Datawetenschap is het studiegebied dat het extraheren van inzichten uit enorme hoeveelheden gegevens omvat door het gebruik van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Het helpt u om verborgen patronen uit de onbewerkte gegevens te ontdekken. Data Science is ontstaan door de evolutie van wiskundige statistieken, data-analyse en big data.
Hier is een samengestelde lijst met Top 17 Data Science-boeken die deel zouden moeten uitmaken van elke beginner tot gevorderde Data Science Learners-bibliotheek.
1) Data Science from Scratch: eerste principes met Python
Data Science from Scratch is een boek geschreven door Joel Gurus. Dit boek helpt je wiskunde en statistiek te leren die de kern vormen van datawetenschap. Je leert ook hackvaardigheden die je nodig hebt om aan de slag te gaan als datawetenschapper.
De boeken bevatten onderwerpen als het implementeren van k-naaste buren, Naïve Bayes, lineaire en logistieke regressie, beslissingsbomen en clustermodellen. Je zult ook in staat zijn om natuurlijke taalverwerking, netwerkanalyse, enz. Te verkennen.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon2) Datawetenschap voor dummies
Data Science For Dummies is een boek geschreven door Lillian Pierson. Dit boek is ideaal voor IT-professionals en studenten die een snelle inleiding willen die alle gebieden van de uitgebreide datawetenschap beslaat.
Het boek behandelt onderwerpen als big data, data science en data engineering, en hoe al deze gebieden worden gecombineerd, wat een grote meerwaarde biedt. Je leert ook over technologieën, programmeertalen en wiskundige methoden.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon3) Big data: een revolutie die de manier waarop we leven, werken en denken zal veranderen
Big Data is een boek geschreven door Viktor Mayer-Schonberger en Kenneth Cukier. Het boek gaat over de optimistische en praktische kijk op de Big Data-revolutie. De auteurs van dit boek vertellen ook hoe Big data-technologie ons leven kan veranderen en wat we kunnen doen om onszelf tegen de gevaren ervan te beschermen.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon4) Verhalen vertellen met gegevens: een gids voor gegevensvisualisatie voor zakelijke professionals
Verhalen vertellen met data is een boek geschreven door Cole Nussbaumer Knaflic. In dit boek leer je de basisprincipes van datavisualisatie en hoe je effectief met data kunt communiceren. De lessen in dit boek zijn meestal in theorie en bieden veel praktijkvoorbeelden die direct kunnen worden toegepast op uw volgende grafiek of presentatie.
Dit boek leert de lezer ook hoe ze verder kunnen gaan dan voorspelbare tools om de wortel van uw gegevens te bereiken. Het bevat ook een onderwerp over hoe u uw gegevens kunt gebruiken om een boeiend en informatief verhaal te maken.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon5) Ontwerpen van data-intensieve applicaties
Designing Data-Intensive Applications is een boek geschreven door Martin Kleppmann. Dit boek leert de voor- en nadelen van verschillende technologieën voor het verwerken en opslaan van gegevens. Dit boek helpt software-ingenieurs en architecten ook om te leren hoe ze volledig gebruik kunnen maken van gegevens in moderne applicaties.
Het boek helpt je om weloverwogen beslissingen te nemen door de sterke en zwakke punten van verschillende tools te identificeren en door de afwegingen rond consistentie, schaalbaarheid, fouttolerantie en complexiteit te navigeren.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon6) Praktische statistieken voor datawetenschappers: 50 essentiële concepten
Praktische statistieken voor datawetenschappers is een boek geschreven door Peter Bruce (auteur), Andrew Bruce. Dit boek legt uit hoe je verschillende statistische methoden toepast op data science, en geeft je advies over wat belangrijk is en wat niet.
Dit boek is een gebruiksvriendelijk naslagwerk voor data science als je bekend bent met de R-programmering en enige kennis van statistiek hebt.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon7) Datawetenschap en big data-analyse: gegevens ontdekken, analyseren, visualiseren en presenteren
Data Science and Big Data Analytics is een boek dat is uitgegeven door EMC Education Service. Dit boek behandelt de breedte van activiteiten en methoden en tools die datawetenschappers gebruiken. Het boek richt zich op concepten, principes en praktische toepassingen.
Het is van toepassing op elke industriële en technologische omgeving, en op het leren. Het wordt ondersteund en uitgelegd met voorbeelden die u kunt repliceren met behulp van open-source software.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon8) Data Science for Business: wat u moet weten over datamining en data-analytisch denken
Data Science for Business is een boek dat is geschreven door de bekende data science-experts Foster Provost en Tom Fawcett. Dit Data science studieboek introduceert de fundamentele principes van data science. Dit studieboek helpt je de vele dataminingtechnieken te begrijpen die tegenwoordig worden gebruikt.
Je leert ook hoe je de communicatie tussen zakelijke belanghebbenden en datawetenschappers kunt verbeteren. Het helpt u ook het data-analytische proces te begrijpen en hoe data science-methoden zakelijke besluitvorming kunnen ondersteunen.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon9) Head First Statistics: een hersenvriendelijke gids
Head First Statistics is een boek geschreven door Dawn Griffiths. De schrijver brengt dit typisch droge onderwerp tot leven en leert je alles wat je wilt en moet weten over statistieken door middel van een materiaal vol puzzels, verhalen, quizzen en praktijkvoorbeelden. begrijp de belangrijkste punten en gebruik ze. Het boek behandelt ook hoe gegevens visueel kunnen worden gepresenteerd met grafieken en plots. Ten slotte leert het boek ook hoe je waarschijnlijkheid en verwachting kunt berekenen, enz.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon10) R voor datawetenschap: gegevens importeren, opruimen, transformeren, visualiseren en modelleren
R for Data Science is een boek geschreven door Hadley Wickham. Het is ontworpen om u zo snel mogelijk aan data science te helpen.
Het boek leidt u door de stappen van het importeren, verkennen en modelleren van uw gegevens en het communiceren van de resultaten.
In dit boek krijg je een compleet, totaalbeeld van de data science-cyclus. Afgezien van de basistools, moet u de details beheren. Elk deel van dit boek is gekoppeld aan oefeningen om u te helpen oefenen wat u gaandeweg hebt geleerd.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon11) Hands-on machine learning
Hands-On Machine Learning is een Data Science-boek geschreven door Aurélien Géron. Het boek helpt je de concepten en tools te leren voor het bouwen van intelligente systemen. Je leert ook verschillende technieken, zoals eenvoudige lineaire regressie en voortgang naar diepe neurale netwerken. Elk hoofdstuk van dit boek helpt je toe te passen wat je hebt geleerd; alles wat je nodig hebt is programmeerervaring.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon12) Python voor data-analyse: Data Wrangling met Panda's, NumPy en IPython
Python for Data Analysis is een boek geschreven door Wes McKinney. Dit naslagwerk staat vol met casestudy's die laten zien hoe veel voorkomende problemen met gegevensanalyse kunnen worden opgelost. In dit Data Science-boek leer je de nieuwste versies van panda's, NumPy, IPython en Jupyter.
Dit naslagwerk is een praktische, moderne inleiding tot data science-tools in Python. Het is een ideaal boek voor analisten die nieuw zijn bij Python- en Python-programmeurs.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon13) Inleiding tot machinaal leren met Python: een gids voor datawetenschappers
Machine learning met Python is een boek geschreven door Andreas C. Müller (auteur), Sarah Guido (auteur). In dit boek leer je de stappen die nodig zijn om een succesvolle machine-learning-applicatie te maken met Python en de sci-kit-learn-bibliotheek.
In dit boek leer je de stappen die nodig zijn om een succesvolle machine-learning-applicatie te maken met Python en de scikit-learn-bibliotheek. Dit studiemateriaal laat je ook kennismaken met NumPy- en matplotlib-bibliotheken.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon14) Praktische datawetenschap met R
Practical Data Science with R is een boek geschreven door Nina Zumel (auteur), John Mount (auteur) en Jim Porzak. Het boek legt basisprincipes uit zonder lange theoretische details. U geeft de echte use-cases waarmee u te maken krijgt terwijl u de gegevens verzamelt, beheert en analyseert.
Je kunt de programmeertaal R en statistische analysetechnieken toepassen. Het boek legde zorgvuldig voorbeelden uit op basis van marketing, BI en beslissingsondersteunend systeem. Het boek behandelt ook onderwerpen als het ontwerpen van experimenten die zijn gebaseerd op voorspellende modellen.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon15) Denken met data
Denken met data is een boek geschreven door Max Sharon. Het helpt je technieken te leren om gegevens om te zetten in kennis die je kunt gebruiken. In dit boek ontdek je een raamwerk om je project te definiëren. Het bevat ook gegevens die u wilt verzamelen en hoe u de resultaten ervan wilt benaderen en analyseren.
Dit Data Science-boek helpt je ook om dataspecifieke redeneerpatronen te onderzoeken en te leren hoe je bruikbare argumenten kunt opbouwen.
Controleer de nieuwste prijs- en gebruikersrecensies op Amazon16) Het Data Science Handbook
Het Data Science Handbook is geschreven door Field Cady. Het is een ideaal naslagwerk voor data-analysemethodologie en big data-softwaretools. Het boek is ideaal voor mensen die data science willen beoefenen maar niet over de vereiste vaardigheden beschikken.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon