Liste des 10 meilleurs livres sur la science des données
La science des données est un domaine qui implique des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données brutes sous diverses formes, à la fois des données structurées et non structurées. Ci-dessous la liste des livres sur la science des données -
- Manuel de science des données Python (Obtenir ce livre)
- Data Science (série MIT Press Essential Knowledge) (Obtenir ce livre)
- R for Data Science (Obtenir ce livre)
- Storytelling with Data (Obtenir ce livre)
- Data Science from Scratch (Obtenir ce livre)
- Data Science for Business (Obtenir ce livre)
- Data Smart (Obtenez ce livre)
- Statistiques pratiques pour les scientifiques des données (Obtenez ce livre)
- Numsense! Data Science for the Layman (Obtenir ce livre)
- Science des données pratique avec R (Obtenir ce livre)
Discutons en détail de chacun des livres sur la science des données, ainsi que de ses principaux points à retenir et critiques.
# 1 - Manuel de science des données Python: outils essentiels pour travailler avec des données
Auteur: Jake VanderPlas
Critique de livre:
Le livre convient parfaitement à ceux qui connaissent déjà les bases du langage Python ou savent déjà programmer dans un autre langage comme R ou Julia et veulent apprendre à utiliser Python pour la science des données. Il explique tous les besoins de l'ensemble du processus de science des données, depuis l'obtention des données, l'exploration des données, la communication et la visualisation des résultats.
Points clés à retenir
- Manipulation de données.
- Techniques de données Python.
- Apprentissage automatique.
# 2 - Science des données (série MIT Press Essential Knowledge)
Auteur: John D. Kelleher et Brendan Tierney
Critique de livre:
L'objectif principal de ce livre est d'améliorer la prise de décision grâce à l'analyse des données. Cela présente les bases de l'apprentissage automatique et explique comment lier l'expertise de l'apprentissage automatique aux problèmes du monde réel.
Points clés à retenir:
- Questions éthiques et juridiques et évolution de la réglementation des données.
- Principes de succès.
- Impact futur de la science des données.
# 3 - R pour la science des données : importer, ranger, transformer, visualiser et modéliser des données
Auteur: Hadley Wickham et Garrett Grolemund
Critique de livre:
Ce livre donnera une compréhension claire de la découverte des lois naturelles dans la structure des données. Cela vous indiquera comment utiliser le langage de programmation R pour l'analyse des données. Cela explique également comment nettoyer les tracés de dessin de données et comment utiliser la grammaire des graphiques, la programmation littéraire et la recherche reproductible pour gagner du temps et bien d'autres choses.
Points clés à retenir:
- Data Wrangling.
- Visualisation de données.
- L'analyse exploratoire des données
# 4 - Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals
Auteur: Cole Nussbaumer Knaflic
Critique de livre:
Ce livre explique principalement les principes de base de la visualisation de données et comment communiquer efficacement avec les données. Grâce à ce livre, vous pourrez découvrir quel est le point crucial pour vos données. Cela explique comment aller au-delà des outils conventionnels pour atteindre la racine de vos données et comment créer une histoire informative et convaincante.
Points clés à retenir:
- Comprendre la situation et le public.
- Identifier le point important des données.
- Concepts de conception dans la visualisation de données.
- Le pouvoir de la narration pour aider votre message à résonner auprès de votre public.
# 5 - Science des données à partir de zéro: Premiers principes avec Python
Auteur: Joel Grus
Critique de livre:
L'auteur a clairement expliqué les importants outils de science des données et les algorithmes et comment ils peuvent être mis en œuvre à partir de zéro. Ce livre contient les algorithmes réels de ces modèles d'apprentissage automatique, ainsi que la théorie et les mathématiques qu'il contient.
Points clés à retenir:
- Collectez, explorez, nettoyez et manipulez les données.
- Les réseaux de neurones.
- Compréhension facile des algorithmes.
- Fondamentaux de l'apprentissage automatique.
# 6 - Science des données pour les entreprises
Ce que vous devez savoir sur l'exploration de données et la réflexion analytique des données
Auteur: Foster Provost et Tom Fawcett
Critique de livre:
Il explique les principes fondamentaux de la science des données, ainsi que the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Utiliser la science des données pour transformer l'information en Insight
Auteur: John W Foreman
Critique de livre:
L'auteur explique clairement comment convertir les données brutes en informations exploitables. L'auteur a également expliqué comment le faire avec la feuille de calcul. Cela vous aidera également à apprendre les techniques analytiques, les mathématiques et la magie derrière le Big Data. Chaque chapitre du livre couvrira une technique différente dans une optimisation mathématique semblable à un tableur, l'exploration de données dans des graphiques, le passage des feuilles de calcul au langage de programmation R, et bien d'autres choses.
Points clés à retenir:
- Mathématiques en science des données.
- Intelligence artificielle.
# 8 - Statistiques pratiques pour les scientifiques des données: 50 concepts essentiels
Auteur: Peter Bruce
Critique de livre:
Les statistiques jouent également un rôle important dans la science des données. Dans ce livre, l'auteur a clairement expliqué comment appliquer diverses méthodes statistiques à la science des données dans le présent et comment les éviter, qui sont mal utilisées et vous donne des informations sur ce qui est important et ce qui ne l'est pas. Si vous maîtrisez le langage de programmation R et que vous avez une certaine connaissance des statistiques, cette référence rapide crée un écart plus important dans le format lisible.
Points clés à retenir:
- Techniques de classification clés.
- Concepts statiques.
- Méthodes d'apprentissage non supervisées pour extraire le sens de données non étiquetées.
# 9 - Numsense! Science des données pour le profane: aucune mathématique ajoutée
Auteur: Annalyn Ng et Kenneth Soo
Critique de livre:
Ce livre donne une compréhension claire de la science des données et des algorithmes qui sont utilisés. Chaque algorithme est clairement expliqué. Il existe de nombreux concepts qui sont tous couverts comme les réseaux de neurones, l'analyse des réseaux sociaux, les arbres de décision et les forêts aléatoires, le regroupement, et bien d'autres encore.
Points clés à retenir:
- Applications du monde réel pour illustrer chaque algorithme.
- Compréhension pratique.
- Concepts clés.
# 10 - Science des données pratique avec R
Auteur: Nina Zumel et John Mount
Critique de livre:
Il explique clairement les exemples pratiques et les principes fondamentaux de la science des données avec le langage de programmation R. Cela aidera à appliquer le langage de programmation R et les techniques d'analyse statistique à des exemples soigneusement expliqués basés sur le marketing, l'intelligence d'affaires et l'aide à la décision tout en apprenant à créer des instruments, concevoir des expériences telles que des tests A / B et présenter avec précision les données à des publics de tous niveaux.
Points clés à retenir:
- Aide à la décision.
- Exemples pratiques.
- Modélisation des méthodes.
Livres recommandés
Ceci a été un guide des livres sur la science des données. Nous fournissons ici une liste des 10 meilleurs livres pour comprendre les nouveaux concepts et applications de la science des données. Vous pouvez vous référer aux livres suivants pour en savoir plus -
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