معرفی بهترین کتاب های علم داده برای مبتدیان و متخصصان داده

 کتاب های علم داده برای مبتدیان و متخصصان داده

جدا از این واقعیت که Data Science یکی از پردرآمدترین و پرطرفدارترین رشته های تاریخ است، همچنین مهم است که توجه داشته باشید که تا یک دهه دیگر یا بیشتر همچنان نوآورانه و چالش برانگیزتر خواهد بود.

مشاغل علم داده به اندازه کافی وجود خواهند داشت که می توانند حقوق خوبی برای شما و همچنین فرصت هایی برای رشد به ارمغان بیاورند.

گفته می شود، هیچ چیز بهتر از خواندن کتاب های علم داده برای به دست آوردن توپ نیست.

یادگیری علم داده از طریق کتاب به شما کمک می کند تا دیدی جامع از علم داده داشته باشید زیرا علم داده فقط در مورد محاسبات نیست، بلکه شامل ریاضیات، احتمالات، آمار، برنامه نویسی، یادگیری ماشین و بسیاری موارد دیگر نیز می شود.

 

کتاب های علم داده

در اینجا تعدادی از بهترین کتاب هایی که می توانید برای درک بهتر مفاهیم علم داده بخوانید، آورده شده است

 

 1- Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide

لحن این کتاب نیز مانند سایر کتاب‌های Headfirst دوستانه و محاوره‌ای است و بهترین کتاب برای علم داده برای شروع است.

این کتاب آمارهای زیادی را پوشش می‌دهد که با آمار توصیفی شروع می‌شود – میانگین، میانه، حالت، انحراف معیار – و سپس به آمار احتمالات و استنباطی مانند همبستگی، رگرسیون و غیره ادامه می‌دهد…

اگر در مدرسه دانش‌آموز علوم یا بازرگانی بودید، ممکن است همه آن‌ها را مطالعه کرده‌اید، و کتاب شروعی عالی برای تازه کردن همه چیزهایی است که قبلاً آموخته‌اید به روشی دقیق. تصاویر و گرافیک ها و بیت های زیادی در کناره ها وجود دارد که به راحتی قابل یادآوری است. شما می توانید چند نمونه خوب از زندگی واقعی پیدا کنید تا شما را به کتاب متصل نگه دارد. به طور کلی کتابی عالی برای شروع سفر علم داده شما.

 

2- Practical Statistics for Data Scientists

اگر مبتدی هستید، این کتاب به شما یک نمای کلی از تمام مفاهیمی که برای تسلط بر علم داده نیاز دارید، به شما می دهد.

این کتاب خیلی مفصل نیست، اما اطلاعات کافی در مورد تمام مفاهیم سطح بالا مانند تصادفی سازی، نمونه گیری، توزیع، سوگیری نمونه و غیره ارائه می دهد …هر یک از این مفاهیم به خوبی توضیح داده شده است و مثال هایی همراه با توضیح در مورد چگونگی مفاهیم وجود دارد.

مرتبط با علم داده این کتاب همچنین با بررسی مدل‌های ML افراد را شگفت‌زده می‌کند.این کتاب تمام موضوعات مورد نیاز برای علم داده را پوشش می دهد.این یک مرجع سریع و آسان است، اما برای تسلط عمیق به مفاهیم کافی نیست، زیرا توضیحات و مثال ها مفصل نیستند.

 

3- Introduction to Probability

اگر از یک پیشینه ریاضی در مدرسه هستید، ممکن است به یاد داشته باشید که احتمال بدست آوردن بیل یا قلب را از یک بسته کارت و غیره محاسبه کنید.

این شاید بهترین کتاب برای یادگیری در مورد احتمال باشد.توضیحات بسیار دقیق و شبیه مشکلات زندگی واقعی هستند. اگر احتمالات را در مدرسه مطالعه کرده اید، این کتاب برای افزایش دانش شما در مورد مفاهیم اولیه ضروری است.

اگر قرار است برای اولین بار احتمالات را بیاموزید – این کتاب می تواند به شما کمک کند پایه ای قوی در مفاهیم اصلی بسازید، اگرچه باید کمی بیشتر با کتاب کار کنید.این کتاب یکی از محبوب ترین کتاب ها برای حدود 5 دهه بوده است و این یکی از دلایل دیگری است که باید حتما در قفسه کتاب شما باشد.

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید

 

4- Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

این کتابی است که می تواند شما را در سفر ML خود با پایتون شروع کند.مفاهیم به گونه‌ای توضیح داده می‌شوند که گویی برای یک فرد عادی و با مثال‌های کافی برای درک بهتر. لحن دوستانه و به راحتی قابل درک است.

ML یک موضوع کاملاً پیچیده است، با این حال، پس از تمرین همراه با کتاب، باید بتوانید مدل های ML خود را بسازید.شما درک خوبی از مفاهیم ML خواهید داشت. این کتاب دارای نمونه هایی در پایتون است، اما برای خواندن این کتاب نیازی به دانش قبلی یا ریاضیات یا زبان های برنامه نویسی ندارید.این کتاب برای مبتدیان است و موضوعات اساسی را با جزئیات پوشش می دهد.

با این حال، خواندن این کتاب به تنهایی کافی نخواهد بود زیرا به ML و کدنویسی عمیق تر می شوید.

 

 

 

5- Python Machine Learning By Example

همانطور که از نامش مشخص است، این کتاب ساده ترین راه برای ورود به یادگیری ماشین است.

این کتاب شما را با پایتون و یادگیری ماشینی به روشی دقیق و جالب با چند مثال درجه یک مانند تشخیص ایمیل هرزنامه با استفاده از Bayes و پیش‌بینی با استفاده از رگرسیون و الگوریتم‌های درختی شروع می‌کند.

نویسنده تجربیات خود را در زمینه های مختلف ML مانند بهینه سازی تبلیغات، پیش بینی نرخ تبدیل، تشخیص تقلب کلیک و غیره به اشتراک می گذارد که به زیبایی به تجربه خواندن می افزاید. اگرچه کتاب مبانی پایتون را پوشش می‌دهد، ممکن است بخواهید پس از کسب دانش اولیه پایتون، کتاب را شروع کنید.

این کتاب به شما در مراحل راه اندازی نرم افزار مورد نیاز تا ایجاد، به روز رسانی و نظارت بر مدل ها کمک می کند.به طور کلی، یک کتاب عالی برای مبتدیان و همچنین کاربران پیشرفته است.

 

دلایل اصلی محبوبیت زبان برنامه نویسی پایتون – Python چیست

 

6- Pattern recognition and machine learning

این کتاب برای همه گروه‌های سنی است، خواه شما یک محقق سطح کارشناسی، کارشناسی ارشد یا پیشرفته باشید، چیزی برای همه وجود دارد.

اگر اشتراک Kindle دارید، این کتاب هیچ هزینه ای برای شما نخواهد داشت. نسخه بین المللی را دریافت کنید که دارای تصاویر و نمودارهای رنگارنگ است و تجربه خواندن شما را کاملاً ارزشمند می کند.

با توجه به محتوا، این کتابی است که یادگیری ماشین را از درون پوشش می دهد. کامل است و مفاهیم را با مثال به صورت ساده توضیح می دهد.تعداد کمی از خوانندگان می توانند درک برخی از اصطلاحات را سخت بیابند، اما شما باید بتوانید با استفاده از سایر منابع رایگان مانند مقالات وب یا ویدیوها از آن استفاده کنید.

اگر در مورد ورود به یادگیری ماشین جدی هستید، این کتاب ضروری است، به خصوص بخش ریاضی (تجزیه و تحلیل داده ها) ماهیت جامعی دارد.

 

7- Python for data analysis

درست به نام خود، این کتاب تمام روش های ممکن برای تجزیه و تحلیل داده ها را پوشش می دهد.این یک شروع عالی برای یک مبتدی است و قبل از رفتن به نقش پایتون در تجزیه و تحلیل داده ها و آمار، اصول اولیه پایتون را پوشش می دهد.کتاب سریع است و همه چیز را به روشی فوق العاده ساده توضیح می دهد. شما می توانید در عرض یک هفته پس از خواندن کتاب، چند اپلیکیشن واقعی بسازید.

این کتاب همچنین می‌تواند به شما راهنمایی کند یا مرجعی برای موضوعاتی باشد که در غیر این صورت هنگام جستجوی دوره‌های آنلاین از دست خواهید رفت.

با یادگیری متمرکز پایتون و علم داده، این کتاب به شما ایده ای منصفانه از آنچه می توانید از یک تحلیلگر داده یا دانشمند داده بودن در زمانی که واقعاً شروع به کار می کنید انتظار داشته باشید، می دهد.

نویسنده همچنین ارجاعات زیادی در کتاب آورده و به منابع مفیدی اشاره می کند که از مرور آنها لذت خواهید برد. به طور کلی، یک کتاب به خوبی سازماندهی شده با توضیح کامل مفاهیم تجزیه و تحلیل داده ها.

 

8- Naked statistics

این کتاب زیبایی آمار را به نمایش می گذارد و آمار را زنده می کند. لحن شوخ و محاوره ای است. از خواندن این کتاب خسته نمی شوید یا سنگینی ریاضی را احساس نمی کنید! نویسنده تمام مفاهیم آمار – پایه و پیشرفته را با مثال های واقعی توضیح می دهد.

این کتاب با موضوعات بسیار اساسی مانند توزیع نرمال، قضیه مرکزی شروع می شود و به مسائل پیچیده زندگی واقعی و تجزیه و تحلیل داده های مرتبط و یادگیری ماشین ادامه می دهد.

 

9- Data Science and big data analytics

این کتاب به آرامی کلان داده و اهمیت آن را در دنیای رقابتی دیجیتال امروزی معرفی می کند.کل چرخه عمر تجزیه و تحلیل داده ها به همراه مطالعه موردی و تصاویر جذاب به طور مفصل توضیح داده شده است تا بتوانید عملکرد عملی کل سیستم را مشاهده کنید.

ساختار و جریان کتاب بسیار خوب و منظم است. شما به راحتی می توانید کل تصویر کلی از نحوه انجام تجزیه و تحلیل را درک کنید زیرا هر مرحله مانند یک فصل از کتاب است. این کتاب شامل خوشه‌بندی، رگرسیون، قوانین تداعی و موارد دیگر به همراه مثال‌های ساده و روزمره است که می‌توان با آنها ارتباط برقرار کرد.

تجزیه و تحلیل پیشرفته با استفاده از MapReduce، Hadoop و SQL نیز به خواننده معرفی می شود.

 

10- R for data science

کتاب دیگری برای مبتدیانی که می خواهند علوم داده را با استفاده از R با علم داده یاد بگیرند نه تنها مفاهیم آمار، بلکه نوع داده هایی را که در زندگی واقعی می بینید، توضیح می دهد که چگونه با استفاده از مفاهیمی مانند میانه، متوسط، استاندارد آن را تبدیل کنید. انحراف و غیره و نحوه رسم داده ها، فیلتر و پاکسازی آن.

این کتاب به شما کمک می کند تا بفهمید داده های واقعی چقدر آشفته و خام هستند و چگونه پردازش می شوند.

تبدیل داده ها یکی از وقت گیرترین کارها است و این کتاب به شما کمک می کند تا دانش زیادی در مورد روش های مختلف تبدیل داده ها برای پردازش به دست آورید تا بتوان از آن بینش معناداری گرفت.

اگر می‌خواهید R را قبل از شروع با کتاب یاد بگیرید، می‌توانید این کار را با دوره‌های آنلاین ساده انجام دهید، با این حال، کتاب به اندازه کافی اصول اولیه را پوشش داده است تا بتوانید بلافاصله شروع کنید.

 

11- Inflection point

این کتاب فنی نیست. با این حال، از آنجایی که تصمیم گرفته اید به مسیر شغلی علم داده بروید، لازم است بدانید که چرا علم داده و کلان داده امروزه چنین جایگاه مهمی دارند. این کتاب از دیدگاه کسب‌وکار نوشته شده است و بینش زیادی در مورد اینکه چگونه همه فناوری‌هایی مانند ابر، داده‌های بزرگ، فناوری اطلاعات، تحرک، زیرساخت‌ها و سایر فناوری‌ها در حال تغییر روش کار امروز کسب‌وکارها همراه با داستان‌های جالب و تجربیات شخصی برای به اشتراک گذاشتن هستند، ارائه می‌دهد. تغییر زمان و چگونگی کنار آمدن با آن به زیبایی در این کتاب توضیح داده شده است.

خواندن این کتاب خوب است و در طول سفر یادگیری علم داده شما را با انگیزه نگه می دارد.

 

12- Storytelling with data

هر چیزی که به عنوان داستان گفته می شود و به صورت گرافیکی نشان داده می شود به راحتی در ذهن ما جای می گیرد و برای همیشه در آنجا می ماند. این کتاب بسیار تاثیرگذار است و به مفاهیم اساسی تجسم داده ها می پردازد تا درک کنید چگونه می توانید از تکه های عظیم داده های موجود در دنیای واقعی بهترین استفاده را ببرید. روش نویسنده برای توضیح هر مفهوم کاملاً منحصر به فرد است زیرا او آن را در قالب یک داستان متقاعد کننده بیان می کند. شما حتی متوجه نمی‌شوید که در یک روز مطالعه کتاب چند مفهوم را می‌توانید درک کنید – آشنایی با زمینه و مخاطب، استفاده از نمودار مناسب برای موقعیت مناسب، تشخیص و حذف درهم و برهمی فقط برای به دست آوردن اطلاعات مهم، استفاده از آن. مهم ترین بخش های داده ها و ارائه آنها به کاربران – همه اینها و موارد دیگر.

 

13- Big Data – A revolution

این کتابی است که باید داشته باشید، مقدمه ای برای کلان داده، علم داده و سفر هوش مصنوعی شماست. این یک کتاب فنی نیست، اما به شما تصویر کاملی از نحوه جمع‌آوری، تبدیل و پردازش داده‌های بزرگ به فروش و سود می‌دهد، حتی بدون اینکه کاربرانی مانند ما از آن مطلع باشند. توضیح می‌دهد که چگونه شرکت‌ها از داده‌های ما استفاده می‌کنند و اطلاعاتی که ما از طریق اینترنت به اشتراک می‌گذاریم برای ایجاد نوآوری‌ها و راه‌حل‌های تجاری جدید استفاده می‌شود که زندگی ما را آسان‌تر می‌کند و همه ما را به هم متصل می‌کند. همچنین در مورد خطرات و پیامدهای مربوط به انجام این کار، و نحوه اعمال تدابیر امنیتی برای جلوگیری از نقض یا سوء استفاده از داده ها صحبت می کند. در پایان مقالات فنی وجود دارد که بسیار مفید هستند. یک مطالعه خوب و ساده برای همه.

 

14- Practical data science with R

این یک کتاب سطح متوسط، تعادل خوبی از اصول اولیه و اصول پیشرفته علم داده است. تمرکز شدید بر روی خواسته‌های تجاری است که کتاب را بسیار کاربردی و جالب می‌کند. همچنین آمار را به طور کامل توضیح می دهد که یکی از پایه های علم داده است. بیشتر کتاب ها فقط نحوه انجام کارها را توضیح می دهند – این کتاب توضیح می دهد که چگونه و چرا! این به خوانندگان برای ورود به یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کمک می کند. این یک کتاب خوب برای مبتدیان و دانشمندان داده سطح پیشرفته است. با پیشرفت موضوع سخت تر می شود، اما می توانید بیشتر کتاب را به راحتی دنبال کنید.

 

15- The data science handbook

این یک کتاب پیشرفته است. اگر از طریق کتاب ها یا آموزش های دیگر اطلاعات کمی در مورد آمار و علم داده داشته باشید، می توانید از محتوای کتاب قدردانی کنید. این یک کتاب صرفاً فنی نیست، بلکه یک مرجع سریع است زیرا حاوی اطلاعاتی در قالب پرسش و پاسخ از دانشمندان مختلف داده است. سوالات به صورت سازماندهی شده جریان می یابند و به شما کمک می کنند هر جنبه ای از علم داده مانند آماده سازی داده ها، اهمیت داده های بزرگ، فرآیند اتوماسیون و اینکه چگونه علم داده آینده دنیای دیجیتال است را درک کنید. اگرچه این کتاب فاقد مطالعات موردی واقعی است، با این حال، اگر ذهنیت تجاری دارید، با استراتژی‌ها و نکات بسیاری از دانشمندان داده مشهوری آشنا خواهید شد که این کار را انجام داده‌اند.

 

16- Business analytics – the science of data-driven decision making

این یک کتاب عمیق عالی است که تئوری و همچنین کاربردهای عملی را برای ارائه دانش کامل توضیح می دهد. نویسنده با ظرافت به موضوعات می پردازد و مطالعات موردی بسیاری را ارائه می دهد که به راحتی قابل درک، درک و پیگیری است. این کتاب دارای همه چیز از اقتصاد، آمار، امور مالی و همه چیزهایی است که برای شروع یادگیری علم داده نیاز دارید. کتاب با تلاش و تجربه فراوان نوشته شده است و نحوه ارائه دیدگاه ها نیز همین را نشان می دهد. این شامل ابزارهای آماری و تحلیلی، تکنیک های یادگیری ماشینی است و مفاهیم پایه و سطح بالا را به خوبی ادغام می کند. همچنین در پایان کتاب با مدل های اسکولاستیک و شش سیگما آشنا خواهید شد.

 

17- Data mining techniques

کتاب فوق العاده ای که داده کاوی را از ابتدا توضیح می دهد. به حدی است که برای درک این کتاب نیازی نیست فارغ التحصیل علوم کامپیوتر باشید. با توضیح در مورد عصر دیجیتال، داده کاوی شروع می شود و سپس به توضیح انواع داده های قابل استخراج، الگوهای قابل استخراج، به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل خوشه ای، تجزیه و تحلیل پیش بینی، همبستگی و غیره و فناوری هایی می پردازد که می توانند استخراج شوند. استفاده می شود – آمار، یادگیری ماشین و پایگاه داده. کتاب کاملاً فنی است و می توانید قدم به قدم پیش بروید تا از کتاب لذت کامل ببرید. کتاب مفصل است – یکی از موارد ضروری در مجموعه شما.

دارای بسیاری از تکنیک های اساسی و پیشرفته برای طبقه بندی، تجزیه و تحلیل خوشه ای و همچنین در مورد روندها و تحقیقات در حال انجام در زمینه داده کاوی صحبت می کند.

 

18- Thinking with data

این کتاب کوچکی است که می توان آن را همراه با سایر مطالب خواندنی و دوره های آنلاین خواند. این بینش های مفید زیادی را ارائه می دهد و تفکر تجاری انتقادی را در خواننده امکان پذیر می کند. این به شما کمک می کند تا با چرایی اتفاقات آن گونه که هستند ارتباط برقرار کنید. از طریق فصل‌ها، یاد می‌گیرید که چگونه سؤالات معنی‌داری بپرسید، جزئیات مهم یک ایده را یادداشت کنید و اطلاعات کلیدی را برای تمرکز روی آن به دست آورید. این به خوبی الگوهای استدلال خاص داده را پوشش می دهد. این کتاب به شما کمک می‌کند «چرا» و نه فقط «چگونه» فکر کنید. آن چیزی که به عنوان CoNVO نامیده می شود – زمینه، نیازها، چشم انداز، و نتیجه را پوشش می دهد.

 

19- Machine learning with PySpark

این کتاب به طور مفصل در مورد مدل های یادگیری ماشین، برنامه های کاربردی NLP (پردازش زبان طبیعی) و سیستم های توصیه کننده با استفاده از PySpark را پوشش می دهد. این به شما کمک می کند تا چالش های دنیای واقعی کسب و کار را درک کرده و آنها را حل کنید. رگرسیون خطی، درخت تصمیم، رگرسیون لجستیک و سایر تکنیک های یادگیری تحت نظارت را پوشش می دهد. این کتاب دانش شما را بسیار غنی می کند، به خصوص اگر فقط آن را بخوانید، بلکه با کتاب کار کنید و تمرین کنید. همچنین می‌توانید از کتابخانه‌های غنی PySpark که برای یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ایده‌آل هستند، قدردانی کنید. کتابی عالی برای یادگیری سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از Spark – منظم و ساده.

 

20- Generative Deep learning

این کتاب مانند هر کتاب تخیلی دیگری است که شما را تا آخرین صفحه درگیر می کند. اگر هری پاتر را خوانده باشید، متوجه خواهید شد که در مورد چه چیزی صحبت می کنیم. نویسنده در نوشتن تمام مفاهیم در قالب داستان هایی که به راحتی قابل درک است، کار استثنایی انجام داده است. موضوعات آمار و یادگیری شهودی در غیر این صورت کمی خشک است و این کتاب تمام تلاش خود را می کند تا آن را تا حد امکان تعاملی و جذاب کند. اگر کتاب های دیگر را بخوانید متوجه خواهید شد که شبکه های عصبی و احتمالات چقدر پیچیده هستند. این کتاب آن را ساده می کند. قبل از شروع کتاب، از طریق چند دوره یا آموزش با پایتون آشنا شوید. یکی از بهترین کتاب ها برای تکنیک های یادگیری عمیق از ابتدا.

 

21- Data Science for business

این کتاب کاملاً تجاری محور است، اگر نمی توانید تصمیم خود را در زمینه علم داده تصمیم گیری کنید، این کتابی است که می توانید با آن شروع کنید. این به وضوح توضیح می دهد که چرا باید علم داده را یاد بگیرید و چرا انتخاب مناسب برای شما است. نمونه های زیبایی مانند سیستم توصیه، نرخ ریزش مخابراتی، تجزیه و تحلیل خودکار بازار سهام و موارد دیگر وجود دارد. کتاب انگیزه شما را حفظ می کند. هر چند این کتابی نیست که موعظه کند. این عملی است و به شما مراجع کافی برای شروع سفر فنی خود را نیز می دهد. این کتاب بر کشف موارد تجاری جدید به جای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها تاکید دارد.

 

 

22- Designing data-intensive applications

آخرین، اما نه کم‌اهمیت، این کتاب به درک معماری سیستم‌های داده امروزی کمک می‌کند و اینکه چگونه می‌توان آنها را در برنامه‌هایی که مبتنی بر داده و داده‌محور هستند، جا داد. در مورد مدیریت، امنیت، نصب و موارد دیگر به عمق نمی‌پردازد، اما بازیابی داده‌ها، سیستم‌های پایگاه داده و مفاهیم اساسی را به طور کامل توضیح می‌دهد. اگر معمار هستید این کتاب برای شما مناسب است. نویسنده جنبه‌های مختلف طراحی پایگاه داده و راه‌حل‌های داده را مورد بحث قرار می‌دهد و تعداد زیادی منابع دیگر را نیز (در پایان هر فصل!) در اختیار شما قرار می‌دهد تا دانش خود را در مورد موضوع بیشتر کنید.

 

دوره آموزشی هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید«  و هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company