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La science des données est un domaine lucratif avec de nombreuses perspectives d’avenir. Avec les récents progrès de l’IA, il n’est pas surprenant que la science des données devienne encore l’une des professions les plus recherchées. Cependant, je sais que ce n’est pas un domaine facile à percer.

Il y a beaucoup à apprendre si vous souhaitez vous lancer dans le domaine de la science des données et comprendre de nombreux aspects des données. Cela signifie également que nous avons besoin de bon matériel pour apprendre car nous ne voulons pas perdre de temps. Cet article présentera cinq livres bon marché que vous pouvez utiliser pour maîtriser la science des données.

Quels sont ces livres ? Allons-y.

Pour maîtriser le domaine, nous devons comprendre en profondeur le domaine que nous souhaitons entreprendre. Nous devons comprendre la science des données pour apporter de la valeur à notre travail et éviter de ne pas obtenir le poste du tout.

La Sciences des données Le livre de John D. Kelleher et Brendan Tierney pourrait devenir votre première étape vers la compréhension de l'industrie globale de la science des données. Avec un prix de 9 $, vous apprendrez ce qui suit dans le livre :

1. Histoire de la science des données
2. Applications de science des données
3. Les outils de la science des données
4. Préoccupations éthiques dans les applications de la science des données
5. Croissance de carrière en science des données

Ce livre est un excellent livre d'introduction pour tous ceux qui souhaitent se lancer dans le domaine de la science des données ou mieux comprendre le concept de la science des données.

Les compétences en programmation sont déjà devenues l’épine dorsale des data scientists, et chaque entreprise les répertorie comme exigences. L’exigence est souvent le langage Python, le langage de programmation moderne des data scientists. Sans compétences Python, il y a de grandes chances que nous ne puissions pas faire notre travail correctement.

Analyse des données Python Le livre d'Avinash Navlani, Armando Fandango et Ivan Idris (auteur) fournirait un apprentissage complet sur la navigation dans le domaine de la science des données avec les compétences Python nécessaires. Ce que vous apprendriez comprend :

1. Bibliothèques Python de base et gestion des données
2. Fondements statistiques et mathématiques
3. Techniques avancées d'analyse de données
4. Analyse de données spécialisée
5. Efficacité informatique avec Dask

Le prix du livre est d’environ 16 $, ce qui est moins cher que les autres livres disponibles. Cependant, la valeur de ce livre est grande.

Si les data scientists doivent connaître le langage de programmation, nous devons également comprendre la théorie statistique. Nos algorithmes d'analyse de données et d'apprentissage automatique étaient basés sur une méthodologie statistique, et nous devions comprendre les statistiques de base pour comprendre l'activité de données que nous effectuions.

Statistiques nues : éliminer la peur des données, écrit par Charles Wheelan, décompose les concepts statistiques de manière ludique et avec des exemples d'application. Le livre comprend des cas pour :

1. Applications d’erreur standard et d’IC dans les cas de sondages politiques.
2. Analyse de régression du risque de problèmes de santé au Royaume-Uni.
3. Applications d'inférences statistiques Netflix et Target pour la recommandation de produits.

Il existe encore de nombreux concepts statistiques que vous apprendrez dans ce livre. Avec le prix de 8 $, vous pouvez facilement comprendre pourquoi les statistiques sont importantes en science des données.

Après une compréhension de base de la science des données, nous devrions en apprendre davantage sur l’algorithme d’apprentissage automatique. Le principal outil des data scientists est le modèle ML, et il est essentiel de comprendre comment fonctionne chaque modèle et pourquoi nous les utilisons.

Le guide de l'auto-stoppeur sur les algorithmes d'apprentissage automatique par Devin Schumacher, Francis La Bounty Jr. et Devanshu Mahapatra servirait de référence pour mieux comprendre l'algorithme d'apprentissage automatique. Vous apprendrez les concepts suivants dans ce livre :

1. Techniques de classification et de régression
2. Algorithmes de clustering
3. Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur
4. Algorithmes d’optimisation et de résolution de problèmes
5. Méthodes d'ensemble et techniques de réduction de dimensionnalité
6. Apprentissage par renforcement

Chaque chapitre est une section autonome, nous pouvons donc accéder à n'importe quel chapitre qui nous intéresse. Pour 12 $, vous obtiendrez de nombreuses connaissances allant de la théorie aux applications ML dans le monde réel.

La science des données ne concerne pas seulement la programmation, l’apprentissage automatique ou les statistiques. Il s’agit de valoriser les données dont nous disposons. Il est alors crucial pour tout data scientist de comprendre comment communiquer nos résultats techniques avec une compréhension compréhensible par les parties prenantes ou les personnes non techniques.

Dans le Informations sur les données fournies Dans le livre de Mo Villagran, elle explique que les professionnels des données ont du mal à créer de la valeur en raison d'une mauvaise communication avec les parties prenantes, d'attentes irréalistes alimentées par le battage médiatique et de la sous-utilisation de la plupart des produits de données. Forte de son expérience, elle compose sept étapes que nous pouvons suivre pour avoir une meilleure communication et évaluer les besoins des parties prenantes.

À 15 $, vous pouvez apprendre toutes ces étapes rapidement et vous améliorer grâce aux compétences générales qui sont toujours requises.

La science des données est un domaine difficile à percer. C'est pourquoi ces cinq livres bon marché vous aideront à maîtriser la science des données. Les livres comprennent :

1. Science des données (série MIT Press Essential Knowledge)
2. Analyse des données Python
3. Statistiques nues : éliminer la peur des données
4. Le guide de l'auto-stoppeur sur les algorithmes d'apprentissage automatique
5. Informations sur les données fournies

Cornellius Yudha Wijaya est un gestionnaire adjoint en science des données et un rédacteur de données. Tout en travaillant à plein temps chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils Python et Data via les réseaux sociaux et les supports d'écriture.

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• La source: 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