Datavetenskap är den revolutionerande tekniken för att samla in kunskap från data som antingen är strukturerad eller ostrukturerad. Olika data samlas in med hjälp av vetenskapliga metoder, algoritmer och många fler sätt att skapa nytt lärande. Det anses vara vetenskapens fjärde paradigm. Olika datavetenskapliga böcker, publikationer, examensarbeten och tidskrifter är tillgängliga online, som förklarar äran, nuvarande källare, framtida destination och sätt att vara med Data Science.
Varför krävs datavetenskap? Att ta ett mycket viktigt och noggrant beslut baserat på mycket information eller data inom större områden som industrier, marknadsföring etc. Data Science är den enda lösningen. Dataforskarna, särskilt Ph.D. innehavare, är mycket krävande inom dessa områden, och han är högt betald. Detta för att visa vikten och värdet av datavetenskap.
Bästa datavetenskapsböcker
Enligt diskussionen ovan kan vi enkelt förstå kraven för att lära sig datavetenskap. Därför har vi samlat några av de bästa datavetenskapliga onlineböckerna för att hjälpa datavetenskapliga kunskapssökande att studera lättare. Vi hoppas att dessa böcker kommer att vara en bra grund för kommande dataforskare.
1. Vi introducerar Data Science
Starten av en datavetenskaplig studie bör vara välorganiserad; Därför är den här boken skriven för att lära ut inledande datavetenskap på ett organiserat sätt. Utan tvekan skiljer sig denna bok från andra tillgängliga datavetenskapliga böcker. Boken lyfter fram de viktigaste faktorerna och fördelarna som kan locka en ny läsare till datavetenskapsvärlden. En diskussion om maskininlärning och processen för datavetenskap ingår i boken.
Innehållsförteckning
- Data Science in a Big Data World
- Data Science Process
- Maskininlärning
- Hantera stora data på en enda dator
- Första stegen i Big Data
- Gå med i NoSQL-rörelsen
- The Rise of Graph Database
- Text Mining och Text Analytics
- Datavisualisering till slutanvändaren
2. Komma igång med datavetenskap
Om du vill börja med Data Science utan att tappa intresset är den här boken den perfekta boken bland alla andra Data Science-böcker. Många intressanta och viktiga logiker diskuteras väl i boken. Du kan tala hypotetiskt och förstå många viktiga beslutsprocesser. Hela datavetenskapen görs begriplig med olika grafiska presentationer och tabeller.
Innehållsförteckning
- Berättarnas basar
- Data i den 27/7 uppkopplade världen
- Leveransen
- Serveringsbord
- Grafiska detaljer
- Hypotetiskt sett
- Varför långa föräldrar inte har ännu längre barn
- Att vara eller inte vara
- Kategoriskt sett om kategoriska data
- Spatial Data Analytics
- Gör seriös tid med Time Series
- Datautvinning för guld
3. Datavetenskap: koncept och praktik
Alla de grundläggande datavetenskapliga böckerna som tydligt förklarar begreppet ämnet är omfattande och detaljerade. Denna datavetenskapsbok är också densamma, där olika ämnen relaterade till datavetenskap också tas upp för att göra förståelsen lätt och fruktbar. Förutom många viktiga ämnen kan du lära dig hur du upptäcker anomalier och hur du väljer funktioner. Du kommer också att få grundläggande kunskaper för att börja med Rapid Miner.
—
Innehållsförteckning
- AI, maskininlärning och datavetenskap
- Data Science Process
- Datautforskning
- Klassificering
- Regressionsmetoder
- Föreningsanalys
- Klustring
- Modellutvärdering
- Text Mining
- Deep Learning
- Rekommenderade motorer
- Tidsserieprognoser
- Anomalidetektering
- Funktionsval
- Komma igång med Rapid Miner
4. Datavetenskap från grunden
En annan bra samling från O’Reilly Data Science Books som lär ut ämnet mycket intressant. Den gradvisa utvecklingen av boken kommer säkert att imponera på dig. Många viktiga ämnen som linjär algebra, maskininlärning, neurala nätverk, etc., diskuteras tydligt. Du kan lära dig bearbetning av naturligt språk och veta hur du analyserar nätverket.
Innehållsförteckning
- Uppstigningen av data
- En snabbkurs i Python
- Visualiseringsdata
- Linjär algebra
- Statistik
- Sannolikhet
- Hypotes och gränssnitt
- Gradient Descent
- Hämta data
- Arbeta med data
- Maskininlärning
- K-Närmaste grannar
- Naiv Bayes
- Enkel linjär regression
- Multipel regression
- etc.
5. Datavetenskap vid kommandoraden
Data Science at the Command Line är en samling av O’Reilly. Till skillnad från andra datavetenskapliga böcker börjar den här boken med att definiera kommandoraden. Sedan, gradvis, visar det olika aspekter av datavetenskap.
Alla ämnen är väl täckta och du får en systematisk beskrivning av alla. Du får en överblick över alla ämnen innan du går djupare. I slutet av boken får du en lista över var olika kommandoradsverktyg finns.
Innehållsförteckning
- Vad är kommandoraden
- Komma igång
- Skaffa data
- Få återanvändbara kommandoradsverktyg
- Skrubbar data
- Hantera ditt dataarbetsflöde
- Utforska data
- Parallella rörledningar
- Modelleringsdata
- Lista över kommandoradsverktyg
6. Fältguiden till datavetenskap
Den här boken är en utmärkt guide för läsare som vill lära känna datavetenskap ordentligt och genuint. Början av boken innehåller en kortfattad och konkret beskrivning av ämnet. Sedan finns det många riktlinjer och sätt att gå djupare in i datavetenskap.
Du kan lära dig grundläggande maskininlärning och dess relation till datavetenskap. Boken kommer att ge dig en tydlig uppfattning om datavetenskapens långtgående och ljusa framtid, motivera och öka ditt intresse för området.
Innehållsförteckning
- Den korta versionen – datavetenskapens kärnbegrepp
- Börja här för grunderna
- Ta av träningshjulen
- Livet i skyttegravarna
- Att sätta ihop allt
- Funktionen i datavetenskap
7. Big Data, Data Mining och Machine Learning
Boken är en kombination av tre viktiga teknologier: Big Data, Data Mining och Machine learning. Den första delen av boken diskuterar hårdvara, distribuerade system och analytiska verktyg. Sedan betonar boken sättet att omvandla data till affärer. Slutligen ingår olika fallstudier i det sista kapitlet, där lärande från incidenter från välkända branscher ingår.
Innehållsförteckning
- Del I: Datormiljön
- Hårdvara
- Distribuerat system
- Analytiska verktyg
- Del II: Förvandla data till affärsvärde
- Prediktiv modellering
- Vanliga prediktiva modelleringstekniker
- Segmentering
- Inkrementell responsmodellering
- Tidsseriedatautvinning
- Rekommendationssystem
- Textanalys
- Framgångsberättelser om att sätta ihop allt
- Fallstudie av ett stort USA-baserat finansiellt tjänsteföretag
- Fallstudie av större vårdgivare
- Fallstudie av teknologitillverkare
- Fallstudie av Online Brand Management
- Fallstudie av högteknologisk produkttillverkare
- Ser mot framtiden
8. Att behärska Python för datavetenskap
Python är ett av de härskande språken inom datavetenskap. Den här boken lär dig att utforska datavetenskapens värld via Python. Boken är en perfekt guide till perfekt dataavkänning. Du kan betrakta boken som en av de bästa böckerna om datavetenskap eller big data.
Många knep och tips för att göra hårt arbete ges i boken. Du kan uppskatta många av dina viktiga beräkningar innan du går till ett stort jobb efter att ha avslutat den här boken.
Innehållsförteckning
- Komma igång med rådata
- Slutsatsstatistik
- Hitta en nål i höstack
- Avancerade visualiseringsverktyg för beslutsfattande
- Upptäck maskininlärning
- Utföra förutsägelser med linjär regression
- Uppskattning av sannolikheten för händelser
- Generera rekommendationer med Collaborative Filtering
- Flytta gränser med ensemblemodeller
- Tillämpa segmentering med k-betyder Clustering
- Analysera ostrukturerad data med textutvinning
- Utnyttja Python i Big Data-världen
9. Python Data Science Handbook
O’Reilly-kollektionen ger alltid fantastiska och enastående böcker. De sörjde också för en bok som diskuterade Data Science genom Python. Boken är dock så precis och omfattande att den får namnet handboken. Boken tar dig till datavetenskapsvärlden med Python som medium och tar dig bortom gränsen du föreställt dig tidigare.
Innehållsförteckning
- IPython Beyond Normal Python
- Introduktion till NumPy
- Datamanipulation med pandor
- Visualisering med Matplotlib
- Maskininlärning
10. R-programmering för datavetenskap
R är ett viktigt programmeringsspråk som används för statistiska beräkningar, grafrepresentationer och dataanalys. Så som en inlärare av datavetenskap är R-programmering ett måste, och det är ett stort ämne. För att göra det enkelt och fruktbart skrivs R-programmering för Data Science-boken. Många nödvändiga och väsentliga ämnen diskuteras i boken.
Innehållsförteckning
- Historia och översikt över R
- Komma igång med R
- R Nuts and Blots
- Få in och ut data från R
- Använda textuella och binära romare för att lagra data
- Gränssnitt mot omvärlden
- Delinställning av R-mål
- Nekrotiserade operationer
- Datum och tider
- Hantera dataramar med dplyr-paketet
- Kontrollstrukturer
- etc.
11. Malware Data Science: Attack Detection and Attribution
Där det är bra finns ett hot. Datavetenskap är inget undantag från att hot är bra. Därför projicerar datavetenskapsböcker och big data-böcker också vissa riskfaktorer i innehållet. Det här är dock boken som har skrivits helt om hot mot datavetenskap.
Boken introducerar fint hoten mot datavetenskap och visar sedan hur man blir av med dem. Det finns olika detektorer, verktyg och många fler, som boken diskuterar fint.
Innehållsförteckning
- Grundläggande statisk skadlig programvara
- Utöver grundläggande statisk analys: x86 demontering
- En kort introduktion till dynamisk analys
- Identifiera attackkampanjer med nätverk med skadlig programvara
- Analys av delad kod
- Förstå Maxine Learning-Based Malware Detection System
- Bygga maskininlärningsdetektorer
- Visualisera skadlig programvara
- Grundläggande för djupinlärning
- Bygger neuralt nätverksdetektor för skadlig programvara med Kiera’s
- Att bli datavetare
12. Praktisk statistik för datavetare
Datavetare är mentorer, moderatorer, utvecklare och väktare av datavetenskap. Datavetare måste kunna mycket statistik, och de måste veta hur man hanterar och bearbetar den. O’Reilly Collections har en annan datavetenskapsbok som täcker alla statistiska krav som en dataforskare kan kräva. Boken klassificerar alla dataprocesser, lär ut dataanalys, lär ut distributionsprocessen av data och många fler.
Innehållsförteckning
- Undersökande dataanalys
- Datasamplingsdistributioner
- Statistiska experiment och signifikanstestning
- Regression och förutsägelse
- Klassificering
- Statistisk maskininlärning
- Oövervakat lärande
13. Statistik med Julia: Grunderna för datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens
Statistik med Julia: grunderna för datavetenskap, maskininlärning och artificiell intelligens är en mycket bra bok som täcker inte bara datavetenskap utan även maskininlärning och artificiell intelligens. Boken syftar till att hjälpa till med forskning om förutsägelse, analys, programmering, design, planering, etc. Med många viktiga ämnen innehåller boken en bra lista med koder för eleverna.
Innehållsförteckning
- Vi presenterar Julia
- Grundläggande sannolikhet
- Sannolikhetsfördelningar
- Bearbeta och sammanfatta data
- Konfidensintervall
- Hypotestestning
- Linjär regression och förlängningar
- Grunderna för maskininlärning
- Simulering av dynamiska modeller
14. Data Science Design Manual
Författaren till “The Algorithm Design Manual” presenterar nu en annan fantastisk bok, “The Data Science Design Manual.” Boken bevisar att datavetenskap inte är raketvetenskap utan snarare ett enkelt ämne. Det lär ut processen att utveckla matematisk intuition. Efter att ha läst boken kan du agera som om du är en bra statistiker. Boken är ett bra stycke för både studenter och instruktörer inom datavetenskap.
Innehållsförteckning
- Vad är datavetenskap
- Matematiska förberedelser
- Data Munging
- Poäng och ranking
- Statistisk analys
- Visualisera data
- Linjär och logistisk regression
- Distans och logistiska metoder
- Maskininlärning
- Big Data: Achieving Scale
- Coda
Data Science är som en kedjereaktion. Det skapar de skapade sakerna. Området datavetenskap används enormt. Det används mest för stora affärsändamål där ett viktigt beslut baseras på data.
Vi har försökt samla olika kategorier av datavetenskap och big data-böcker. Vi tror att dessa böcker kommer att ge kunskap till nybörjare och avancerade läsare. Alla böcker är mycket bra för instruktörerna att använda i sin undervisningsprocess.
Slutligen avslutar vi med hopp om att artikeln har hjälpt dig att hitta din önskade datavetenskap och big data-böcker. Vänligen dela det med dina vänner. Upplys oss med dina idéer och böcker, som kan inkluderas här.
