Kariyerinizi Artırmak İçin Okumanız Gereken En İyi 10 Veri Bilimi Kitabı

Verilerin yönlendirdiği bir dünyada, veri bilimi insanlığın altıncı hissi haline geldi. Çağdaş bilimde en yüksek maaşlı ve rezil alanlardan biri haline gelmesinin yanı sıra, veri bilimi gelecekteki tüm zorlukların ötesinde büyümeye devam edecektir. Son eğilimleri analiz ederek, profesyonellere yakışıklı bir maaş getirecek çok sayıda iş fırsatı olacağını tahmin edebiliriz. Bunun ortasında, güncel kalmak ve rekabette önde olma yeteneklerini geliştirmek son derece önemlidir. Veri bilimi kitapları aracılığıyla kendinizi eğitmek, veri becerilerinizi ele almak için en bütünsel görüşlerden biridir. Veri bilimi kitaplarını takip ederek sadece problem çözme hakkında bilgi edinmekle kalmaz, aynı zamanda veri bilimi projelerinizde ve girişimlerinizde matematik, olasılık, istatistik, programlama, makine öğrenimi ve çok daha fazlasını kullanmanın daha büyük bir resmini elde edebilirsiniz.

İşte kariyerinizi artırmak için okumanız gereken en iyi 10 veri bilimi kitabı

 

1- Veri Bilimcileri için Pratik İstatistikler

Yazar: Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

Açıklama: İstatistiksel yöntem. Veri biliminin önemli bir parçasıdır, ancak çok az veri bilimcisi resmi istatistik eğitimine sahiptir. Temel istatistik dersleri ve kitapları nadiren konuyu veri bilimi perspektifinden ele alır. Bu pratik kılavuzun ikinci baskısı – şimdi Python ve R örneklerini de içeriyor – veri bilimine çeşitli istatistiksel yöntemlerin nasıl uygulanacağını açıklıyor, yanlış kullanımlarından nasıl kaçınılacağını anlatıyor ve neyin önemli olup neyin olmadığı konusunda size tavsiyelerde bulunuyor. Birçok veri bilimcisi istatistiksel yöntemler kullanır ancak daha derin bir istatistiksel bakış açısına sahip değildir. R veya Python programlama dillerine aşina iseniz ve istatistiklere biraz maruz kaldıysanız, ancak daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, bu hızlı başvuru boşluğu erişilebilir, okunabilir bir formatta köprüler. Güncellenmiş sürümde aşağıdakilere dalmış olacaksınız: Keşifsel veri analizi; Veri ve örnekleme dağılımları; İstatistiksel deneyler ve önem testi; Regresyon ve tahmin; Sınıflandırma; İstatistiksel makine öğrenimi; ve Denetimsiz öğrenme.

 

2- Python Veri Bilimi El Kitabı

Eser Sahibi: Jake VanderPlas

Açıklama: Birçok araştırmacı için Python birinci sınıf bir araçtırtemelde veri depolamak, işlemek ve verilerden içgörü kazanmak için kütüphaneleri nedeniyle. Bu veri bilimi yığınının ayrı parçaları için çeşitli kaynaklar vardır, ancak yalnızca Python Veri Bilimi El Kitabı ile hepsini elde edersiniz – IPython, NumPy, Pandalar, Matplotlib, Scikit-Learn ve diğer ilgili araçlar. Python kodunu okuma ve yazma konusunda bilgili çalışan bilim adamları ve veri yaratıcıları, bu kapsamlı masa referansını günlük sorunların üstesinden gelmek için ideal bulacaktır: verilerin manipüle edilmesi, dönüştürülmesi ve temizlenmesi; farklı veri türlerini görselleştirmek; ve istatistiksel veya makine öğrenimi modelleri oluşturmak için verileri kullanma. Oldukça basit, bu Python bilimsel hesaplama için olmazsa olmaz referans. Bu el kitabı ile nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz: Python kullanan veri bilimcileri için hesaplama ortamları sağlayan IPython ve Jupyter; Python’da yoğun veri dizilerinin verimli depolanması ve manipülasyonu için ndarray içeren NumPy; Python’da etiketli / sütunsal verilerin verimli bir şekilde depolanması ve işlenmesi için DataFrame’i kullanan pandalar; Python’da esnek bir veri görselleştirmesi yelpazesi içeren Matplotlib; ve Scikit-Learn, en önemli ve yerleşik makine öğrenme algoritmalarının verimli ve temiz Python uygulamaları için.

3- Eser sahibi: Seth Stephens-Davidowitz

Açıklama: Herkes Yaşıyor hepsi büyük veri dünyasından çekilen, ekonomiden etik, spora, ırktan cinsiyete, cinsiyete ve daha fazlasına kadar her şeye büyüleyici, şaşırtıcı ve bazen kahkahalarla dolu içgörüler sunar. Beyaz seçmenlerin yüzde kaçı siyah olduğu için Barack Obama’ya oy vermedi? Okula gittiğiniz yer hayatta ne kadar başarılı olduğunuzu etkiler mi? Ebeveynler gizlice erkek çocukları kızlara tercih eder mi? Şiddet içeren filmler suç oranını etkiler mi? Borsa yenebilir misin? Seks hayatlarımız hakkında ne kadar düzenli olarak yalan söylüyoruz ve seks, erkekler veya kadınlar hakkında kim daha bilinçli? Bu soruları ve başkalarını araştıran Seth Stephens-Davidowitz, kendimizi ve hayatlarımızı daha iyi anlamamıza yardımcı olabilecek vahiyler sunuyor. Gerçekten nasıl yaşadığımız ve düşündüğümüz üzerine çalışma ve deneyler yapmak,

 

4- Veri Bilimi ve Büyük Veri Analitiği: Verileri Keşfetme, Analiz Etme, Görselleştirme ve Sunma

Eser sahibi: John Wiley & Sons

Açıklama: Veri Bilimi ve Büyük Veri Analitiği  , yeni bilgiler için verilerin gücünü kullanmakla ilgilidir. Kitap, Veri Bilimcilerinin kullandığı etkinliklerin, yöntemlerin ve araçların genişliğini kapsamaktadır. İçerik, herhangi bir endüstri ve teknoloji ortamına uygulanabilen kavramlara, ilkelere ve pratik uygulamalara odaklanır ve öğrenme, açık kaynaklı yazılım kullanarak çoğaltabileceğiniz örneklerle desteklenir ve açıklanır.
Bu kitap, bir veri bilimi ekibine katkıda bulunmanıza, veri analizi sorunlarına yapılandırılmış bir yaşam döngüsü yaklaşımı uygulamanıza, büyük verileri analiz etmek için uygun analitik teknikleri ve araçları uygulamanıza, iş eylemini yönlendirmek için verilerle çekici bir hikayeyi nasıl anlatacağınızı öğrenmenize yardımcı olacaktır. ve EMC Kanıtlanmış Profesyonel Veri Bilimi Sertifikasyonuna hazırlanın.

 

5- İstatistiksel Öğrenmeye Giriş

Yazar: Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie ve Robert Tibshirani

Açıklama: İstatistiksel Öğrenmeye Giriş son yirmi yılda biyolojiden finanstan pazarlamaya ve astrofizik alanlarına kadar uzanan geniş ve karmaşık veri setlerini anlamlandırmak için temel bir araç olan istatistiksel öğrenme alanına erişilebilir bir genel bakış sunmaktadır. Bu kitap, ilgili uygulamaların yanı sıra en önemli modelleme ve tahmin tekniklerinden bazılarını sunmaktadır. Konular doğrusal regresyon, sınıflandırma, yeniden örnekleme yöntemleri, büzülme yaklaşımları, ağaç tabanlı yöntemler, destek vektör makineleri, kümeleme ve daha fazlasını içerir. Sunulan yöntemleri göstermek için renkli grafikler ve gerçek dünya örnekleri kullanılmıştır. Bu ders kitabının amacı bilim, endüstri ve diğer alanlarda uygulayıcılar tarafından bu istatistiksel öğrenme tekniklerinin kullanımını kolaylaştırmak olduğundan,

 

6- Çıplak İstatistikler: Veriden Korkuyu Sıyırma

Eser Sahibi: Charles Wheelan

Açıklama: Naked Economics’in en çok satan yazarı, hoşunuza gidecek ve hoşunuza gidecek istatistiklerle ilgili bir kitapla oranlara meydan okuyor. En çok satan yazar Charles Wheelan’ın Çıplak İstatistiklerde bize gösterdiği gibi, doğru veriler ve iyi seçilmiş birkaç istatistiksel araç, herhangi bir soruyu cevaplamamıza yardımcı olabilir. Stats 101 aracılığıyla uyuyanlar için bu kitap bir cankurtaran. Wheelan, gizli ve teknik ayrıntıları ortadan kaldırır ve istatistiksel analizi yönlendiren temel sezgiye odaklanır. Çıkarım, korelasyon ve regresyon analizi gibi temel kavramları, önyargılı veya dikkatsiz tarafların verileri nasıl manipüle edebileceğini veya yanlış sunabileceğini ortaya koyuyor ve bize parlak ve yaratıcı araştırmacıların, dikenli soruları çözmek için doğal deneylerden değerli verileri nasıl kullandıklarını gösteriyor.

 

6- Büyük Veri – Yaşama, Çalışma ve Düşünme Şeklimizi Dönüştürecek Bir Devrim

Yazar: Viktor Mayer-Schönberger ve Kenneth Cukier

Açıklama: Bir revelatory keşifteknolojideki en sıcak eğilimin ve bunun ekonomi, bilim ve toplum üzerindeki dramatik etkisinin Hangi boya renginin, kullanılmış bir otomobilin iyi durumda olduğunu söylemesi daha olasıdır? Yetkililer patlamadan önce en tehlikeli New York kuyularını nasıl belirleyebilirler? Google aramaları H1N1 grip salgınının yayılmasını nasıl öngördü? Bu soruları ve daha fazlasını cevaplamanın anahtarı büyük veridir. “Büyük veri”, geniş bilgi koleksiyonlarını kırma, anında analiz etme ve bazen de şaşırtıcı derecede şaşırtıcı sonuçlar çıkarma yeteneğimize işaret ediyor. Bu yeni ortaya çıkan bilim, uçak biletlerinin fiyatından milyonlarca kitap metnine kadar sayısız olguyu aranabilir biçime çevirebilir ve daha önce hiç göremediğimiz epifanileri ortaya çıkarmak için artan bilgi işlem gücümüzü kullanabilir. İnternet veya belki de matbaa ile ilgili bir devrim, büyük veriler önümüzdeki yıllarda iş, sağlık, politika, eğitim ve yenilik hakkında düşünme şeklimizi değiştirecek. Ayrıca, bildiğimiz gizliliğin kaçınılmaz sonundan, büyük verilerin gelecekteki davranışlarımızı tahmin etme yeteneğine dayanarak henüz yapmadığımız şeyler için cezalandırılma olasılığına kadar yeni tehditler de ortaya koyuyor.

Bu son derece net, genellikle şaşırtıcı çalışmada, önde gelen iki uzman, büyük verilerin ne olduğunu, hayatlarımızı nasıl değiştireceğini ve kendimizi tehlikelerinden korumak için neler yapabileceğimizi açıklıyor. Büyük Veri, bir sonraki büyük şeyle ilgili ilk büyük kitaptır.

 

7- Hackerlar için Bayesci Yöntemler: Olasılıksal Programlama ve Bayesci Çıkarım

Eser Sahibi: Cam Davidson-Pilon

Açıklama: Bayesci çıkarım yöntemleriçok doğal ve son derece güçlü. Bununla birlikte, Bayes çıkarsamalarının çoğu tartışması, oldukça karmaşık matematiksel analizlere ve yapay örneklere dayanır ve bu da güçlü bir matematiksel altyapıya sahip olmayan herkes için erişilemez olmasını sağlar. Yine de, Cameron Davidson-Pilon hesaplama teorisini uygulamaya koyup hesaplama gücünü kullanarak sonuç elde etmenizi sağlayan Bayesci çıkarımını hesaplama perspektifinden sunuyor. Hackerlar için Bayesian Yöntemleri, güçlü PyMC dili ve yakından ilişkili Python araçları NumPy, SciPy ve Matplotlib ile olasılıksal programlama yoluyla Bayesian çıkarımını aydınlatır. Bu yaklaşımı kullanarak, kapsamlı matematik müdahalesi olmadan küçük adımlarla etkili çözümlere ulaşabilirsiniz. Markov Zinciri Monte Carlo algoritmasını nasıl kullanacağınızı, uygun örnek boyutlarını ve önceliklerini nasıl seçeceğinizi öğreneceksiniz, zarar fonksiyonları ile çalışabilir ve finanstan pazarlamaya kadar farklı alanlarda Bayes çıkarsamalarını uygulayabilir. Bu tekniklere hakim olduktan sonra, gelecekteki projelere hızlı bir şekilde başlamak için ihtiyaç duyacağınız çalışan PyMC kodu için sürekli olarak bu kılavuza döneceksiniz.

 

8- Sıfırdan Veri Bilimi: Python’un İlk İlkeleri

Eser Sahibi: Joel Grus

Açıklama: Veri bilimi kütüphaneleri, çerçeveler, modüller ve araç setleri veri bilimi yapmak için mükemmeldir, ancak veri bilimini gerçekten anlamadan disipline dalmanın da iyi bir yoludur. Bu kitapta, en temel veri bilimi araçlarından ve algoritmalarından kaçının bunları sıfırdan uygulayarak çalıştığını öğreneceksiniz. Matematik ve bazı programlama becerilerine sahipseniz, yazar Joel Grus veri biliminin özündeki matematik ve istatistiklerden rahat olmanıza yardımcı olacak ve bilgisayar korsanlığı becerileri ile bir veri bilimcisi olarak başlamanız gerekir. Bugünün dağınık veri bolluğu, kimsenin sormayı bile düşünmediği sorulara cevap veriyor. Bu kitap size bu cevapları kazma konusunda bilgi sağlar. Öğrenciler Python’da bir çökme kursu alabilir, lineer cebirin, istatistiklerin,

 

9- Business Analytics – İşletmeler için Veriye Dayalı Karar Verme Yaklaşımı

Eser Sahibi: Amar Sahay

Açıklama: Bu iş analizi (BA)metin, bir kuruluşa gelecekteki iş performansı ve sonuçlarını görselleştirme ve tahmin etmede rehberlik edecek geçmiş iş performansını ölçmek için gerçeklere dayalı verilere dayanan modelleri tartışır. Öngörücü analitik ağırlıklı olarak analitik hakkında kapsamlı bir genel bakış sağlar. Analitik ve veri bilimine yönelik artan ilgi göz önüne alındığında, bu kitap zamanında ve bilgilendiricidir. Birçok terim, araç ve analiz yöntemini bir araya getirir. İlk üç bölüm, araçlar ve modellerle birlikte BA’ya, analizin önemine, BA-tanımlayıcı, öngörücü ve kuralcı türlerine bir giriş sağlar. İş zekası (BI) ve tanımlayıcı analitik örneği tartışılmaktadır. Ayrıca kitap, regresyon analizi, tahmin, veri madenciliği, ve tahmini analitik-makine öğrenimi, sinir ağları ve yapay zeka uygulamalarına giriş. Sonuç bölümünde analitikte mevcut durum, iş görünümü ve sertifikalar tartışılmaktadır.

0 0 0 0 0 0
  • Site İçi Yorumlar

En az 10 karakter gerekli

Sıradaki içerik:

Ormancılık ve Orman Ürünleri Bölümü (2 Yıllık) 2019-2020 Taban Puanları ve Başarı Sıralamaları

Makale gönderim sistemimize hoş geldiniz

Galeri Alanı

828 x 478