Trở lại năm 2010, các nhà thiết kế và lập trình web có những công việc hấp dẫn và được trả lương khá cao. Nhưng trong thời đại Internet, mọi thứ đã thay đổi.
Trong thời đại hiện đại của thế kỷ 21, lịch sử duyệt web của bạn được ghi lại, chi tiết email của bạn được lưu trữ và không có gì ngạc nhiên khi lịch sử xem của tôi trên YouTube nó ảnh hưởng trực tiếp đến các đề xuất trên instagram của tôi, khiến tôi mất nhiều thời gian hơn để cuộn. Tất cả điều này chứng tỏ rằng bây giờ là thời đại của khoa học dữ liệu.
Vì chúng tôi xuất bản hàng tấn dữ liệu trực tuyến mỗi ngày nên chúng tôi chắc chắn cần thêm nhiều nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML, những người có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu này, giúp cuộc sống của chúng tôi trở nên trôi chảy hơn.
Thu thập dữ liệu và biến nó thành những quyết định có thể thực hiện được là điều mà thế giới ngày nay yêu cầu. Nếu bạn quyết định đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này và muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu, hãy tiếp tục đọc để tìm một số cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu.
Tại sao phải đọc sách khi Internet là một nguồn tài nguyên tràn ngập?
Có thể nói rằng các nguồn tài nguyên trực tuyến hiệu quả hơn sách, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng vì người đọc sách vẫn chưa biến mất trong thế giới kỹ thuật số này.
Đọc sách và học trực tuyến là hai thế giới khác nhau không thể so sánh được. Nhưng ở đây chúng ta có thể tin tưởng vào một số lợi ích của việc đọc sách qua các nguồn tài nguyên trực tuyến.
Nắm vững chủ đề: Nếu bạn cảm thấy thoải mái với những thông tin tổng quát hoặc thực tế về một khái niệm, tìm kiếm trên Internet cũng được, nhưng nếu bạn muốn đi sâu vào một chủ đề, từ lịch sử của nó đến các dẫn xuất thì cuốn sách này rất hay.
Nhận ý nghĩa thực sự: Sách là có thật! Cho dù bạn tham dự bao nhiêu cuộc họp ảo, bạn cũng không bao giờ có thể nắm bắt được sức hấp dẫn của một cuộc họp trực tiếp. Vì vậy, hãy thử cầm một cuốn sách và đọc, bạn sẽ cảm nhận được sức nặng của những trang giấy, mùi mực và để ý xem đầu ngón tay của bạn lướt qua từng chữ như thế nào. Cuối cùng bạn sẽ thích nó.
Ít phiền nhiễu hơn: Tôi biết bạn đang duyệt Internet để tìm hiểu nhưng một câu chuyện nhấp chuột về chương trình truyền hình yêu thích của bạn xuất hiện trước mặt bạn và bạn đã nhấp vào nó. Khi bạn nhận ra mình đang lãng phí thời gian thì đã muộn rồi. Nó không khác gì với sách. Bạn đọc chúng cho đến khi chán; không có cách nào khác để làm bạn sao lãng.
Độ chính xác: Họ trải qua nhiều lần kiểm tra tính xác thực và kiểm tra biên tập trước khi cuốn sách được xuất bản, khiến cuốn sách trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn.
Quyền hạn: Nói chung, sách được viết bởi các giáo sư và nhà nghiên cứu chuyên môn trong lĩnh vực này, trong khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra các tài nguyên trực tuyến. Rất nhiều cuốn sách có thể được tin cậy một cách mù quáng.
Dưới đây là danh sách những cuốn sách khoa học dữ liệu hay nhất giúp bạn thành công trong sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình.
Giới thiệu về xác suất
Hãy chọn cuốn sách này nếu bạn không muốn trở thành Nhà khoa học dữ liệu bình thường mà muốn ghi tên mình trong lĩnh vực này, bởi vì cuốn sách Giới thiệu về Xác suất này bao gồm các khái niệm chi tiết và nâng cao về xác suất mà mọi nhà khoa học dữ liệu đều cần.
Ngoài các khái niệm được đề cập, cuốn sách còn bao gồm nhiều bài toán xác suất trong toán học thuần túy. Ngoài ra, trên trang web của nhà xuất bản, bạn sẽ tìm thấy miễn phí lời giải chi tiết cho tất cả các bài tập kết thúc chương.
Trong mọi trường hợp, tôi không giới thiệu cuốn sách này cho những người đang bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc toán học. Bạn cần có nền tảng vững chắc về tổ hợp hoặc nền tảng tốt về toán để học xác suất với cuốn sách này.
Nhưng nếu bạn có nền tảng toán học tốt, thì đó là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang nghĩ đến việc tận dụng tối đa thành quả của việc học xác suất trong sự nghiệp Khoa học dữ liệu của mình.
Cẩm nang khoa học dữ liệu
Cẩm nang Khoa học Dữ liệu được thiết kế để biến bạn thành một nhà khoa học dữ liệu xuất sắc với các kỹ năng về khoa học dữ liệu, lập trình và hiểu biết kinh doanh. Với cuốn sách này, bạn sẽ tích lũy được kinh nghiệm một cách nhanh chóng nhưng dưới dạng viết.
Cuốn sách được viết bằng tiếng Anh đơn giản, phù hợp với những người mới bắt đầu cuộc phiêu lưu với khoa học dữ liệu.
Ngoài việc đề cập đến các khái niệm và thuật toán ML cổ điển, cuốn sách còn đề cập đến thực tiễn kỹ thuật phần mềm, bộ nhớ máy tính, cấu trúc dữ liệu và cơ sở dữ liệu.
Các chương về các công nghệ cốt lõi như Python, Big Data chứng minh rằng cuốn sách này thiên về công nghệ để các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML giải quyết các vấn đề thực tế của ngành thay vì tập trung vào các nhà khoa học dữ liệu đang làm việc để xuất bản tạp chí tiếp theo.
Thiết kế các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu
Cuốn sách này không chỉ dành cho các nhà khoa học và phân tích dữ liệu. Nó bao gồm mọi thứ mà một kỹ sư phần mềm thiết kế các ứng dụng có thể mở rộng trong thế giới thực, một kiến trúc sư phần mềm khám phá các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu hoặc một kỹ sư dữ liệu sử dụng nhiều dữ liệu cần tận dụng tối đa dữ liệu trong các ứng dụng hiện đại.
Viết bởi Martin Kleppmann, một nhà nghiên cứu về hệ thống phân tán và bảo mật tại Đại học Cambridge.
Cuốn sách bao gồm các mô hình dữ liệu, tìm nạp bộ nhớ, mã hóa dữ liệu, phân vùng, xử lý hàng loạt và luồng cũng như nhiều khái niệm cơ bản để xây dựng các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu hiện đại.
Nếu bất kỳ điều nào sau đây đúng với bạn thì cuốn sách này là sự lựa chọn hoàn hảo để nâng cao trình độ kỹ năng của bạn.
- Cách tốt nhất để sử dụng các công cụ phù hợp để giải quyết vấn đề trong tầm tay.
- Bạn có muốn xây dựng hệ thống dữ liệu có thể mở rộng không?
- Tối ưu hóa hiệu suất của các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu trong môi trường sản xuất của bạn.
- Tăng tính linh hoạt để ứng dụng của bạn có thể dễ dàng thích ứng với mọi công nghệ mới
số liệu thống kê khỏa thân
Charles Wheelan cho chúng ta thấy trong Thống kê trần trụi cách dữ liệu thông tin và các công cụ thống kê phù hợp có thể giúp bạn xây dựng các hệ thống đề xuất tuyệt vời gợi ý sản phẩm tiếp theo mà bạn có thể thêm vào giỏ hàng hoặc hệ thống dự đoán chính xác giúp bạn mua và bán cổ phiếu.
Cuốn sách được thiết kế để rèn luyện trí óc của bạn cách suy luận trực quan các phân tích thống kê từ thông tin bạn có. Các chủ đề như thống kê mô tả, suy luận, tương quan và phân tích hồi quy trong văn bản sẽ giúp bạn đạt được điều này.
Hay nhất là cuốn Thống kê khỏa thân dạy toán như một câu chuyện.
Phương pháp Bayesian dành cho tin tặc
Nếu bạn muốn học lập trình xác suất theo quan điểm Bayes, cuốn sách này là tất cả những gì bạn cần. Thuật ngữ “hacker” trong tiêu đề có thể gây hiểu nhầm, vì vậy hãy coi hacker là những người thích khám phá và tìm hiểu các phương pháp và phương pháp Bayesian phức tạp.
Cuốn sách bắt đầu bằng cách dạy bạn suy luận Bayes, sau đó bạn sẽ bắt tay vào xây dựng mô hình Bayesian đầu tiên của mình bằng cách sử dụng ngữ cảnh sau trong văn bản.
Bao gồm các bài tập thực hành và triển khai mã để áp dụng các kỹ thuật Bayesian vào các vấn đề trong thế giới thực. Bạn sẽ thấy việc triển khai Bayesian trong các ngành khác nhau như tài chính và tiếp thị.
Hơn nữa, cuốn sách này đặc biệt được quan tâm nếu bạn quan tâm đến các công cụ Python như NumPy, SciPy và Matplotlib và có kinh nghiệm lập trình.
ML thực tế với Scikit-Learn
Ngày nay, bất kỳ ai có ít hoặc không có kinh nghiệm lập trình đều có thể tạo ra các hệ thống thông minh có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định. Bạn cũng muốn biết làm thế nào?
Tác giả của cuốn sách khoa học dữ liệu hay nhất, Aurélien Géron dạy bạn cách xây dựng một hệ thống máy học thông minh bằng cách sử dụng hai khung Python plug-and-play – Scikit-learn và TensorFlow.
Cuốn sách máy học thực hành này cho thấy cách có thể xây dựng các hệ thống máy học toàn diện, tận dụng toàn bộ tiềm năng của bộ công cụ học tập khoa học trong khi yêu cầu bạn viết mã ở mức tối thiểu. Ngoài ra, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế về đào tạo, xây dựng và nhân rộng các mô hình mạng thần kinh TensorFlow.
Nó được viết với giọng điệu thân thiện và tin tôi đi, tôi chưa bao giờ mong đợi một cuốn sách ML lại thoải mái đến thế, với ít dẫn xuất toán học quan trọng hơn và nhiều khía cạnh thú vị hơn của ML.
Học sâu với Python
Trong nhiều cuốn sách về học máy và khoa học dữ liệu, bạn sẽ thường thấy học sâu được chia thành một phần hoặc một chương. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng cả hai lĩnh vực đều là những chủ đề rộng lớn theo cách riêng của chúng.
Vì vậy, mục đích của cuốn sách giáo khoa Deep Learning in Python của François Chollet là giúp bạn chỉ tập trung vào các chủ đề cốt lõi của deep learning.
Cuốn sách bao gồm các dự đoán chuỗi thời gian, phân loại văn bản, tạo hình ảnh và nhiều khái niệm học sâu nâng cao khác.
Tất cả các mánh gian lận trong cuốn sách đều sẵn sàng chạy và tải xuống miễn phí. Không có gì ngạc nhiên khi tác giả của cuốn sách này và người tạo ra Keras lại là cùng một người.
Vì vậy, cuốn sách là sự kết hợp hoàn hảo giữa lối viết ngắn gọn, tác giả chuyên nghiệp và mã thực thi.
Dữ liệu lớn: Cuộc cách mạng
Bạn cảm thấy nhàm chán với việc mã hóa và các chi tiết kỹ thuật trong học máy và muốn tìm hiểu sâu hơn về tác động thực sự của dữ liệu trong thế giới ngày nay?
Sau đó, bạn có thể sử dụng cuốn sách dữ liệu lớn này của Viktor Mayer-Schönberger, Giáo sư về Quản trị và Quy định Internet tại Viện Internet Oxford thuộc Đại học Oxford.
Cuốn sách bắt đầu với cách các ngành công nghiệp, bao gồm cả chính phủ, thu thập dữ liệu về mọi thứ và cách họ sử dụng dữ liệu đó. Sau đó tiếp tục thảo luận về quyền riêng tư dữ liệu và những rủi ro liên quan đến nó. Cuối cùng, nó tóm tắt những cơ hội và hạn chế trong tương lai của dữ liệu lớn.
Phân tích dữ liệu thực hành từ Pandas
Bất kỳ ai cũng có thể nhập thư viện và gọi một hàm, nhưng việc đưa ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu thô hoặc hiển thị các kết quả khó hiểu bằng hình ảnh trực quan đơn giản là điều khiến các nhà khoa học dữ liệu trở nên khác biệt. Chưa kể Pandas là công cụ đầu tiên bạn nên biết để thực hiện những tác vụ trực quan như vậy.
Cho dù bạn là người mới hay người xây dựng dữ liệu dày dạn kinh nghiệm, cuốn sách phân tích dữ liệu thực hành với Pandas này sẽ chỉ cho bạn mọi thủ thuật bạn cần để khám phá, phân tích và thao tác dữ liệu với Pandas. Bạn sẽ học cách tóm tắt số liệu thống kê trong phân tích dữ liệu khám phá và tìm các mẫu có hình ảnh rõ ràng.
Khi thực hiện các bài tập ở các chương cuối, bạn sẽ dần dần phát triển các kỹ năng xử lý dữ liệu thực tế trong công việc chuyên môn của mình. Bạn có thể truy cập tất cả các tệp và mã trong cuốn sách này trên GitHub.
Khoa học dữ liệu thực hành với Python
Tác giả Nathan George bắt đầu cuốn sách khoa học dữ liệu thực hành hay nhất này với việc lập trình bằng Python, sau đó đưa bạn đến các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và mã hóa chúng bằng Python. Nó sẽ đưa bạn qua từng bước của khoa học dữ liệu, từ phân tích dữ liệu đến kiểm tra hiệu suất.
Việc triển khai Codex trong cuốn sách được chia thành các phần nhỏ hơn và dễ hiểu hơn, tạo ra phong cách đàm thoại cho bạn. Quan trọng hơn, bạn có thể truy cập miễn phí mọi đoạn mã trong cuốn sách này trên GitHub.
Pandas, SciPy và sci-kit-learn là những thư viện và framework Python chính mà bạn sẽ sử dụng xuyên suốt cuốn sách.
Lập trình R cho khoa học dữ liệu
Sau Python, R đang có động lực khám phá các số liệu thống kê nâng cao về dữ liệu phức tạp. Tôi ở đây với một đề xuất văn bản khác nếu bạn muốn tham gia Khoa học dữ liệu với R.
Lập trình R cho Khoa học dữ liệu chính thức có sẵn trực tuyến miễn phí. Hãy tin tôi, hãy mở nó trong Edge hoặc trình đọc PDF yêu thích của bạn và bạn sẽ hoàn toàn không thấy có sự khác biệt nào giữa bản sao trực tuyến và phiên bản bìa cứng tuyệt đẹp.
Cuốn sách này không nhằm mục đích dạy bạn về khoa học dữ liệu hoặc kỹ thuật học máy. Tuy nhiên, nó chỉ được viết bởi Roger D. Peng, giáo sư thống kê sinh học tại Trường Y tế Công cộng Johns Hopkins Bloomberg, để trang bị cho bạn lập trình R, một công cụ xử lý bất kỳ nguồn dữ liệu nào.
Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ cảm thấy thoải mái khi sử dụng các đối tượng R, gói R, hàm và biểu thức chính quy để thao tác và phân tích dữ liệu.
Bản tóm tắt
Đây là một trong những danh sách tốt nhất trên internet để tìm những cuốn sách hoàn hảo giúp nâng cao kỹ năng dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn. Vì vậy, tôi đã đưa vào một số sách chuyên ngành trong từng lĩnh vực, chẳng hạn như học máy, Python, khoa học dữ liệu và lập trình R, cũng như một số sách khoa học dữ liệu hay nhất nói chung.
Sau đó, hãy xem các công cụ khoa học dữ liệu này cũng sẽ giúp bạn trở thành nhà khoa học dữ liệu giỏi hơn.
