Dieser Artikel wurde im Rahmen der Data Science Blogathon.
Was du in der Stimme von jemandem nicht finden kannst, Sie können es in der Handschrift von jemandem finden.
etwas alleine im Web studieren. Bei mir war es einfacher (wie einige von euch) verstehen und sich nicht die Mühe machen, die verfügbaren Bücher zu lesen. Meistens, fühlte sich genauso an, es sei denn, ich habe kürzlich die Autoren oder Redakteure entdeckt, die das Element entfernt haben „Langeweile“ der Themenbücher und machte sie so … sehr interessant.
Das fing an, als einer meiner wirklich schlauen Freunde mir sagte, ich solle anfangen, Bücher zu lesen, weil sie mehr Inhalt haben und es für jeden eine wirklich wichtige Fähigkeit darstellt., nämlich. lesen und verstehen. Anfänglich, Daran hatte ich kein Interesse, es sei denn, ich erwähnte auch einen Lektor, dessen Bücher wirklich Spaß machen und interaktiv sind. Das hat mich zum Nachdenken gebracht: „Gibt es sowas wirklich?“ Um meine Zweifel zu bestätigen, habe ich es versucht und all das Neue entwirrt Abmessungen"Dimension" Es handelt sich um einen Begriff, der in verschiedenen Disziplinen verwendet wird, wie z.B. Physik, Mathematik und Philosophie. Er bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Objekt oder Phänomen analysiert oder beschrieben werden kann. In der Physik, zum Beispiel, Es ist die Rede von räumlichen und zeitlichen Dimensionen, während es sich in der Mathematik auf die Anzahl der Koordinaten beziehen kann, die notwendig sind, um einen Raum darzustellen. Es zu verstehen, ist grundlegend für das Studium und... von erstaunlichen Büchern, die ich stundenlang lesen könnte.
Heute werde ich Ihr Gratulant und teile diese Bücher mit Ihnen, diese Verlage, deren Bücher Sie zum Nachdenken anregen, bevor Sie Ihr Gesicht von den Büchern abwenden.
Mein Favorit Verlag:
1. Manning-Publikationen
Sie sind ein in den USA ansässiger Verlag, der in . gegründet wurde 1990, die hauptsächlich Bücher zu Themen der Computertechnologie veröffentlichen und viele von ihnen sind weltberühmt und von Millionen von Lesern geliebt. Die erstaunlichsten werden unten zusammen mit all meinen anderen Top-Data-Science-Büchern erwähnt.
2. Ö ‚Reilly Media Inc.
Dies ist eine weitere absolut fantastische amerikanische Lernorganisation, die von Tim O'Reilly gegründet wurde und Bücher vertreibt, produziert Technologiemeetings und bietet eine webbasierte Lernphase. Sein besonderes Bild umfasst einen Holzschnitt einer Kreatur auf einer bedeutenden Anzahl seiner Buchcover.. Seine Bücher enthalten eine Fülle von Inhalten zu neuesten und High-Tech-Themen, damit seine Leser in diese Bereiche eintauchen und sich in ihrer Arbeit auszeichnen können..
Meine Lieblingsbücher über Data Science:
1. Python Data Science Handbook von Jake VanderPlas, veröffentlicht von O ‚Reilly.
Dieses Buch ist das Beste für diejenigen, die gerade erst mit der Datenanalyse oder Data Science begonnen haben und ein Nachschlagewerk benötigen, um alle Techniken und Funktionalitäten der Bibliothek zu testen und ihre Kontrolle über Python für Data Science zu stärken und es arbeiten zu lassen. Das Buch behandelt diese Themen sehr ausführlich und ausführlich.: {IPython (Interaktives Python), Numpy, Datenmanipulation mit Pandas, Visualisierung mit Matplotlib, Beaufsichtigte und unbeaufsichtigte maschinelle Lernalgorithmen mit scikit-learn}. Die Quantität und Qualität der zu diesen Themen verfügbaren Inhalte wird erheblich dazu beitragen, Ihre Fähigkeiten für die ersten Schritte in jedem Data Science-Projektzyklus zu nutzen..
2. Praktische Statistik für Data Scientists von Peter Bruce, Andrew Bruce und Peter Gedeck, veröffentlicht von O ‚Reilly.
Die zweite Auflage dieses Buches ist bereits erschienen und persönlich zu sprechen, auch wenn Sie ein Anfänger oder ein Praktiker sind, die Lektüre dieses Buches wird dir gut tun, weil es viele Fähigkeiten gibt, die ich aus diesem Buch habe, wenige waren die, die ich gelernt habe. Ich habe im Laufe der Zeit vergessen und einige kannte ich nicht einmal. Nachdem ich dieses Buch gelesen hatte, fühlte ich mich selbstbewusster und ich kann sagen, dass es sich gelohnt hat, es zu lesen..
Enthält die folgenden Themen: {EDA, Datenverteilung und Probenahme, statistische Experimente und Signifikanztests, Rückschritt, Einstufung, statistisches maschinelles Lernen und unüberwachtes Lernen}. Dann, wenn du ein anfänger bist, Ich würde Ihnen empfehlen, das erste Buch zu lesen und dann direkt in dieses Buch einzusteigen und sich mit vielen neuen Fähigkeiten in der Datenwissenschaft vertraut zu machen.
3. Einführung in die Datenwissenschaft von Davy Cielen et.al., veröffentlicht von Manning Publications
Ich mag dieses Buch aus einem besonderen Grund und das ist, dass die Bücher nicht nur die Data-Science-Themen enthalten, die wir überall sehen, sondern auch andere Aspekte von Data Science als Feld einbeziehen, Was {NoSQL-Datenbanken, Text-Mining, Textanalyse , Erster Schritt in Big Data, und insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen auf einem einzigen Computer.} Das Verstehen und Arbeiten mit der Datenbankintegration in Ihrem Data-Science-Projekt ist eine wirklich nützliche und gefragte Fähigkeit.. Ich empfehle Ihnen dringend, dies zu lesen und sich mit den oben genannten zusätzlichen Fähigkeiten in Ihrem Arsenal mehr oder weniger vertraut zu machen..
4.The Art of Statistics Learning from Data von David Spiegelhalter erschienen bei Pelican Publications
Dieses Buch wurde mir von meinem Dozenten besonders empfohlen, als ich meinen Applied Data Science-Kurs auf Coursera an der University of Michigan belegte. Sie haben uns auf bedeutende Weise dazu geführt, die Bedeutung von Fähigkeiten zu erkennen (präziser sein, Kunst) Visualisierung, damit Ihre Visualisierung nicht sagt, was sie nicht sagen soll und sich für den Leser selbsterklärend anfühlt. Ich empfehle dieses Buch allen, die die Tiefe der Datenvisualisierung verstehen und die Fähigkeit beherrschen möchten.
5. Data Science from Scratch von Joel Grus, herausgegeben von O’Reilly
Die zweite Auflage dieses Buches ist bereits erschienen und wurde aufgrund der Tatsache, dass in diesem einzigen Buch verschiedene Grundlagen gefunden werden, ein beliebtes Buch.. Beginnend mit einem Crashkurs zu Python, Datenvisualisierung, Lineare Algebra und Statistik, Wahrscheinlichkeit, Hypothese und Schlussfolgerung, Abrufen und Arbeiten mit Daten und viele weitere datenbezogene Themen zusammen mit maschinellem Lernen, Neuronale Netze, Empfehlungssysteme, Netzwerkanalyse und alles andere rund um Brunnen. Es ist ein komplettes Paket und Sie sollten auf jeden Fall in Betracht ziehen, es zu lesen..
6. R für Data Science von Hadley Wickham und Garrett Grolemund, veröffentlicht von O ‚Reilly
Gut, Ich gebe zu, dass ich gerne mit Python arbeite und nur Python-basierte Bücher für Data Science erwähnt habe. Aber dieses Buch ist für Personen, die die Programmiersprache mögen oder ihr eine Chance geben wollen ‚R‘. Ich habe diese Sprache ausprobiert und sie ist gut, aber die meiste Arbeit hat mit Python zu tun, Also habe ich nie daran gedacht, meine Programmiersprache auf R umzustellen. Dieses Buch bricht diese Voreingenommenheit, Ich habe es wirklich genossen, dieses Buch zu lesen und umzusetzen, während ich lernte ‚R‘ . Sie sollten dieses Buch auf jeden Fall lesen, wenn Sie daran denken, etwas Lustiges oder Neues in der Datenwissenschaft zu machen., wie man eine neue Sprache für Data-Science-Aufgaben lernt. Die Bücher werden dir alles sagen. Reinschauen lohnt sich auf jeden Fall.
7. Think Stats de Allen B. Downey, veröffentlicht von O ‚Reilley
Think Stats ist ein Vorwort zu Wahrscheinlichkeit und Statistik für Python-Softwareingenieure und Datenwissenschaftler (wenn Sie diese Themen noch nicht im Detail kennen).
Think Stats skizziert einfache Methoden, mit denen Sie reale Datensätze untersuchen und faszinierende Probleme lösen können. Das Buch präsentiert eine Kontextanalyse mit Daten aus der Nationales Gesundheitsinstitut.
Wenn Sie grundlegende Kenntnisse in Python haben, Sie können sie verwenden, um Ideen in zu lernen Wahrscheinlichkeit Ja Statistiken. Think Stats hängt von einer Python-Bibliothek für Wahrscheinlichkeitsverteilungen ab. Viele der enthaltenen Übungen verwenden kurze Programme, um verschiedene Experimente durchzuführen und den Lesern zu helfen, ein solides Verständnis zu entwickeln..
Die meisten Bücher decken nicht ab Bayessche Statistik Aber trotzdem, Denken Sie, dass Stats von der Möglichkeit abhängen, dass Bayes'sche Techniken zu kritisch, um überhaupt eine Verzögerung in Erwägung zu ziehen. Durch die Nutzung der PMF- und CDF-Bibliotheken (verwendet für Wahrscheinlichkeitsverteilung), Amateure werden wahrscheinlich geübt mit Ideen und mit Testproblemen umgehen.
Das war's für diesen Artikel., Ich hoffe, diese Bücher werden Ihre Fähigkeiten verbessern. Es wächst weiter, weiter lesen, blühe weiter.
Gargeya Sharma
B.Tech Student im dritten Jahr
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Foto von Annelies Geneyn Über Unsplash
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