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Data Science ist ein lukratives Feld mit vielen Zukunftsaussichten. Angesichts der jüngsten Fortschritte in der KI sollte es nicht überraschen, dass Datenwissenschaft immer noch zu einem der gefragtesten Berufe wird. Allerdings weiß ich, dass es kein leichtes Feld ist, durchzubrechen.

Es gibt viel zu lernen, wenn Sie in den Bereich der Datenwissenschaft einsteigen und viele Datenaspekte verstehen möchten. Das bedeutet auch, dass wir gutes Material zum Lernen brauchen, da wir keine Zeit verschwenden wollen. In diesem Artikel werden fünf günstige Bücher besprochen, mit denen Sie die Datenwissenschaft beherrschen können.

Was sind das für Bücher? Lasst uns darauf eingehen.

Um das Fachgebiet zu meistern, müssen wir das Fachgebiet, das wir bearbeiten wollen, gründlich verstehen. Wir müssen die Datenwissenschaft verstehen, um unserer Arbeit einen Mehrwert zu verleihen und zu vermeiden, dass wir den Job überhaupt nicht bekommen.

Das Daten Wissenschaft Das Buch von John D. Kelleher und Brendan Tierney könnte Ihr erster Schritt zum Verständnis der gesamten Data-Science-Branche sein. Bei einem Preis von 9 $ würden Sie aus dem Buch Folgendes lernen:

1. Geschichte der Datenwissenschaft
2. Data Science-Anwendungen
3. Die Werkzeuge der Datenwissenschaft
4. Ethische Bedenken bei der Anwendung von Data Science
5. Karrierewachstum im Bereich Data Science

Dieses Buch ist ein großartiges Einführungsbuch für alle, die in den Bereich der Datenwissenschaft einsteigen oder das Konzept der Datenwissenschaft besser verstehen möchten.

Programmierkenntnisse sind bereits zum Rückgrat von Datenwissenschaftlern geworden und werden von jedem Unternehmen als Anforderungen aufgeführt. Die Voraussetzung ist oft die Sprache Python, die Programmiersprache der modernen Datenwissenschaftler. Ohne Python-Kenntnisse ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass wir unsere Arbeit nicht richtig erledigen können.

Python-Datenanalyse Das Buch von Avinash Navlani, Armando Fandango und Ivan Idris (Autor) bietet umfassende Kenntnisse in der Navigation im Bereich der Datenwissenschaft mit den erforderlichen Python-Kenntnissen. Was Sie lernen würden, umfasst:

1. Kern-Python-Bibliotheken und Datenverarbeitung
2. Statistische und mathematische Grundlagen
3. Fortgeschrittene Datenanalysetechniken
4. Spezialisierte Datenanalyse
5. Recheneffizienz mit Dask

Der Buchpreis liegt bei etwa 16 US-Dollar und liegt damit im günstigeren Bereich im Vergleich zu den anderen Büchern auf dem Markt. Der Wert dieses Buches ist jedoch groß.

Während Datenwissenschaftler die Programmiersprache beherrschen müssen, müssen wir auch die statistische Theorie verstehen. Unsere Datenanalyse- und maschinellen Lernalgorithmen basierten auf statistischen Methoden, und wir mussten die grundlegenden Statistiken verstehen, um die von uns durchgeführte Datenaktivität zu verstehen.

Nackte Statistik: Den Dread aus den Daten entfernen, geschrieben von Charles Wheelan, schlüsselt statistische Konzepte auf unterhaltsame Weise und mit Anwendungsbeispielen auf. Das Buch enthält Fälle für:

1. Standardfehler- und CI-Anwendungen in Fällen politischer Wahlen.
2. Regressionsanalyse zum Risiko gesundheitlicher Probleme im Vereinigten Königreich.
3. Statistische Schlussfolgerungsanwendungen von Netflix und Target für Produktempfehlungen.

Es gibt noch viele statistische Konzepte, die Sie aus diesem Buch lernen würden. Mit dem Preis von 8 $ können Sie leicht verstehen, warum Statistiken in der Datenwissenschaft wichtig sind.

Nach einem grundlegenden Verständnis der Datenwissenschaft sollten wir etwas über den Algorithmus für maschinelles Lernen lernen. Das wichtigste Werkzeug von Datenwissenschaftlern ist das ML-Modell, und es ist wichtig zu verstehen, wie jedes Modell funktioniert und warum wir es verwenden.

Der Per Anhalter Leitfaden zu Algorithmen für maschinelles Lernen von Devin Schumacher, Francis La Bounty Jr. und Devanshu Mahapatra würden als Referenz dienen, um den Algorithmus des maschinellen Lernens besser zu verstehen. In diesem Buch lernen Sie die folgenden Konzepte kennen:

1. Klassifizierungs- und Regressionstechniken
2. Clustering-Algorithmen
3. Neuronale Netze und Deep Learning
4. Optimierungs- und Problemlösungsalgorithmen
5. Ensemble-Methoden und Techniken zur Dimensionsreduktion
6. Verstärkung lernen

Jedes Kapitel ist ein eigenständiger Abschnitt, sodass wir in jedes Kapitel springen können, das uns interessiert. Für 12 US-Dollar erhalten Sie viel Wissen von der Theorie bis hin zu ML-Anwendungen in der realen Welt.

Bei der Datenwissenschaft geht es nicht nur um Programmierung, maschinelles Lernen oder Statistik. Es geht darum, aus den Daten, die wir haben, einen Mehrwert zu schaffen. Für jeden Datenwissenschaftler ist es daher von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie er unsere technischen Ergebnisse in den Erkenntnissen kommunizieren kann, die Stakeholder oder technisch nicht versierte Personen verstehen.

Im Dateneinblicke geliefert In ihrem Buch von Mo Villagran erklärt sie, dass Datenexperten aufgrund schlechter Kommunikation mit Stakeholdern, unrealistischen Erwartungen, die durch Marketing-Hypes geschürt werden, und der unzureichenden Nutzung der meisten Datenprodukte Schwierigkeiten haben, Mehrwert zu liefern. Mit ihrer Erfahrung stellt sie sieben Schritte zusammen, die wir unternehmen können, um eine bessere Kommunikation zu erreichen und die Bedürfnisse der Stakeholder einzuschätzen.

Für 15 $ können Sie alle diese Schritte schnell erlernen und sich mit den immer erforderlichen Soft Skills verbessern.

Data Science ist ein anspruchsvolles Feld, das es zu durchbrechen gilt. Deshalb helfen Ihnen diese fünf günstigen Bücher dabei, die Datenwissenschaft zu meistern. Zu den Büchern gehören:

1. Data Science (Die MIT Press Essential Knowledge-Reihe)
2. Python-Datenanalyse
3. Nackte Statistik: Den Dread aus den Daten entfernen
4. Der Per Anhalter Leitfaden zu Algorithmen für maschinelles Lernen
5. Dateneinblicke geliefert

Cornellius Yudha Wijaya ist Data Science Assistant Manager und Data Writer. Während er Vollzeit bei Allianz Indonesien arbeitet, liebt er es, Python- und Datentipps über soziale Medien zu teilen und Medien zu schreiben.

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• Quelle: https://www.kdnuggets.com/5-cheap-books-to-master-data-science?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-cheap-books-to-master-data-science