sach-khoa-hoc-du-lieu

Để có thể trau dồi kỹ năng về khoa học dữ liệu, bạn cần học hỏi mỗi ngày. Đọc sách là một trong những phương pháp hay để trau dồi kỹ năng đó. Dưới đây là 10 tựa sách về khoa học dữ liệu bạn nên tìm đọc. Cùng tìm hiểu ngay dưới đây nhé

Trong một thế giới ngập tràn dữ liệu, khoa học dữ liệu đã trở thành giác quan thứ sáu của con người. Đây là một trong những lĩnh vực được trả lương cao nhất và khét tiếng trong thị trường đương đại. Không dừng ở đó, sẽ tiếp tục phát triển vượt qua mọi thách thức trong tương lai.

Để có thể hiểu rõ về lĩnh vực này, bạn cần cập nhật và nâng cao kỹ năng. Đọc và tham khảo sách về khoa học dữ liệu là một trong những quan điểm tổng thể nhất. Bạn không chỉ học được cách giải quyết vấn đề mà còn có được bức tranh toàn cảnh hơn về việc sử dụng toán học, xác suất, thống kê, lập trình, học máy,…. Biết đâu góp phần vào sáng kiến ​​khoa học dữ liệu của bạn.

Dưới đây là 10 tựa sách về khoa học dữ liệu hàng đầu bạn nên đọc để cải thiện kỹ năng và thúc đẩy sự nghiệp của mình.

Practical Statistics for Data Scientists

Tác giả: Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

Phương pháp thống kê là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Nhưng rất ít nhà khoa học dữ liệu được đào tạo chính quy về thống kê. Các khóa học và sách về thống kê cơ bản ít khi đề cập đến khoa học dữ liệu. Với phiên bản cập nhật, bạn sẽ đi sâu vào: Phân tích dữ liệu khám phá; Dữ liệu và phân phối lấy mẫu; Thực nghiệm thống kê và kiểm định ý nghĩa; Hồi quy và dự đoán; Sự phân loại; Máy học thống kê; và Học không giám sát.

Python Data Science Handbook

Tác giả: Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

sach-khoa-hoc-du-lieu
Tham khảo tại link:

Đối với nhiều nhà nghiên cứu, Python được sử dụng nhiều. Chủ yếu là do các thư viện có thể lưu trữ và thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu. Với cuốn sổ tay này, bạn sẽ học cách sử dụng:

IPython và Jupyter cung cấp môi trường tính toán cho các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Python; NumPy gồm ndarray để lưu trữ và thao tác hiệu quả với các mảng dữ liệu dày đặc trong Python; Pandas có DataFrame để lưu trữ và thao tác hiệu quả dữ liệu có nhãn/ cột trong Python; Matplotlib bao gồm các khả năng cho một loạt các trực quan hóa dữ liệu linh hoạt trong Python; Scikit-Learn triển khai Python hiệu quả của các thuật toán học máy quan trọng nhất và được thiết lập.

Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are

Tác giả: Seth Stephens-Davidowitz

Tham khảo tại Link: https://www.goodreads.com/book/show/28512671-everybody-lies

Tựa sách cung cấp những hiểu biết hấp dẫn, pha chút hài hước. Từ kinh tế đạo đức, thể thao, đến giới tính, giới tính,… Tất cả đều được rút ra từ thế giới dữ liệu lớn.

Bao nhiêu phần trăm cử tri da trắng không bỏ phiếu cho Barack Obama vì ông là người da đen? Nơi bạn đi học có ảnh hưởng đến mức độ thành công của bạn trong cuộc sống không? Cha mẹ có thầm yêu thích con trai hơn con gái không? Phim bạo lực có ảnh hưởng đến tỷ lệ tội phạm không? Bạn có thể đánh bại thị trường chứng khoán? Chúng ta nói dối về đời sống tình dục của mình thường xuyên như thế nào; Và ai là người tự ý thức hơn về tình dục, đàn ông hay phụ nữ?

Điều tra những câu hỏi này và một loạt những câu hỏi khác. Seth Stephens-Davidowitz có thể giúp chúng ta hiểu bản thân và cuộc sống của mình hơn. Dựa trên các nghiên cứu và thử nghiệm về cách chúng ta thực sự sống và suy nghĩ,

Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing, and Presenting Data

Tác giả: John Wiley & Sons

sach-khoa-hoc-du-lieu
Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/P0dkc

Tựa sách là khai thác sức mạnh của dữ liệu để có những thông tin chi tiết mới. Cuốn sách gồm bề rộng của các hoạt động cũng như các phương pháp và công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. Nội dung tập trung vào các khái niệm, nguyên tắc và các ứng dụng thực tế. Có thể áp dụng cho bất kỳ ngành công nghiệp và môi trường công nghệ nào, đồng thời việc học được hỗ trợ và giải thích với các ví dụ mà bạn có thể tái tạo bằng phần mềm nguồn mở.

Cuốn sách này sẽ giúp bạn trở thành cộng tác viên trong nhóm khoa học dữ liệu. Triển khai phương pháp tiếp cận vòng đời có cấu trúc đối với các vấn đề phân tích dữ liệu. Áp dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích thích hợp để phân tích dữ liệu lớn.

Introduction to Statistical Learning

Tác giả: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie và Robert Tibshirani

sach-khoa-hoc-du-lieu
Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/dtilr

Cung cấp một cái nhìn tổng quan dễ tiếp cận về lĩnh vực thống kê học. Một bộ công cụ cần thiết để hiểu các bộ dữ liệu rộng lớn trong các lĩnh vực từ sinh học đến tài chính, tiếp thị đến vật lý thiên văn trong hai mươi năm qua. Cuốn sách này trình bày một số kỹ thuật mô hình hóa và dự đoán quan trọng nhất, các ứng dụng có liên quan.

Các chủ đề bao gồm: hồi quy tuyến tính; phân loại; phương pháp lấy mẫu lại;, phương pháp tiếp cận thu nhỏ; phương pháp dựa trên cây; máy vector hỗ trợ; phân cụm,…. Vì mục tiêu của sách là tạo điều kiện cho việc sử dụng các kỹ thuật thống kê học. Hỗ trợ những người thực hành trong khoa học, công nghiệp và các lĩnh vực khác,

Naked Statistics: Stripping The Dread From Data

Tác giả: Charles Wheelan

sach-khoa-hoc-du-lieu
Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/cMbwi

Tác giả làm rõ các khái niệm chính như suy luận, tương quan và phân tích hồi quy. Cho thấy cách các bên thiên vị hoặc bất cẩn có thể thao túng hoặc trình bày sai dữ liệu. Đồng thời cho chúng ta thấy các nhà nghiên cứu tài giỏi và sáng tạo đang khai thác dữ liệu quý giá từ các thí nghiệm tự nhiên để giải quyết các câu hỏi hóc búa như thế nào.

Big Data – A Revolution that Will Transform How We Live, Work, and Think

Tác giả: Viktor Mayer-Schönberger, và Kenneth Cukier

Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/cMbwi

“Dữ liệu lớn” đề cập đến khả năng đang phát triển của chúng ta trong việc thu thập các bộ sưu tập thông tin khổng lồ, phân tích nó ngay lập tức và đôi khi rút ra những kết luận đáng giá từ nó. Khoa học mới nổi này có thể dịch vô số hiện tượng – từ giá vé máy bay đến văn bản của hàng triệu cuốn sách – thành dạng có thể tìm kiếm được và sử dụng sức mạnh tính toán ngày càng tăng của chúng ta để khám phá những hiện tượng mà chúng ta chưa từng thấy trước đây.

Một cuộc cách mạng ngang hàng với Internet hay thậm chí là báo in. Dữ liệu lớn sẽ thay đổi cách nghĩ về kinh doanh, y tế, chính trị, giáo dục và đổi mới trong những năm tới. Nó cũng đặt ra những mối đe dọa mới, từ sự kết thúc không thể tránh khỏi của quyền riêng tư. Dựa trên khả năng dự đoán hành vi trong tương lai của dữ liệu lớn.

Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference

Tác giả: Cam Davidson-Pilon

sach-khoa-hoc-du-lieu
Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/6Seba

Davidson-Pilon giới thiệu suy luận Bayes từ góc độ tính toán, lý thuyết bắc cầu với thực hành – giúp bạn có được kết quả bằng khả năng tính toán. Phương pháp Bayes dành cho Tin tặc làm sáng tỏ suy luận của Bayes thông qua lập trình xác suất với ngôn ngữ PyMC mạnh mẽ và các công cụ Python có liên quan chặt chẽ NumPy, SciPy và Matplotlib. Sử dụng phương pháp này, bạn có thể đạt được các giải pháp hiệu quả theo từng bước nhỏ mà không cần can thiệp rộng rãi về mặt toán học.

Bạn sẽ học cách sử dụng thuật toán Markov Chain Monte Carlo: chọn kích thước mẫu và giá trị thích hợp. Áp dụng suy luận Bayes trong các lĩnh vực từ tài chính đến tiếp thị.

Data Science from Scratch: First Principles of Python

Tác giả: Joel Grus

Tham khảo tại link:
https://bitly.com.vn/oACQO

Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu cách thức hoạt động của nhiều công cụ và thuật toán khoa học dữ liệu cơ bản nhất bằng cách triển khai chúng từ đầu. Nếu bạn có năng khiếu toán học và một số kỹ năng lập trình, tác giả Joel Grus sẽ giúp bạn làm quen với toán học và thống kê cốt lõi của khoa học dữ liệu, và với kỹ năng hack bạn cần để bắt đầu với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

Dữ liệu thừa hỗn độn ngày nay giữ câu trả lời cho những câu hỏi mà không ai nghĩ đến sẽ hỏi. Cuốn sách này cung cấp cho bạn bí quyết để tìm ra những câu trả lời đó.

Business Analytics – A Data-Driven Decision-Making Approach for Business

Tác giả: Amar Sahay

Tham khảo tại link: https://bitly.com.vn/FrFQo

Nó cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về phân tích nói chung với trọng tâm là phân tích dự đoán. Với mối quan tâm bùng nổ trong phân tích và khoa học dữ liệu, cuốn sách này rất kịp thời và giàu thông tin. Nó kết hợp nhiều thuật ngữ, công cụ và phương pháp phân tích với nhau. Ba chương đầu tiên cung cấp giới thiệu về BA, tầm quan trọng của phân tích, các loại BA-mô tả, dự đoán và mô tả-cùng với các công cụ và mô hình.

Kinh doanh thông minh (BI) và một trường hợp về phân tích mô tả được thảo luận. Ngoài ra, cuốn sách thảo luận về các mô hình dự đoán được sử dụng rộng rãi nhất, bao gồm phân tích hồi quy, dự báo, khai thác dữ liệu, và giới thiệu về các ứng dụng gần đây của phân tích dự đoán-học máy, mạng thần kinh và trí tuệ nhân tạo. Chương kết luận thảo luận về trạng thái hiện tại, triển vọng công việc và các chứng chỉ về phân tích.

>>>> Xem thêm: Tương lai của chatbot & AI hội thoại năm 2020

Nguồn bài viết: https://www.analyticsinsight.net/top-10-data-science-books-must-read-boost-career/