Veri Biliminde Ustalaşmak için 5 Ücretsiz Kitap

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Veri Biliminde Ustalaşmak için 5 Ücretsiz Kitap
Yazarın çizimi

Veri bilimine adım attığınızda Udemy kursları, YouTube videoları ve makaleler gibi çok çeşitli kaynaklar parmaklarınızın ucunda olur. Ancak bunalmış hissetmemek ve motivasyonunuzu kaybetmemek için kendinize ne üzerinde çalışmanız gerektiği konusunda net bir yapı vermeniz gerekir.

Bu makale, veri bilimi yolculuğunda öğrenmeniz gereken temel kavramları kapsayacak beş kitabı inceleyecek. Bu kitapların her biri şunları öğrenmeye yardımcı olur:

Python
İstatistikler
Doğrusal Cebir
Makine öğrenme
Derin Öğrenme

Kitap linki: Rüzgarlı Bir Python Turu

Çok fazla zaman harcamadan Python öğrenmeye başlamak istiyorsanız bu kitap sizin için iyi bir seçim olabilir. Python'un temel kavramlarına çok kısa bir genel bakış sunar. 100 sayfalık kitabın yanı sıra alıştırmaların yer aldığı bir GitHub deposu da bulunmaktadır.

Özellikle Python'un temel veri türlerini hızlı bir şekilde öğrenebilirsiniz: tam sayılar, kayan noktalı sayılar, dizeler, Boole'lar, listeler, tanımlama grupları, sözlükler ve kümeler. Kitabın sonunda Python kütüphaneleri, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scipy hakkında kısa bir genel bakış bulunmaktadır.

Aşağıdaki içeriği kapsar:

Temel Sözdizimi
Değişkenler
Operatörler
Başlıca Veri Türleri
Döngü için
Döngü sırasında
fonksiyonlar
If-elif-else
Python kitaplıklarına hızlı genel bakış

Kitap linki: İstatistikleri Düşünün: Olasılık ve İstatistik

Çalıştığınız konuyu uygulamaya koymadan olasılık ve istatistik konusunda iyi bir bilgi edinmek zor olabilir. Bu kitabın güzelliği, birkaç temel kavrama odaklanmış olması ve sadece teoriyi göstermemesi, aynı zamanda Python ile yazılmış pratik alıştırmaların da bulunmasıdır.

Kitap şunları kapsar:

Özet İstatistik
Veri dağıtımı
Olasılık Dağılımları
Bayes Teoremi
Merkezi Limit Teoremi
Hipotez testi
tahmin

Kitap linki: Uygulamalı Makine Öğrenimi için Doğrusal Cebire Giriş

Üniversitede Lineer Cebir okuduğunuzda çoğu zaman profesörler herhangi bir pratik uygulama olmadan tüm teoriyi açıklarlar. Yani sınava giriyorsunuz ve işiniz bittiğinde her kavramı unutuyorsunuz çünkü kafanızda bunlar çok soyut.

Şans eseri, makine öğrenimi modellerini incelerken karşılaşacağınız doğrusal cebirin temellerine ilişkin iyi bir giriş sağlayan bu harika kitabı buldum. Her teorik kavramı, bilimsel hesaplama için iyi bilinen bir Python kütüphanesi olan NumPy ile yazılmış pratik bir örnek takip etmektedir.

Bunlar ele alınan ana konulardır:

Vektörler
Matrisler
Projeksiyonlar
determinant
Özvektörler ve Özdeğerler
Tekil Değer Ayrışımı

Kitap linki: Python ile Makine Öğrenimine Giriş

Python, İstatistik ve Doğrusal Cebir okuduktan sonra, gerçek dünyadaki sorunları çözmek için Makine Öğrenimi modelleri hakkında nihayet her şeyi öğrenmenin zamanı geldi. Kitap, yeni başlayanlar için öneriliyor ve makine öğrenimi uygulamaları için scikit-learn'i kullanıyor.

Bunlar açıklanan ana makine öğrenimi modelleridir:

Doğrusal regresyon
Naif bayanlar
Karar ağaçları
Karar Ağaçları Toplulukları
Vektör makineleri desteklemek
Temel bileşenler Analizi
t-SNE
K-Kümeleme Demektir
DBSCAN

Kitap linki: Python ile Derin Öğrenme

Bu beşinci ve son kitap, halihazırda Python programlama bilgisine sahip olan ve makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerektirmeyen kişiler için tasarlandı. Bu kitabın yazarı, Google'da yazılım mühendisi ve yapay zeka araştırmacısı olan ve 2015 yılında piyasaya sürülen derin öğrenme kütüphanesi Keras'ı oluşturmasıyla ünlü Francois Chollet'tir. Bunlar en önemli kavramlardır:

Nöral ağlar
Dönüşümlü Sinir Ağları
Tekrarlayan Sinir Ağları
LSTM
Üretken Çekişmeli Ağlar

Bu önerilerin tümü, veri bilimi alanına girmek isteyen yeni başlayanlar için harikadır. Ayrıca bazı kavramlara ilişkin bilgi eksikliğinin olduğunun farkında olan ve anlayışlarını güçlendirmeye ihtiyaç duyan veri bilimcilere ve araştırmacılara da faydalı olabilir. Umarım bu kitap listesini beğenmişsinizdir. Veri Bilimi hakkında başka yararlı kitaplar biliyor musunuz? Anlaşılır önerileriniz varsa bunları yorumlara bırakın.

Eugenia Anello şu anda İtalya Padova Üniversitesi Bilgi Mühendisliği Bölümü'nde araştırma görevlisidir. Araştırma projesi, Anomali Tespiti ile birlikte Sürekli Öğrenmeye odaklanmıştır.