Λογότυπο Zephyrnet

Η Πλήρης Συλλογή Βιβλίων Επιστήμης Δεδομένων – Μέρος 1

Ημερομηνία:

 

Εικόνα από συγγραφέα

 

Τα βιβλία σε αυτή τη σύγχρονη εποχή έχουν αλλάξει τελείως. Αντί για λέξεις σε χαρτί, μπορείτε να διαβάσετε βιβλία στο smartphone, στην επιφάνεια εργασίας και στο tablet σας. Ορισμένα βιβλία βασίζονται σε ιστότοπους, όπου μπορείτε να εξερευνήσετε κεφάλαια, όρους αναζήτησης ή ακόμα και να παίξετε εκπαιδευτικά βίντεο όταν διαβάζετε ένα βιβλίο. Αυτά τα βιβλία σε στυλ τεκμηρίωσης βελτιώνουν την εμπειρία ανάγνωσης και κάνουν πολύ διασκεδαστική τη δοκιμή παραδειγμάτων κωδικοποίησης.

Σε αυτήν τη σειρά δύο μερών, θα μοιραστώ τα καλύτερα βιβλία για όλους τους υποτομείς της επιστήμης δεδομένων. Μπορείτε να αγοράσετε το έντυπο αντίγραφο ή απλά να αποκτήσετε πρόσβαση στην ηλεκτρονική έκδοση ή να κάνετε λήψη του PDF/EPub/Kindle. Υπάρχουν μερικά βιβλία που βασίζονται σε ιστότοπους και είναι προσβάσιμα δωρεάν. 

Στο πρώτο μέρος, θα αναθεωρήσουμε βιβλία σχετικά με:

  1. Προγραμματισμός
  2. Σε Πραγματικό Χρόνο
  3. Δεδομένα Analytics
  4. Business Intelligence
  5. Μηχανική δεδομένων
  6. Διαγραφή Ιστού
  7. Εφαρμογές Δεδομένων
  8. Διαχείρηση δεδομένων
  9. Big Data
  10. Cloud Architecture

Εάν είστε αρχάριος, η εκμάθηση προγραμματισμού θα πρέπει να είναι πρώτη στη λίστα σας. Στην αρχή, θα επιλέξετε μεταξύ Python, R και Julia, αλλά θα σας προτείνω ανεπιφύλακτα να ξεκινήσετε με Python. Μετά από αυτό, μάθετε SQL και Scala για να προχωρήσετε στην καριέρα σας. 

Python

R

Τζούλια

SQL

Scala

Οι στατιστικές αποτελούν τη ραχοκοκαλιά των σύγχρονων εξελίξεων της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης. Χωρίς αυτό, δεν μπορείτε να κατανοήσετε αλγόριθμους ή να διεξάγετε έρευνα. Αντί να μαθαίνεις τα πάντα, θα σου προτείνω να μάθεις τα βασικά και μετά να μαθαίνεις όσο προχωράς. 

 

Μερικά από τα εργαλεία που αναφέρονται σε αυτά τα βιβλία κάνουν την ανάλυση δεδομένων κομμάτια. Δεν πρόκειται για τη σύνταξη κώδικα για τη δημιουργία οπτικοποίησης δεδομένων. Πρόκειται για την κατανόηση των δεδομένων με τη βοήθεια γραφημάτων και οπτικής αναπαράστασης. 

Τα εργαλεία Business Intelligence είναι το πιο σημαντικό μέρος της σύγχρονης επιχείρησης. Θα μάθετε πώς να δημιουργείτε αναφορές, να παρακολουθείτε την απόδοση, να αναπτύσσετε πίνακες εργαλείων, να απορρίπτετε δεδομένα και να διαχειρίζεστε πηγές δεδομένων. 

Δημιουργία αγωγών δεδομένων, σχεδιασμός στρατηγικών διαχείρισης δεδομένων, επεξεργασία των δεδομένων και παροχή ασφαλούς πρόσβασης σε διάφορα μέλη της ομάδας. Οι μηχανικοί δεδομένων εργάζονται επίσης σε επεκτάσιμα και ευέλικτα συστήματα αποθήκευσης.

 

Σύγχρονη Υποδομή
Σύγχρονη Υποδομή | Εικόνα από τον συγγραφέα

 

Η απόξεση Ιστού έχει γίνει βασικό μέρος των εργασιών των επιστημόνων δεδομένων και των αναλυτών. Ακόμη και σε μια τεχνική συνέντευξη ή δοκιμή, πρέπει να δείξετε κάποια ικανότητα στην κατανόηση της ανάλυσης των δεδομένων HTML χρησιμοποιώντας το BeautifulSoup και το Selenium. Σας δίνει επίσης τη δυνατότητα να δημιουργήσετε πλήρως αυτοματοποιημένα συστήματα. 

Αφού δημιουργήσετε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης ή πραγματοποιήσετε εντατική ανάλυση δεδομένων, είναι καιρός να δημιουργήσετε μια διαδικτυακή εφαρμογή, ώστε να μπορείτε να μοιραστείτε το έργο σας με άλλα μέλη της ομάδας. Μπορείτε να δημιουργήσετε ένα API ή μια εφαρμογή Ιστού χρησιμοποιώντας το FastAPI, το Flask, το Streamlit και το Django. 

Η ομάδα δεδομένων σας επεκτείνεται και συλλέγετε περισσότερα δεδομένα με τον καιρό. Είναι καιρός να εργαστείτε για τη διαχείριση των δεδομένων σας χρησιμοποιώντας κατανεμημένες βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων, λίμνες δεδομένων και εργαλεία. Αυτά τα εργαλεία θα σας επιτρέψουν να κλιμακώσετε τα τρέχοντα συστήματα δεδομένων σας. 

Τα συμβατικά μας συστήματα βάσεων δεδομένων δεν είναι φτιαγμένα για να συλλέγουν petabyte ημερήσιων δεδομένων. Αυτά τα βιβλία θα σας βοηθήσουν να μάθετε επεκτάσιμες, εύκολα κατανοητές προσεγγίσεις σε συστήματα μεγάλων δεδομένων που μπορούν να κατασκευαστούν και να λειτουργήσουν από μια μικρή ομάδα. Θα μάθετε επίσης για τεχνολογίες όπως βάσεις δεδομένων Hadoop, Storm και NoSQL.

 

nterprise-Big-Data-Lake-Delivering
Τα τέσσερα στάδια της ωριμότητας | Εικόνα από The Enterprise Big Data Lake

Παρόλο που η εκμάθηση για την αρχιτεκτονική cloud δεν είναι η βασική δεξιότητα των επιστημόνων δεδομένων, γίνεται δημοφιλής στις κοινότητες δεδομένων. Οι εταιρείες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη θέλουν μηχανική εκμάθηση, MLOps και μηχανικούς δεδομένων να κατανοούν τις ενσωματώσεις Kubernetes, Docker, API, κατανεμημένους υπολογιστές, παρακολούθηση υπολογιστών και υβριδικές λύσεις cloud. 

Τα βιβλία της επιστήμης δεδομένων σας διδάσκουν για όλες τις τεχνικές έννοιες με τη βοήθεια παραδειγμάτων κώδικα. Δεν διαβάζετε απλά βιβλία για έρευνα, αλλά χτίζετε τις δεξιότητές σας. Τα περισσότερα βιβλία θα σας ενθαρρύνουν να κάνετε κώδικα για όσο χρονικό διάστημα, έτσι ώστε να κατανοήσετε καλύτερα την έννοια, διορθώνοντας τα προβλήματα. 

Εάν είστε λάτρης της επιστήμης δεδομένων, όπως εγώ, θέλετε να συνεχίσετε να μαθαίνετε. Έτσι, στο επόμενο μέρος θα μάθουμε για τα καλύτερα βιβλία μηχανικής μάθησης, βαθιάς μάθησης, όρασης υπολογιστών, NLP, MLOps, ρομποτικής, IoT, διαχείρισης προϊόντων AI, επιστήμης δεδομένων για στελέχη και σούπερ βιβλία επιστήμης δεδομένων.

 
 
Αμπίντ Αλί Αουάν (@1abidaliawan) είναι πιστοποιημένος επαγγελματίας επιστήμονας δεδομένων που λατρεύει την κατασκευή μοντέλων μηχανικής μάθησης. Επί του παρόντος, εστιάζει στη δημιουργία περιεχομένου και στη σύνταξη τεχνικών ιστολογίων για τη μηχανική μάθηση και τις τεχνολογίες επιστήμης δεδομένων. Ο Abid είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στη Διοίκηση Τεχνολογίας και πτυχίου στη Μηχανική Τηλεπικοινωνιών. Το όραμά του είναι να δημιουργήσει ένα προϊόν τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας ένα νευρωνικό δίκτυο γραφημάτων για μαθητές που παλεύουν με ψυχικές ασθένειες.
 

spot_img

Τελευταία Νοημοσύνη

spot_img