Xin chào các bạn, nếu bạn muốn học Khoa học dữ liệu và Học máy với Python và đang tìm kiếm những cuốn sách Python hay nhất về Khoa học dữ liệu và ML thì bạn đã đến đúng nơi
Trước đây, tôi đã chia sẻ các khóa học Python hay nhất về Khoa học dữ liệu và ML, và hôm nay, tôi sẽ chia sẻ những cuốn sách hay nhất để học Khoa học dữ liệu và Học máy với Python
Python là ngôn ngữ phổ biến được sử dụng bởi cả kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu và có lẽ cũng là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất
Tất cả các Nhà khoa học dữ liệu mà tôi đã nói chuyện và nhiều người trong nhóm bạn của tôi đều yêu thích Python, chủ yếu là vì nó có thể tự động hóa tất cả các công việc vận hành tẻ nhạt mà các kỹ sư dữ liệu cần thực hiện
Để làm cho thỏa thuận trở nên hấp dẫn hơn nữa, Python cũng có các thư viện thuật toán, phân tích và trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib, một công cụ khoa học dữ liệu thiết yếu.
Ở cả hai vai trò, nhu cầu quản lý, tự động hóa và phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn chỉ bằng một vài dòng mã. Đó là một phần thiết yếu trong công việc hàng ngày của Nhà khoa học dữ liệu đến nỗi hầu hết những người tôi từng nói chuyện đều đề xuất cuốn sách “Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python”.
Trước đây, tôi đã chia sẻ một số cuốn sách hay nhất để học Python, nhưng chúng dành cho lập trình chung. Tôi chưa chia sẻ một cuốn sách nào dạy Python từ quan điểm của Nhà khoa học dữ liệu, đó là những gì tôi sẽ làm trong bài viết này.
Mặc dù một vài cuốn sách trong danh sách sách Python trước đây của tôi vẫn rất tốt để học Python cho Nhà khoa học dữ liệu vì cơ bản vẫn giữ nguyên và đó là lý do tại sao chúng cũng được đưa vào danh sách này, những cuốn sách như Python .
Một số bạn có thể nghĩ rằng danh sách sáu cuốn sách là quá ít và nhiều cuốn sách hay về Python chưa được đưa vào danh sách này, nhưng tôi cố tình làm điều này. Tôi muốn chia sẻ một danh sách ngắn nhưng thiết thực vì đôi khi quá nhiều gợi ý có thể khiến mọi người bối rối.
Tuy nhiên, nếu bạn biết cuốn sách nào về Python mà một Nhà khoa học dữ liệu nên đọc, thì hãy chia sẻ nó với chúng tôi trong phần nhận xét. Nhiều nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm thích học hỏi từ nhiều nguồn và những đề xuất đó có thể hữu ích.
Mặc dù có rất nhiều khóa học trực tuyến để học Python cho Học máy và Khoa học dữ liệu, nhưng sách vẫn là cách tốt nhất để học chuyên sâu và cải thiện đáng kể kiến thức của bạn
Không làm mất thời gian của bạn nữa, đây là danh sách sách Python của tôi mà tôi tin rằng mọi Nhà khoa học dữ liệu nên đọc. Danh sách này cũng nêu bật lý do quan trọng tại sao các nhà khoa học Dữ liệu nên học Python?
Không chỉ các thư viện mà khả năng tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và hoạt động Dữ liệu mà Python cung cấp vô cùng hữu ích cho bất kỳ Nhà khoa học dữ liệu nào xử lý dữ liệu trong thế giới thực
1. Python để phân tích dữ liệu
Đây là cuốn sách Python chuyên ngành đầu tiên về Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu. Cuốn sách Python này sẽ bao gồm tất cả những điều cơ bản mà Nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu nên biết, như tổng hợp dữ liệu và chuỗi thời gian.
Đồng thời, nó cũng hướng dẫn các bài tập cơ bản về python sẽ hướng dẫn bạn cách áp dụng Pandas vào các vấn đề thực tế. Đây là một trong những điều tôi luôn xem xét trong sách và các khóa học trực tuyến khi chúng ta tìm hiểu thêm về cách giải quyết các vấn đề thực tế và sử dụng các kỹ năng của mình.
Đây có lẽ là cuốn sách tốt nhất để thao tác, xử lý, làm sạch và xử lý dữ liệu bằng Python cũng như học Pandas cho công việc thực tế.
Bạn cũng có thể kết hợp cuốn sách này với một khóa học trực tuyến như Learning Python for Data Analysis and Visualization on Udemy, khóa học này không chỉ cung cấp cho bạn hàng tấn mã để phân tích, trực quan hóa và trình bày dữ liệu mà còn chỉ cho bạn cách thực hiện đúng cách
2. Tự động hóa những thứ nhàm chán với Python
Đây là cuốn sách đầu tiên tôi đọc về Python và tôi đã giới thiệu nó cho vô số nhà phát triển, và phần hay nhất là không ai trong số họ nói rằng cuốn sách này không hữu ích
Với tất cả kinh nghiệm của tôi khi học Python để viết kịch bản và Khoa học dữ liệu, đây là cuốn sách tốt nhất để học Python và mọi Nhà khoa học dữ liệu nên học Python từ cuốn sách này
Cuốn sách không chỉ bao gồm những điều cơ bản về python mà còn cung cấp các mẹo tự động hóa đơn giản sẽ giúp ích cho các công việc hàng ngày của bạn. Điều này đặc biệt tốt cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh, những người tham gia phân tích dữ liệu và xử lý một lượng lớn dữ liệu
Nếu muốn, bạn có thể kết hợp với một khóa học trực tuyến như Python for Data Science và Machine Learning Bootcamp của Jose Portilla trên Udemy, khóa học này cũng dạy Python với các vấn đề trong thế giới thực để tận dụng tốt nhất cả hai thế giới
3. Học máy với sách dạy nấu ăn Python
Đây là một cuốn sách Python khác tập trung vào Khoa học dữ liệu, Học máy và Học sâu. Nó bắt đầu với một số chủ đề phổ biến như Hồi quy tuyến tính và KNN, sau đó đi sâu vào các khái niệm học sâu hơn như mạng lưới thần kinh.
Ngoài ra, giống như nhiều cuốn sách lập trình khác của O’Reilly, nó có rất nhiều ví dụ thực tế tuyệt vời được giải thích rõ ràng và giúp bạn củng cố kiến thức của mình.
Nếu muốn, bạn có thể kết hợp với một khóa học trực tuyến như Python for Data Science và Machine Learning Bootcamp của Jose Portilla trên Udemy, khóa học này cũng dạy Python với các vấn đề trong thế giới thực để tận dụng tốt nhất cả hai .
4. Python CookBook
Đây là một cuốn sách đa năng khác về Python. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng để học Python. Cuốn sách này bao gồm các chủ đề thiết yếu như Tệp/IO, cấu trúc dữ liệu, mạng, thuật toán, v.v. Tất cả các chủ đề này là cơ sở tuyệt vời cho bất kỳ nghề nghiệp nào liên quan đến công nghệ, bao gồm Khoa học dữ liệu và Máy học.
Đây là một cuốn sách toàn diện và không chỉ dạy bạn những gì bạn có thể làm với python mà còn dạy các nguyên tắc lập trình phổ quát như đối tượng, lớp, cấu trúc dữ liệu và thuật toán dựa trên bất kỳ chương trình nào.
Nếu bạn thích cuốn sách này, thì bạn có thể thành thạo cuốn sách tự động hóa Python. Điều này sẽ bao gồm hầu hết các chủ đề bên cạnh excel.
Đây là liên kết để xem cuốn sách này — Python CookBook
5. Học máy thực hành với Scikit-Learn và TensorFlow
Nếu bạn muốn tìm hiểu về Tensorflow, thì đây là một trong những cuốn sách Python hay nhất hiện có trên thị trường.
Mặc dù nhẹ hơn một chút về máy học nhưng nửa sau của cuốn sách hoàn toàn dành riêng cho mạng lưới thần kinh. Nó cũng bao gồm các chủ đề như mạng thần kinh tích chập, bộ mã hóa tự động, bỏ học và các vấn đề quan trọng khác để học sâu với Tensorflow.
Một thư viện khác mà tôi khuyên dùng có tên là Pandas. Đó là một công cụ cực kỳ mạnh mẽ và nếu bạn đang xử lý dữ liệu, bạn sẽ cần đến công cụ đó. Tôi thực sự khuyên mọi nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên máy học nên học Pandas để làm sạch dữ liệu trước khi áp dụng nó vào mô hình của họ.
Nếu bạn cần một khóa học để học điều đó thì bạn nên xem khóa học Phân tích dữ liệu với Pandas và Python từ Udemy để tìm hiểu Pandas, một thư viện Python quan trọng khác để phân tích dữ liệu
6. Trực quan hóa dữ liệu trong Python
Một trong những kỹ năng quan trọng mà các nhà khoa học Dữ liệu cần có là kỹ năng Trực quan hóa Dữ liệu và may mắn thay, Python có rất nhiều thư viện mạnh mẽ như Pandas, MatPlotLib và Seaborn mà bạn có thể sử dụng cho các nhu cầu trực quan hóa dữ liệu khác nhau của mình
Cuốn sách này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Pandas để thao tác dữ liệu và cách sử dụng các thư viện python cốt lõi như MatPlotLib và Seaborn, đồng thời cũng chỉ cho bạn cách tận dụng các thư viện thử nghiệm và khai báo như Altair
Đây là một trong những cuốn sách Python hiếm hoi bao gồm 9 thư viện Python thiết yếu như Pandas, MatplotLib, Seaborn, Bokeh, Altair, GGPlot, GeoPandas và VisPy. Nhìn chung, một cuốn sách Python tuyệt vời để tìm hiểu về Trực quan hóa dữ liệu cho cả người mới bắt đầu và nhà phát triển Python trung cấp