Bilde generert med DALLE-3
 

Datavitenskap er et lukrativt felt med mange muligheter i fremtiden. Med den nylige utviklingen av AI, bør det ikke være overraskende at datavitenskap fortsatt ville blitt en av de mest ettertraktede yrkene. Imidlertid vet jeg at det ikke er et lett felt å bryte gjennom.

Det er mye å lære å gjøre hvis du ønsker å bryte inn i datavitenskapsfeltet og forstå mange dataaspekter. Det betyr også at vi trenger godt materiale for å lære, siden vi ikke vil kaste bort tid. Denne artikkelen vil diskutere fem billige bøker du kan bruke til å mestre datavitenskap.

Hva er disse bøkene? La oss komme inn i det.

For å mestre feltet, må vi forstå feltet vi ønsker å foreta i dybden. Vi må forstå datavitenskap for å gi verdi til arbeidet vårt og unngå å ikke få jobben i det hele tatt.

De data Science bok av John D. Kelleher og Brendan Tierney kan bli ditt første skritt til å forstå den generelle datavitenskapsindustrien. Med en pris på $9 vil du lære følgende fra boken:

1. Datavitenskapshistorie
2. Datavitenskap-applikasjoner
3. Datavitenskapens verktøy
4. Etiske bekymringer i Data Science Application
5. Data Science Karrierevekst

Denne boken er en flott introduksjonsbok for alle som ønsker å bryte inn i datavitenskapsfeltet eller forstå datavitenskapskonseptet bedre.

Programmeringsferdigheter har allerede blitt ryggraden i dataforskere, og hvert selskap oppgir dem som krav. Kravet er ofte Python-språket, de moderne dataforskernes programmeringsspråk. Uten Python-ferdigheter er det en stor sjanse for at vi ikke kan gjøre jobben vår riktig.

Python dataanalyse bok av Avinash Navlani, Armando Fandango og Ivan Idris (forfatter) ville gi fullstendig læring om å navigere i datavitenskapsfeltet med de nødvendige Python-ferdighetene. Det du vil lære inkluderer:

1. Kjerne Python-biblioteker og datahåndtering
2. Statistiske og matematiske grunnlag
3. Avanserte dataanalyseteknikker
4. Spesialisert dataanalyse
5. Beregningseffektivitet med Dask

Bokprisen er rundt $16, som er i det billigere området sammenlignet med de andre bøkene der ute. Selv om verdien av denne boken er stor.

Mens dataforskere trenger å kunne programmeringsspråk, må vi også forstå statistisk teori. Våre dataanalyse- og maskinlæringsalgoritmer var basert på statistisk metodikk, og vi trengte å forstå den grunnleggende statistikken for å forstå dataaktiviteten vi gjorde.

Nakenstatistikk: Fjerne frykten fra dataene, skrevet av Charles Wheelan, bryter ned statistiske konsepter på en morsom måte og med brukseksempler. Boken inneholder saker for:

1. Standardfeil og CI-søknader i saker om politiske meningsmålinger.
2. Regresjonsanalyse med risiko for helseproblemer i Storbritannia.
3. Netflix og Target statistiske slutninger applikasjoner for produktanbefaling.

Det er fortsatt mange statistiske konsepter du vil lære fra denne boken. Med prisen på $8 kan du enkelt forstå hvorfor statistikk er viktig innen datavitenskap.

Etter en grunnleggende forståelse av datavitenskap, bør vi lære om maskinlæringsalgoritmen. Det primære verktøyet til dataforskere er ML-modellen, og det er viktig å forstå hvordan hver modell fungerer og hvorfor vi bruker dem.

The Hitchhiker's Guide to Machine Learning Algorithms av Devin Schumacher, Francis La Bounty Jr., og Devanshu Mahapatra ville tjene som en referanse for å forstå maskinlæringsalgoritmen videre. Du vil lære følgende konsepter fra denne boken:

1. Klassifiserings- og regresjonsteknikker
2. Klyngealgoritmer
3. Nevrale nettverk og dyp læring
4. Optimalisering og problemløsningsalgoritmer
5. Ensemblemetoder og dimensjonsreduksjonsteknikker
6. Forsterkningslæring

Hvert kapittel er en frittstående seksjon, så vi kan hoppe inn i ethvert kapittel vi er interessert i. For $12 vil du få mye kunnskap fra teoretiske til ML-applikasjoner i den virkelige verden.

Datavitenskap handler ikke bare om programmering, maskinlæring eller statistikk. Det handler om å levere verdi fra dataene vi har. Det er da avgjørende for enhver dataforsker å forstå hvordan man kan kommunisere våre tekniske resultater i den innsikten som interessenter eller ikke-tekniske personer forstår.

på Datainnsikt levert bok av Mo Villagran, forklarer hun at datafagfolk sliter med å levere verdi på grunn av dårlig kommunikasjon med interessenter, urealistiske forventninger drevet av markedsføringshype og underutnyttelse av de fleste dataprodukter. Med sin erfaring komponerer hun syv steg som vi kan ta for å få bedre kommunikasjon og vurdere interessentens behov.

For $15 kan du lære alle disse trinnene raskt og forbedre deg selv med de myke ferdighetene som alltid kreves.

Data Science er et utfordrende felt å bryte. Det er derfor disse fem billige bøkene vil hjelpe deg med å mestre datavitenskap. Bøkene inkluderer:

1. Data Science (The MIT Press Essential Knowledge-serien)
2. Python dataanalyse
3. Nakenstatistikk: Fjerne frykten fra dataene
4. The Hitchhiker's Guide to Machine Learning Algorithms
5. Datainnsikt levert

Cornellius Yudha Wijaya er assistentleder for datavitenskap og dataskribent. Mens han jobber på heltid i Allianz Indonesia, elsker han å dele Python- og Data-tips via sosiale medier og skrivemedier.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: 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