بهترین کتاب های علوم داده برای مبتدیان

برنامه نویسی، یادگیری ماشینی ، احتمال، آمار و جبر خطی، همه مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده هستند. یافتن بهترین کتاب های علوم داده برای مبتدیان علم داده، یکی از محبوب ترین چالشها است. منابع متعددی برای یادگیری علم داده وجود دارد. دوره‌ها، کتاب‌ها، فیلم‌ها و منابع متنوع دیگری در دسترس هستند. با این حال، اگر می خواهید اطلاعات عمیقی کسب کنید، خواندن کتاب بهترین راه برای درک ایده های علم داده است.

کتاب ها دانش عمیقی را از مبانی تا سطوح بالاتر ارائه می دهند. با این حال، کتاب های زیادی در بازار وجود دارد.

مبتدیان علم داده اغلب هنگام تصمیم گیری در مورد انتخاب یک کتاب ایده آل گیج می شوند. به همین دلیل است که در این مقاله ما بهترین کتاب ها را برای شما انتخاب کرده ایم و شما لازم نیست وقت خود را برای یافتن بهترین کتاب تلف کنید.

 1- علم داده از A-Z

نویسنده: بنجامین اسمیت

Data Science from A-Z: Author-Benjamin Smith

این کتاب همه چیز را به زبان انگلیسی واضح توضیح می دهد. این کتاب نه فنی است و نه بیش از حد ساده است. با این حال، هدف این کتاب پوشش موضوعاتی را پوشش می دهد که دارای پیچیدگی ذاتی است. موضوعاتی که ممکن است توسط خواننده به اشتباه تعبیر یا نادیده گرفته شود. به طور خلاصه، این کتاب حاوی تمام مطالب لازم برای یک دانشمند داده تازه کار است.

2- علم داده برای آدمک ها

 نویسنده: لیلیان پیرسون، جیک پوروی

Data Science For Dummies: Author- Lillian Pierson, Jake Porway

برای متخصصان فناوری اطلاعات و دانش‌جویانی که به دنبال آموزش کوتاهی در مورد تمام جنبه‌های حوزه وسیع علم داده هستند، “علم داده برای آدمک ها” نقطه شروع ایده‌آل است. تمرکز این کتاب بر روی پرونده های تجاری است. به همین دلیل است که این کتاب به بررسی تفاوت‌های بین کلان داده‌ها (big data)، علم داده و مهندسی داده می‌پردازد، و همچنین چگونگی ادغام این سه رشته برای ارائه ارزش عظیم را بررسی می‌کند. این کتاب به شما کمک می‌کند تا مهارت‌هایی را که برای شروع یک کار جدید نیاز دارید، بیاموزید. پس از مطالعه این کتاب، درک اولیه ای از مهندسی داده ها ب و کلان داده ها خواهید داشت. شما همچنین Hadoop، MapReduce، Spark، پلتفرم‌های MPP و NoSQL و همچنین سایر چارچوب‌های کلان داده را خواهید آموخت. این کتاب یادگیری ماشینی و بسیاری از الگوریتم های آن را توضیح می دهد. همچنین سیر تکامل اینترنت اشیا (Internet of Things) را یاد خواهید گرفت. این کتاب همچنین تکنیک های تجسم داده ها را پوشش می دهد.

 3- داستان سرایی با داده ها

 نویسنده: کول نوسبومر کنافلیک

Storytelling with Data: Author-Cole Nussbaumer Knaflic

ساده ترین روش برای یادگیری چیزی، گفتن یک داستان است. این کتاب به شیوه داستانی نوشته شده است. برای درک موضوعات، داستان سرایی با داده از تصاویر استفاده کنید. اصول تجسم داده ها و نحوه برقراری ارتباط موفق با داده ها در “Storytelling with Data”  آموزش داده خواهد شد. نویسنده از تکنیک داستان سرایی برای انتقال مسائل پیچیده استفاده می کند. توسط این کتاب شما حتی چیزهای پیچیده را خوب درک می کنید. پس از مطالعه این کتاب با زمینه و مخاطب آشنا خواهید شد. چگونه نوع نمودار مناسب را برای موقعیت خود انتخاب می کنید؟ شما پس از خواندن “Storytelling with Data” مانند یک طراح فکر خواهید کرد و از مفاهیم طراحی برای تجسم داده ها استفاده خواهید کرد.

 4- علم داده از ابتدا

نویسنده: جوئل گروس

Data Science from Scratch: Author– Joel Grus

همانطور که از عنوان پیداست، “علم داده از ابتدا” کتابی برای مبتدیان است. این کتاب از همان ابتدا شروع می شود. اگر تجربه پایتون ندارید، این کتاب نیز کتاب خوبی است. آمار، جبر خطی و احتمال همگی مورد نیاز هستند. در نتیجه، اصول جبر خطی، آمار و احتمال را در این کتاب خواهید آموخت. علاوه بر این، نحوه و زمان استفاده از آنها در علم داده را خواهید آموخت. زبان برنامه نویسی تخصص بعدی علم داده است. در نتیجه، در این کتاب یک دوره آموزشی پایتون را دریافت خواهید کرد. دانش یادگیری  ماشینی مهارت بعدی علم داده است. در این کتاب با اصول یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد. مدل هایی مانند k نزدیکترین همسایه، Naive Bayes، رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، شبکه های عصبی، و خوشه بندی نیز پوشش داده خواهد شد. علم داده همچنین به دانش در پاکسازی داده ها نیاز دارد. نحوه جمع آوری، کاوش، پاکسازی، مدیریت و دستکاری داده ها را در این کتاب خواهید آموخت.

 5-  کتاب راهنمای علوم داده پایتون

نویسنده: جیک وندرپلاس

Python Data Science Handbook: Author- Jake VanderPlas

زبان برنامه نویسی برای علم داده مورد نیاز است. پایتون زبان برنامه نویسی انتخابی برای علم داده است. به عنوان یک دانشمند داده، بیشتر وقت خود را صرف دستکاری و پاکسازی داده ها خواهید کرد. پانداها می توانند در انجام تمام این وظایف به شما کمک کنند.

این کتاب به شما نحوه استفاده از:

NumPy: شامل آرایه ای برای ذخیره سازی کارآمد و دستکاری آرایه های داده متراکم در پایتون است.

Pandas: شامل DataFrame برای ذخیره سازی کارآمد و دستکاری داده های برچسب دار/ستونی در پایتون.

Matplotlib: شامل قابلیت هایی برای طیف انعطاف پذیری از تجسم داده ها در پایتون است.

Scikit-Learn: برای اجرای کارآمد و تمیز پایتون.

 

6-  R برای دانشمند داده

نویسنده: هدلی ویکهام

R for Data Science: Author- Hadley Wickham

زبان برنامه نویسی R در این کتاب برای انجام وظایف علم داده استفاده شده است. علاوه بر این، R  بهترین زبان برنامه نویسی برای دانشمند داده است. بنابراین، به جای یادگیری پایتون، باید R را یاد بگیرید. اگر اینطور است، این کتاب برای شماست. این کتاب اصول R را برای کسانی که تازه با این زبان آشنا هستند، آموزش می دهد. از سوی دیگر، “R for Data Science”  موضوعات پیشرفته تری را پوشش می دهد. مطالب کاوش، بحث، برنامه نویسی، مدل سازی، ارتباطات را از این کتاب خواهید آموخت.

 

7-  پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

نویسنده: وس مک کینی

Python for Data Analysis: Author- Wes McKinney

این کتاب برای برنامه نویسان پایتون که در علم داده و محاسبات علمی تازه کار هستند و همچنین برای تحلیلگرانی که تازه وارد پایتون هستند ایده آل است. قسمت اول این کتاب اصول برنامه نویسی پایتون را به شما آموزش می دهد. نقش پایتون در تجزیه و تحلیل داده ها و آمار در ادامه مورد بحث قرار خواهد گرفت. به همین دلیل برای مبتدیان پایتون مناسب است. در عرض یک هفته پس از اتمام این کتاب، می توانید برنامه های کاربردی دنیای واقعی را ایجاد کنید. همچنین “Python for Data Analysis” به شما کمک می کند تا به عنوان یک تحلیلگر داده یا دانشمند شروع به کار کنید. درNumPy، هم ویژگی های اساسی و هم ویژگی های پیچیده (Numerical Python) را یاد خواهید گرفت. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه چالش های تحلیل داده های دنیای واقعی را با مثال هایی کامل و دقیق حل کنید.

 

8- مقدمه ای بر یادگیری آماری (کتاب آمار)

نویسنده: گرت جیمز، دانیلا ویتن، تروور هستی و رابرت تیبشیرانی

An Introduction to Statistical Learning ( Statistic Book): Author– Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani

همانطور که قبلاً گفتم، دانش آماری برای علم داده ضروری است. در نتیجه، این کتاب یک پایه محکم در آمار ارائه می دهد. سایر کتاب های آماری بر نظریه تمرکز دارند، اما این کتاب نحوه استفاده از آمار را در عمل توضیح می دهد. این کتاب برای افرادی است که با برنامه نویسی یا آمار آشنایی ندارند. حتی اگر یک حرفه ای باتجربه هستید، می توانید از این کتاب برای تازه کردن تخصص خود استفاده کنید. بسیاری از مفاهیم آماری به دلیل پیچیدگی آنها در طول زمان فراموش می شوند. این کتاب مهم‌ترین تکنیک‌های مدل‌سازی و پیش‌بینی و همچنین کاربردهای آن‌ها را پوشش می‌دهد. رگرسیون خطی، طبقه‌بندی، روش‌های نمونه‌گیری مجدد، رویکردهای انقباض، الگوریتم‌های مبتنی بر درخت، ماشین‌های بردار پشتیبان، خوشه‌بندی و موارد دیگر از جمله موضوعاتی هستند که تحت پوشش قرار می‌گیرند.

 

9-  آمار عملی برای دانشمندان داده

 نویسنده: پیتر بروس

Practical Statistics for Data Scientists: Author-Peter Bruce

اگر تازه کار هستید، این کتابی خوب برای شروع است. کتاب ” Practical Statistics for Data Scientists ” نحوه استفاده از چندین روش آماری در علم داده را نشان می دهد. تصادفی سازی، نمونه گیری، توزیع، سوگیری نمونه و موضوعات دیگر در این کتاب پوشش داده شده است. همه این ایده ها با مثال هایی نشان داده شده اند. علاوه بر این، این کتاب نشان می دهد که چگونه این مفاهیم در علم داده اعمال می شود. این کتاب نه تنها اطلاعات عمیق بلکه مرجعی سریع و آسان به علم داده ارائه می دهد.

 

10-  جبر خطی به درستی انجام شده

 نویسنده: شلدون اکسلر

Linear Algebra Done Right: Author- Sheldon Axler

این یک کتاب درسی ریاضی برای دانشجویان کارشناسی است. جبر خطی یک مهارت ضروری برای یک دانشمند داده است. بنابراین، اگر می خواهید اصول جبر خطی را بیاموزید، این کتاب برای شما مناسب است. این کتاب هیچ ربطی به یادگیری  ماشینی یا برنامه نویسی ندارد. این یک کتاب ریاضی خالص است که هر آنچه را که در مورد جبر خطی باید بدانید را به شما آموزش می دهد. پس از خواندن این کتاب، همه چیزهایی را که باید در مورد ماتریس ها، فضای برداری و ریاضیات خالص در حوزه های با ابعاد بالا بدانید، خواهید دانست.

 

11- مقدمه ای بر احتمال

 نویسنده: جوزف کی بلیتزشتاین، جسیکا هوانگ

Introduction to Probability: Author- Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang

شما باید یک درک اولیه از احتمال برای علم داده داشته باشید. این بهترین کتاب برای تسلط بر مبانی احتمال است. این بهترین کتاب برای تقویت دانش احتمالی شماست و حتی اگر هرگز احتمال را یاد نگرفته اید، این کتاب پایه محکمی در اصول اولیه برای شما فراهم می کند. بسیاری از توضیحات بصری، تصاویر و مسائل تمرینی در کتاب گنجانده شده است. هر فصل با درسی در مورد نحوه استفاده از R، یک محیط نرم افزار آماری رایگان، برای انجام شبیه سازی ها و محاسبات مهم به پایان می رسد. برای نزدیک به پنج دهه ی اخیر، کتاب مقدمه ای بر احتمالات یکی از محبوب ترین کتاب ها بوده است.

 

12-  احتمال و آمار برای علم داده

نویسنده: نورمن ماتلوف

Probability and Statistics for Data Science: Author-Norman Matloff

موضوعاتی که در این کتاب پوشش داده شده است شامل توزیع‌های «آمار ریاضی»، مقدار مورد انتظار، تخمین و موارد دیگر است. مجموعه داده های خوانده شده در آن کتاب استفاده شده است. زبان برنامه نویسی R برای تمامی عملیات تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. برای علم داده، احتمال و آمار PCA، توزیع مخلوط، مدل‌های نمودار تصادفی، مدل‌های مارکوف پنهان، رگرسیون خطی و لجستیک و شبکه‌های عصبی تنها چند نمونه از کاربردهای علم داده هستند.

 

13-  مقدمه ای بر یادگیری ماشینی با پایتون

 نویسنده: آندریاس سی مولر، سارا گویدو

Introduction to Machine Learning with Python: Author- Andreas C. Müller, Sarah Guido

در این کتاب شما مفاهیم اساسی و کاربردهای یادگیری ماشینی را کشف خواهید کرد. روش های پیشرفته برای ارزیابی مدل و تنظیم پارامتر نیز پوشش داده خواهد شد. همچنین روش‌های کار با داده‌های متنی، از جمله تکنیک‌های پردازش متنی، در این کتاب پوشش داده شده است.

 

14-  یادگیری  ماشینی دستی با Scikit-Learn، Keras، و TensorFlow

نویسنده: Aurélien Géron

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Author- Aurélien Géron

این کتاب به روش های عملی آموزش می دهد که با روشهای کلاسیک‌تر یادگیری ماشینی (بخش Scikit-learn) شروع می‌شود، که زمینه و ابزارهای عملی زیادی را برای حل طیف وسیعی از مسائل فراهم می‌کند. تعادل بین تئوری و کاربرد در این کتاب فوق العاده است. حتی این کتاب عملی نشان می دهد که چگونه برنامه نویسانی با تجربه کم یا بدون تجربه با این فناوری می توانند از ابزارهای ساده و کارآمد برای ایجاد برنامه های داده محور استفاده کنند. مثال‌های عینی، تئوری کمی (فریم‌ورک‌های آماده پایتون – Scikit-Learn و TensorFlow ) در سراسر این کتاب استفاده شده‌اند. بخش اول کتاب مبانی الگوریتم های یادگیری ماشینی را پوشش می دهد. ماشین‌های بردار پشتیبانی، درخت‌های تصمیم، جنگل‌های تصادفی و بسیاری از الگوریتم‌های دیگر در دسترس هستند. هر یک از الگوریتم‌ها دارای مثال‌های Scikit-learn هستند که در این کتاب ارائه شده‌اند. بخش دوم ایده های یادگیری عمیق را با استفاده از کتابخانه TensorFlow توضیح می دهد.

 

15- پایتون برای امور مالی

نویسنده: Yves Hilpisch

Python for Finance: Author- Yves Hilpisch

خواندن این کتاب برای کسانی که در زمینه مالی یا علم داده کار می کنند ضروری است. این کتاب نحوه مطالعه بازار مالی با استفاده از روش های علم داده را توضیح می دهد. “Python for Finance” کتابی کاملا کاربردی است. این کتاب برای من فوق العاده خواندنی بود. دلیل این امر نگرش عمل گرایانه آن است. این کتاب مفاهیم اساسی مانند NumPy، Pandas  و Time Series و همچنین موضوعات پیشرفته‌تری مانند یادگیری  ماشینی و روش‌های معاملاتی الگوریتمی را پوشش می‌دهد.

سخن نهایی

شما 15 کتاب برتر در علم داده را در این مقاله کشف کرده اید. امیدوارم که این 15 کتاب برتر در علم داده به شما کمک کند تا سفر علم داده خود را شروع کنید یا ارتقا دهید.