5 olcsó könyv a Master Data Science számára – KDnuggets

A kép DALLE-3-mal készült
 

Az adattudomány jövedelmező terület, sok kilátással a jövőben. A mesterséges intelligencia közelmúltbeli fejlődésével nem lehet meglepő, hogy az adattudomány továbbra is az egyik legkeresettebb foglalkozás lesz. Ugyanakkor tudom, hogy nem könnyű áttörni ezen a területen.

Sokat kell tanulni, ha be akarsz törni az adattudományi területre, és sok adatszempontot szeretnél megérteni. Ez azt is jelenti, hogy jó anyagokra van szükségünk a tanuláshoz, mivel nem akarunk időt vesztegetni. Ez a cikk öt olcsó könyvet tárgyal, amelyek segítségével elsajátíthatja az adattudományt.

Mik ezek a könyvek? Menjünk bele.

A terület elsajátításához mélyrehatóan meg kell értenünk azt a területet, amelyet el akarunk végezni. Meg kell értenünk az adattudományt, hogy értéket hozzunk munkánkba, és elkerüljük, hogy egyáltalán ne kapjuk meg a munkát.

A Data Science John D. Kelleher és Brendan Tierney könyve lehet az első lépés az átfogó adattudományi iparág megértéséhez. 9 dolláros áron a következőket tanulhatja meg a könyvből:

1. Adattudomány története
2. Adattudományi alkalmazások
3. Az adattudomány eszközei
4. Etikai aggályok az adattudományi alkalmazásban
5. Adattudományi karriernövekedés

Ez a könyv nagyszerű bevezető könyv mindazok számára, akik szeretnének betörni az adattudományi területre vagy jobban megérteni az adattudomány fogalmát.

A programozási ismeretek már az adattudósok gerincévé váltak, és ezeket minden cég követelményként sorolja fel. A követelmény gyakran a Python nyelv, a modern adattudósok programozási nyelve. Python-készségek nélkül nagy esély van arra, hogy nem tudjuk megfelelően végezni a munkánkat.

Python adatelemzés Avinash Navlani, Armando Fandango és Ivan Idris (szerző) könyve teljes körű tanulást nyújt az adattudományi területen a szükséges Python-készségekkel. Amit tanulnál, az a következőket tartalmazza:

1. Alapvető Python-könyvtárak és adatkezelés
2. Statisztikai és matematikai alapok
3. Speciális adatelemzési technikák
4. Speciális adatelemzés
5. Számítási hatékonyság a Dask segítségével

A könyv ára 16 dollár körül van, ami az olcsóbb tartományba esik a többi könyvhöz képest. Bár ennek a könyvnek az értéke nagy.

Míg az adattudósoknak ismerniük kell a programozási nyelvet, meg kell értenünk a statisztikai elméletet is. Adatelemzésünk és gépi tanulási algoritmusaink statisztikai módszertanon alapultak, és az általunk végzett adattevékenység megértéséhez meg kellett értenünk az alapvető statisztikákat.

Meztelen statisztika: A rettegés kivonása az adatokbólCharles Wheelan írta, szórakoztató módon és alkalmazási példákkal bontja le a statisztikai fogalmakat. A könyv a következő eseteket tartalmazza:

1. Szabványos hiba és CI alkalmazások politikai közvélemény-kutatási ügyekben.
2. Egészségügyi problémák kockázatának regressziós elemzése az Egyesült Királyságban.
3. Netflix és Target statisztikai következtetési alkalmazások termékajánláshoz.

Még mindig sok statisztikai fogalom van, amelyet megtanulhat ebből a könyvből. 8 dolláros árával könnyen megértheti, miért fontos a statisztika az adattudományban.

Az adattudomány alapvető ismeretei után meg kell tanulnunk a gépi tanulási algoritmust. Az adatkutatók elsődleges eszköze az ML-modell, és elengedhetetlen annak megértése, hogy az egyes modellek hogyan működnek, és miért használjuk őket.

A stoppos útmutató a gépi tanulási algoritmusokhoz Devin Schumacher, Francis La Bounty Jr. és Devanshu Mahapatra referenciaként szolgálna a gépi tanulási algoritmus további megértéséhez. Ebből a könyvből a következő fogalmakat tanulhatja meg:

1. Osztályozási és regressziós technikák
2. Klaszterezési algoritmusok
3. Ideghálózatok és mély tanulás
4. Optimalizálási és problémamegoldó algoritmusok
5. Együttes módszerek és dimenziócsökkentési technikák
6. Erősítő tanulás

Minden fejezet egy önálló rész, így bármelyik fejezetbe beleugorhatunk, ami érdekel. 12 dollárért rengeteg tudást szerezhetsz az elméletitől a való világbeli ML alkalmazásokig.

Az adattudomány nem csak a programozásról, a gépi tanulásról vagy a statisztikákról szól. Az egész arról szól, hogy értéket adjunk a rendelkezésünkre álló adatokból. Ekkor minden adatkutató számára alapvető fontosságú, hogy megértse, hogyan közölje technikai eredményeinket olyan betekintésben, amelyet az érdekelt felek vagy a nem műszaki személyek megértenek.

A Data Insights kézbesítve Mo Villagran könyvében elmagyarázza, hogy az adatszakértőknek nehézséget okoz az értékteremtés az érdekelt felekkel való gyenge kommunikáció, a marketingfelhajtás által táplált irreális elvárások és a legtöbb adattermék kihasználatlansága miatt. Tapasztalatai alapján hét lépést állít össze, amelyeket megtehetünk a jobb kommunikáció és az érintettek igényeinek felmérése érdekében.

15 dollárért gyorsan megtanulhatja ezeket a lépéseket, és fejlesztheti magát a mindig szükséges puha készségekkel.

Az adattudomány kihívásokkal teli terület, amelyet meg kell törni. Éppen ezért ez az öt olcsó könyv segít az adattudomány elsajátításában. A könyvek a következőket tartalmazzák:

1. Data Science (Az MIT Press Essential Knowledge sorozat)
2. Python adatelemzés
3. Meztelen statisztika: A rettegés kivonása az adatokból
4. A stoppos útmutató a gépi tanulási algoritmusokhoz
5. Data Insights kézbesítve

 
 

Cornelius Yudha Wijaya adattudományi asszisztens menedzser és adatíró. Miközben teljes munkaidőben dolgozik az Allianz Indonesia-nál, szeret Python és Data tippeket megosztani a közösségi médián és az írási médián keresztül.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.kdnuggets.com/5-cheap-books-to-master-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-cheap-books-to-master-data-science