Lista dos 10 principais livros de ciência de dados
Ciência de dados é um campo que envolve métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados brutos em várias formas, tanto de dados estruturados quanto não estruturados. Abaixo está a lista de livros sobre ciência de dados -
- Python Data Science Handbook (pegue este livro)
- Data Science (série MIT Press Essential Knowledge) (Obtenha este livro)
- R for Data Science (pegue este livro)
- Contação de histórias com dados (pegue este livro)
- Data Science from Scratch (pegue este livro)
- Data Science for Business (Obtenha este livro)
- Data Smart (pegue este livro)
- Estatísticas práticas para cientistas de dados (pegue este livro)
- Numsense! Ciência de dados para leigos (pegue este livro)
- Ciência de dados prática com R (pegue este livro)
Vamos discutir cada um dos livros de ciência de dados em detalhes, juntamente com suas principais conclusões e análises.
Nº 1 - Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data
Autor: Jake VanderPlas
Revisão do livro:
O livro é ideal para aqueles que já conhecem o básico da linguagem Python ou já sabem programar em outra linguagem como R ou Julia e querem aprender a usar Python para ciência de dados. Ele explica todas as necessidades de todo o processo de Ciência de Dados, desde a obtenção de dados, a exploração de dados e a comunicação e visualização dos resultados.
Principais vantagens
- Manipulação de dados.
- Técnicas de dados Python.
- Aprendizado de máquina.
Nº 2 - Ciência de dados (série MIT Press Essential Knowledge)
Autor: John D. Kelleher e Brendan Tierney
Revisão do livro:
O principal objetivo deste livro é melhorar a tomada de decisão por meio da análise de dados. Isso apresenta os fundamentos do aprendizado de máquina e discute como vincular a experiência do aprendizado de máquina com problemas do mundo real.
Principais vantagens:
- Questões éticas e legais e desenvolvimentos na regulamentação de dados.
- Princípios de sucesso.
- Impacto futuro da ciência de dados.
Nº 3 - R para ciência de dados : importar, organizar, transformar, visualizar e modelar dados
Autor: Hadley Wickham e Garrett Grolemund
Revisão do livro:
Este livro dará uma compreensão clara da descoberta de leis naturais na estrutura de dados. Isso explicará como usar a linguagem de programação R para análise de dados. Isso também informa como limpar os gráficos de desenho de dados e como usar a gramática de gráficos, programação letrada e pesquisa reproduzível para economizar tempo e também muitas outras coisas.
Principais vantagens:
- Disputa de dados.
- Visualização de dados.
- Análise exploratória de dados
# 4 - Contação de histórias com dados: um guia de visualização de dados para profissionais de negócios
Autor: Cole Nussbaumer Knaflic
Revisão do livro:
Este livro explica principalmente os fundamentos da visualização de dados e como se comunicar efetivamente com os dados. Por meio deste livro, você poderá descobrir qual é o ponto crucial para seus dados. Isso mostra como ir além das ferramentas convencionais para chegar à raiz dos seus dados e como criar uma história informativa e atraente.
Principais vantagens:
- Compreender a situação e o público.
- Identificar o ponto importante dos dados.
- Conceitos de design em visualização de dados.
- O poder da narrativa para ajudar a sua mensagem a ressoar com o público.
# 5 - Ciência de dados do zero: primeiros princípios com Python
Autor: Joel Grus
Revisão do livro:
O autor explicou claramente as ferramentas importantes da ciência de dados e os algoritmos e como eles podem ser implementados do zero. Este livro contém os algoritmos reais para esses modelos de aprendizado de máquina, junto com a teoria e a matemática nele.
Principais vantagens:
- Colete, explore, limpe e manipule dados.
- Redes neurais.
- Fácil compreensão de algoritmos.
- Fundamentos de aprendizado de máquina.
# 6 - Ciência de dados para empresas
O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados
Autor: Foster Provost e Tom Fawcett
Revisão do livro:
Ele explica os princípios fundamentais da ciência de dados e também the_blank "rel =" nofollow "> <>
Nº 7 - Data Smart: usando a ciência de dados para transformar informações em insight
Autor: John W Foreman
Revisão do livro:
O autor explica claramente como converter dados brutos em percepções acionáveis. O autor também explicou como fazer isso com a Planilha. Isso também o ajudará a aprender as técnicas analíticas, matemática e a magia por trás dos big data. Cada capítulo do livro cobrirá uma técnica diferente em uma otimização matemática semelhante a uma planilha, mineração de dados em gráficos, mudança de planilhas para a linguagem de programação R e muitas outras coisas.
Principais vantagens:
- Matemática em ciência de dados.
- Inteligência artificial.
Nº 8 - Estatísticas práticas para cientistas de dados: 50 conceitos essenciais
Autor: Peter Bruce
Revisão do livro:
A estatística também desempenha um papel importante na ciência de dados. Neste livro, o autor explicou claramente como aplicar vários métodos estatísticos à ciência de dados no presente e também como evitá-los, que são usados incorretamente e fornecem resultados sobre o que é importante e o que não é. Se você é bom com a linguagem de programação R e tem algum conhecimento de estatística, esta referência rápida aumenta a lacuna no formato legível.
Principais vantagens:
- Principais técnicas de classificação.
- Conceitos de estática.
- Métodos de aprendizagem não supervisionados para extrair significado de dados não rotulados.
# 9 - Numsense! Ciência de dados para leigos: nenhuma matemática adicionada
Autor: Annalyn Ng e Kenneth Soo
Revisão do livro:
Este livro oferece uma compreensão clara da ciência de dados e dos algoritmos que são usados. Cada algoritmo é explicado claramente. Existem muitos conceitos que são abrangidos, como redes neurais, análise de redes sociais, árvores de decisão e florestas aleatórias, agrupamento e também muitos mais.
Principais vantagens:
- Aplicativos do mundo real para ilustrar cada algoritmo.
- Compreensão prática.
- Conceitos chave.
# 10 - Ciência de dados prática com R
Autor: Nina Zumel e John Mount
Revisão do livro:
Ele explica claramente os exemplos práticos e os princípios fundamentais da ciência de dados com a linguagem de programação R. Isso ajudará na aplicação da linguagem de programação R e técnicas de análise estatística para exemplos cuidadosamente explicados com base em marketing, inteligência de negócios e suporte à decisão enquanto aprende como criar instrumentação, projetar experimentos como testes A / B e apresentar dados com precisão para públicos de todos os níveis.
Principais vantagens:
- Apoio à decisão.
- Exemplos práticos.
- Métodos de modelagem.
Livros Recomendados
Este foi um guia para livros de ciência de dados. Aqui, fornecemos uma lista dos 10 principais livros para entender os novos conceitos e aplicações da ciência de dados. Você pode consultar os seguintes livros para aprender mais -
- Melhores livros de empreendedorismo de todos os tempos
- Melhor Livro de Negócios
- Melhores livros de matemática empresarial
- Livros Bitcoin
- Paulo Coelho Livros
DIVULGAÇÃO DO ASSOCIADO AMAZÔNIA
WallStreetMojo é um participante do Amazon Services LLC Associates Program, um programa de publicidade afiliado projetado para fornecer um meio para os sites ganharem taxas de publicidade ao anunciar e vincular a amazon.com.
