan trong kinh doanh và các nhà khoa học dữ liệu. Nó cũng giúp bạn hiểu quy trình phân tích dữ liệu và cách các phương pháp khoa học dữ liệu có thể hỗ trợ việc ra quyết định kinh doanh.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon9) Thống kê đầu tiên: Hướng dẫn thân thiện với não bộ
Head First Statistics là một cuốn sách được viết bởi Dawn Griffiths. Nhà văn mang chủ đề thường khô khan này vào cuộc sống, dạy cho bạn mọi thứ bạn muốn và cần biết về số liệu thống kê thông qua một tài liệu có đầy đủ các câu đố, câu chuyện, câu đố và các ví dụ thực tế. Cuốn sách này giúp bạn học thống kê để bạn có thể hiểu các điểm chính và sử dụng chúng. Cuốn sách cũng đề cập đến cách trình bày dữ liệu một cách trực quan bằng biểu đồ và đồ thị. Cuối cùng, cuốn sách cũng dạy cách bạn có thể tính toán xác suất và kỳ vọng, v.v.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon10) R dành cho khoa học dữ liệu: Nhập, Gọn gàng, Chuyển đổi, Trực quan hóa và Dữ liệu Mô hình
R cho Khoa học Dữ liệu là một cuốn sách được viết bởi Hadley Wickham. Nó được thiết kế để giúp bạn thực hiện khoa học dữ liệu nhanh nhất có thể.
Cuốn sách hướng dẫn bạn các bước nhập, khám phá và lập mô hình dữ liệu của bạn và truyền đạt kết quả.
Trong cuốn sách này, bạn sẽ có được sự hiểu biết toàn cảnh, đầy đủ về chu trình khoa học dữ liệu. Ngoài các công cụ cơ bản, bạn cần quản lý các chi tiết. Mỗi phần của cuốn sách này được kết hợp với các bài tập để giúp bạn thực hành những gì bạn đã học trong suốt quá trình.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon11) Học máy thực hành
Học Máy Thực hành là một cuốn sách Khoa học Dữ liệu được viết bởi Aurélien Géron. Cuốn sách giúp bạn tìm hiểu các khái niệm và công cụ để xây dựng hệ thống thông minh. Bạn cũng sẽ học các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính đơn giản và tiến tới các mạng thần kinh sâu. Mỗi chương của cuốn sách này giúp bạn áp dụng những gì đã học; tất cả những gì bạn cần là kinh nghiệm lập trình.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon12) Python để phân tích dữ liệu: Data Wrangling với Pandas, NumPy và IPython
Python để phân tích dữ liệu là một cuốn sách được viết bởi Wes McKinney. Cuốn sách tham khảo này có đầy đủ các nghiên cứu điển hình chỉ ra cách giải quyết nhiều vấn đề phân tích dữ liệu thường gặp. Trong cuốn sách Khoa học dữ liệu này, bạn sẽ tìm hiểu các phiên bản mới nhất của gấu trúc, NumPy, IPython và Jupyter.
Cuốn sách tham khảo này là một giới thiệu thực tế, hiện đại về các công cụ khoa học dữ liệu bằng Python. Đây là một cuốn sách lý tưởng cho các nhà phân tích mới làm quen với Python và các lập trình viên Python.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon13) Giới thiệu về Học máy với Python: Hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu
Học máy với Python là cuốn sách được viết bởi Andreas C. Müller (Tác giả), Sarah Guido (Tác giả). Trong cuốn sách này, bạn sẽ học các bước cần thiết để tạo một ứng dụng học máy thành công với Python và thư viện sci-kit-learning.
Trong cuốn sách này, bạn sẽ học các bước cần thiết để tạo một ứng dụng học máy thành công với Python và thư viện scikit-learning. Tài liệu nghiên cứu này cũng giới thiệu cho bạn các thư viện NumPy và matplotlib.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon14) Khoa học dữ liệu thực tế với R
Khoa học Dữ liệu Thực tế với R là cuốn sách được viết bởi Nina Zumel (Tác giả), John Mount (Tác giả) và Jim Porzak. Cuốn sách giải thích các nguyên tắc cơ bản mà không có các chi tiết lý thuyết dài dòng. Bạn sẽ cung cấp các trường hợp sử dụng thực tế mà bạn phải đối mặt khi thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu.
Bạn sẽ có thể áp dụng ngôn ngữ lập trình R và các kỹ thuật phân tích thống kê. Cuốn sách giải thích cẩn thận các ví dụ dựa trên tiếp thị, BI và hệ thống hỗ trợ quyết định. Cuốn sách cũng bao gồm các chủ đề như cách thiết kế các thí nghiệm được xây dựng dựa trên các mô hình dự đoán.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon15) Suy nghĩ với dữ liệu
Tư duy với dữ liệu là một cuốn sách được viết bởi Max Sharon. Nó giúp bạn học các kỹ thuật để biến dữ liệu thành kiến thức mà bạn có thể sử dụng. Trong cuốn sách này, bạn sẽ khám phá ra một khuôn khổ để xác định dự án của bạn. Nó cũng bao gồm dữ liệu bạn muốn thu thập và cách bạn định tiếp cận và phân tích kết quả của nó.
Cuốn sách Khoa học Dữ liệu này cũng giúp bạn khám phá các mẫu lập luận cụ thể về dữ liệu và tìm hiểu cách xây dựng các lập luận hữu ích hơn.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon16) Sổ tay Khoa học Dữ liệu
Sổ tay Khoa học Dữ liệu được viết bởi Field Cady. Đây là một cuốn sách tham khảo lý tưởng cho phương pháp phân tích dữ liệu và các công cụ phần mềm dữ liệu lớn. Cuốn sách lý tưởng cho những người muốn thực hành khoa học dữ liệu nhưng thiếu các bộ kỹ năng cần thiết.
Cuốn sách Khoa học dữ liệu này cũng là một tài liệu nghiên cứu lý tưởng cho các nhà nghiên cứu cũng như các sinh viên mới tốt nghiệp. Họ yêu cầu học các phân tích trong thế giới thực và mở rộng bộ kỹ năng của họ.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon17) Giới thiệu về Học thống kê
Giới thiệu về Học thống kê là cuốn sách được viết bởi một nhóm tác giả như Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. Cuốn sách Khoa học Dữ liệu này trình bày các kỹ thuật mô hình hóa và dự đoán hữu ích, cùng với các ứng dụng có liên quan.
Cuốn sách cung cấp đồ họa màu và các ví dụ thực tế được sử dụng để minh họa các phương pháp được trình bày. Mỗi chương của cuốn sách này có một hướng dẫn thực hiện các phân tích và phương pháp được trình bày bằng ngôn ngữ R.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon