معرفی کتاب های علم داده در سال 2023

مطالعات علم داده

مدیر پوینت : حوزه علم داده به سرعت در حال گسترش است این علم قادر است به طور بالقوه زندگی شخصی و حرفه ای ما را کاملا متحول کند.در ادامه این نوشتار در سایت مدیر پوینت به نکات مهمی در خصوص مطالعات به روز در علم داده میپردازیم.

به دلیل افزایش حجم داده های تولید شده، متخصصان بیش از هر زمان دیگری نیاز به دانش کاملی از ابزارها و روش های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها دارند. به همین دلیل، علم داده به یکی از پرسودترین و مورد توجه ترین زمینه های شغلی تبدیل شده است. نیاز به کارکنان واجد شرایط علوم داده در حال افزایش است زیرا شاهد هستیم شرکت‌های بیشتری که فناوری‌های علم داده را در عملیات خود ادغام می‌کنند.

در نظر بگیرید خواندن جدیدترین کتاب‌های علوم داده به شما کمک می‌کند تا جلوتر باشید و با جدیدترین روندها و پیشرفت‌های این صنعت، چه مبتدی یا یک دانشمند داده ولی با تجربه باشید، از سرعت پیشرفت خوب برخوردار باشید.

 

 

در این مقاله برخی از بهترین کتاب‌های علم داده را که باید در این خصوص خوانده شود را معرفی خواهیم کرد این کتاب‌ها بدون شک بینش‌ها و اطلاعات مفیدی را ارائه می‌دهند، خواه در تلاش برای تسلط بر یک مهارت جدید باشید یا فقط سعی می‌کنید با آخرین روندها و بهترین شیوه‌ها مطالعات خود را به روز نگه دارید .

 

آمار سر اول: راهنمای مغز دوستانه

Head First Statistics یک راه عالی برای شروع با علم داده و ویژگی های آماری آن است که شامل دوره های احتمال، همبستگی، رگرسیون و آمار استنباطی است. در این کتاب تاکید شده است که ادبیات محاوره ای و خواننده پسند باشد، بسیاری از افراد آن را به عنوان مقدمه ای برای علم داده میدانند این کتاب طیف گسترده‌ای از آمار را مورد بحث قرار می‌دهد که با آمار توصیفی مانند میانگین، حالت، میانه و انحراف معیار شروع می‌شود و سپس به آمارهای احتمالی و استنباطی مانند همبستگی و رگرسیون می‌پردازد. این کتاب مرجعی عالی برای شروع به بررسی کامل آنچه قبلاً آموخته اید است.

 

گرافیک و طیف وسیعی از مثال‌های واقعی در سراسر کتاب برای اجرای بهتر و وضوح موضوع به منظور حفظ کامل آن استفاده شده است. به عنوان نقطه شروع برای یادگیری علم داده که ساده و آموزشی است،

آمار عملی برای دانشمندان داده

بدون پرداختن به نظریه ریاضی که اساس آمار است، Practical Statistics for Data Scientists به ایده های اساسی می پردازد که برای دانشمندان داده آینده نگر برای شروع بسیار عالی است. این کتاب یک منبع عالی برای آموزش مردم در مورد یادگیری ماشین و علم داده است زیرا به سبکی قابل دسترس ارائه شده است و از نمونه های دنیای واقعی استفاده می کند. این روش نه تنها ریاضیات زیربنای هر ایده را روشن می کند، بلکه به خوانندگان کد R را می دهد که می توانند از آنها برای اعمال مفاهیم در پروژه های خود استفاده کنند.

نویسندگان این کتاب دلیل سوابق گسترده ای که در علم داده دارند، آثار متعددشان در طیف وسیعی از موضوعات مرتبط با آن، و سال ها تجربه کار در این زمینه، به عنوان متخصصان این موضوع در نظر گرفته می شوند.

مقدمه ای بر یادگیری ماشین با پایتون: راهنمای دانشمندان داده

 

این کتاب که برای افراد تازه کار در نظر گرفته شده است، به عمق زیادی در موضوعات اساسی می پردازد. با کمک این کتاب می توانید از پایتون برای یادگیری ماشین استفاده کنید. ایده های اساسی و کاربردهای یادگیری ماشین در این کتاب پوشش داده شده است. موضوعات به سادگی به اندازه کافی برای درک یک فرد غیر عادی و با مثال های کافی ارائه شده است. زبان قابل دسترس و قابل درک است.

همچنین تکنیک های پیشرفته ای را برای ارزیابی مدل و تنظیم پارامتر مطالعه خواهید کرد. تکنیک‌های کار با داده‌های متنی، از جمله تکنیک‌های پردازش متنی، نیز در این کتاب پوشش داده شده است. برای خواندن این کتاب نیازی به درک قبلی از ریاضیات یا زبان های برنامه نویسی ندارید، با وجود این شامل مثال های متعددی در پایتون است.

 

اگرچه یادگیری ماشین موضوع بسیار پیچیده ای است، پس از انجام تمرینات کتاب، باید بتوانید مدل های ML خود را ایجاد کنید. چه بخواهید از Python و بسته آموزشی scikit-learn برای ساخت موفقیت آمیز یک برنامه یادگیری ماشینی استفاده کنید، یا حتی اگر در این رشته تازه کار هستید، این کتاب را بخوانید.

 

یادگیری ماشین پایتون با مثال

همانطور که از عنوان پیداست، ساده ترین مقدمه برای یادگیری ماشین توسط این کتاب ارائه شده است. این کتاب با چند مثال زیبا، مانند شناسایی ایمیل‌های هرزنامه با استفاده از Bayes و پیش‌بینی، با استفاده از رگرسیون و الگوریتم‌های درختی، شما را با پایتون و یادگیری ماشینی به شیوه‌ای کامل و جذاب آشنا می‌کند. برای افزایش تجربه خواندن، نویسنده تخصص خود را در چندین زمینه مرتبط با ML، از جمله تشخیص تقلب کلیک، بهینه سازی تبلیغات، و پیش بینی نرخ تبدیل مورد بحث قرار می دهد.

 

اگرچه این کتاب اصول پایتون را پوشش می دهد، ممکن است بخواهید پس از درک اساسی زبان، خواندن آن را شروع کنید. این کتاب شما را در هر مرحله از ایجاد، به‌روزرسانی و نظارت بر مدل‌ها راهنمایی می‌کند و با راه‌اندازی نرم‌افزار لازم شروع می‌شود. به طور کلی، این یک منبع فوق العاده برای کاربران تازه کار و باتجربه است.

 

تشخیص الگو و یادگیری ماشینی

در این کتاب موضوع برای همه وجود دارد، صرف نظر از سن یا درجه تخصص – چه دانشجو، چه فارغ التحصیل یا محقق پیشرفته. یادگیری ماشینی به طور کامل در این کتاب پوشش داده شده است و به صورت واضح و مختصر به تفصیل آمده و مصادیق را برای تشریح اصول ارائه می دهد. درک برخی از کلمات ممکن است برای برخی از خوانندگان دشوار باشد، اما شما باید بتوانید با استفاده از منابع رایگان دیگر، مانند مقالات وب یا فیلم، نیز پی گیر باشید. به طور خاص، بخش ریاضیات (تجزیه و تحلیل داده‌ها) کتاب ماهیت کاملی دارد، توجه کنید اگر در مورد یادگیری ماشینی جدی هستید، به آن نیاز دارید.

 

مدیران خوب بخوانند

 

پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

مطابق با عنوان آن، تمام روش های تجزیه و تحلیل داده ها در کتاب پوشش داده شده است. این یک کتاب فوق‌العاده برای تازه کار ها برای یادگیری و کشف اصول پایتون قبل از استفاده از پایتون در آمار و تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

این کتاب با تمرکز بر استفاده از داده ها و ابزار دستکاری داده ها pandas، رویکردی عملی برای استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد. همانطور که نویسنده شما را از طریق مدیریت، پردازش، پاکسازی و تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های پایتون با استفاده از این ابزارها راهنمایی می‌کند، در صورت تمایل به خواندن این کتاب، در مورد Python و شناخته‌شده‌ترین کتابخانه‌های آن، Pandas، NumPy و IPython اطلاعات لازم را کسب کنید.

توضیحات در این کتاب ساده ارائه شده است. همچنین، این کتاب مملو از مطالعات موردی در دنیای واقعی است که آن را به یک نقطه شروع فوق‌العاده برای هر کسی که تازه یه دنیای پایتون یا محاسبات علمی می‌شود تبدیل می‌کند. به محض اینکه مطالعه حرفه ای شما تما شود همه مشکلات مالی، اقتصادی، علوم اجتماعی و تجزیه و تحلیل وب شما به راحتی رفع خواهند شد.

 

 

مقدمه ای بر احتمال (علم داده)

اگر می خواهید احتمالات را درک کنید، این کتاب بهترین باشد. اگر پیش‌زمینه ریاضی در مدرسه داشته‌اید، اگر دوره های احتمالی را در مدرسه گذرانده اید و می خواهید درک خود را از ایده های اساسی عمیق تر کنید، این کتاب ضروری است. توضیحات کاملاً واضح و مبتنی بر مسائل واقعی است.

با وجود اینکه باید زمان بیشتری را برای این کتاب اختصاص دهید، اگر برای اولین بار است که احتمالات را یاد می گیرید، این کتاب می تواند به شما کمک کند پایه ای محکم در ایده های اساسی ایجاد کنید. یک توجیه دیگر برای قرار دادن کتاب در قفسه کتاب این واقعیت است که این کتاب یکی از محبوب ترین کتاب ها برای حدود پنج دهه بوده است.

 

آمار آشکار

زیبایی اعداد در این کتاب برجسته شده است که آنها را نیز زنده می کند. از زبان شوخ و غیر رسمی استفاده می شود. این کتاب باعث نمی شود شما احساس خستگی کنید یا اینکه ریاضی برای خواندن آن خیلی سنگین است. چندین مثال در دنیای واقعی در این کتاب گنجانده شده است تا نحوه عملکرد ایده های آماری را نشان دهد. این کتاب با مفاهیم بسیار اساسی مانند توزیع نرمال و قضیه مرکزی شروع می شود، قبل از اینکه به مسائل پیچیده دنیای واقعی، تجزیه و تحلیل داده های مرتبط و یادگیری ماشینی بپردازد.

 

اگرچه نویسنده این کتاب، زمان زیادی را صرف تئوری نمی‌کند، اما نمونه‌های کاملاً جذابی را ارائه می‌کند و حس شوخ طبعی نسبتاً خشکی دارد. او به طور موثر ایده های آماری اساسی را با استفاده از مثال هایی از نمایش های بازی، سیاست، اقتصاد، ورزش و سایر بخش ها توضیح می دهد.

 

علم داده و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ

کتابی با عنوان Data Science and Big Data Analytics است. این یکی از بزرگترین کتاب های علم داده موجود در آمازون است و انواع وظایف، تکنیک ها و تجهیزات مورد استفاده توسط دانشمندان داده را پوشش می دهد. اهمیت داده های بزرگ در محیط دیجیتال رقابتی امروزی به دقت در این کتاب توضیح داده شده است.

چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده کامل به طور عمیق توضیح داده شده است، و یک مطالعه موردی و تجسم های چشم نواز گنجانده شده است تا بتوانید نحوه عملکرد سیستم را در عمل درک کنید. مفاهیم، ایده های راهنما و کاربردهای دنیای واقعی موضوعات اصلی کتاب هستند. هر صنعت، محیط تکنولوژیکی و فرآیند آموزشی تحت پوشش قرار می گیرد. می‌توانید از نرم‌افزار منبع باز برای کپی کردن نمونه‌هایی که آن‌ها را پشتیبانی می‌کنند و واضح‌تر استفاده کنید.

 

هوش مصنوعی در بازاریابی

 

 

این کتاب ساختار و جریان بسیار مؤثر و منظمی دارد. هر مرحله از فرآیند شبیه به یک فصل از یک کتاب است که درک تصویر کلی از نحوه انجام تجزیه و تحلیل را ساده می کند. این کتاب مثال‌های عملی و واقعی همراه با اطلاعات مربوط به رگرسیون، خوشه‌بندی، قوانین ارتباط و موارد دیگر را ارائه می‌کند. همچنین به خواننده مقدمه ای برای تجزیه و تحلیل پیشرفته با استفاده از Hadoop، MapReduce و SQL داده می شود.

R for data science

کتابی به نام R for Data Science از زبان برنامه نویسی R برای آموزش علم داده استفاده می کند. این کتاب دارای تعادل عالی از ایده های پایه و پیشرفته علم داده است. این کتاب شما را در فرآیند وارد کردن، بررسی و مدل‌سازی داده‌هایتان و همچنین نحوه ارتباط نتایج با استفاده از مثال‌های واقعی راهنمایی می‌کنند. خوانندگان در ابتدای فصل با ایده‌های اساسی آشنا می‌شوند و هر چه عمیق‌تر به فصل می‌رویم، ایده‌ها پیچیده‌تر می‌شوند. مفاهیم و دلایل اصلی اجرای آنها در R for Data Science برای درک کامل گردآوری شده است.

این کتاب با علم داده درباره نوع داده‌هایی که ممکن است در زندگی واقعی با آن‌ها مواجه شوید، نحوه تبدیل آن‌ها با استفاده از عباراتی مانند میانه، میانگین، انحراف استاندارد و غیره و نحوه رسم، فیلتر کردن و پاک کردن داده‌ها بحث می‌کند. همچنین ایده های آماری زیربنای این مفاهیم را آموزش می دهد.

شما خواهید آموخت که چگونه داده های واقعی در کتاب پردازش می شوند و چقدر آشفته و پردازش نشده است. با کمک این کتاب، می‌توانید فرآیند علم داده، مدل‌های آماری و ابزارهای اساسی مورد نیاز برای رسیدگی به جزئیات را درک کنید.