Những năm gần đây, sách về Data Science ngày càng trở nên phổ biến. Vì thế, nguồn tài liệu để bạn tham khảo không thiếu
Đọc sách về Data Science giúp bạn từng bước nắm bắt vấn đề tốt hơn. Ngoài ra, Nhà khoa học dữ liệu cần phải có khả năng sử dụng ngôn ngữ và công cụ lập trình rất đa dạng. Thế nên nghiên cứu và nghiên cứu sách về Khoa học dữ liệu cũng là một cách phát triển hiểu biết của mình theo nhiều hướng khác nhau. Cùng ISB tham khảo 13 cuốn sách về Data Science mà bạn nên đọc
13 cuốn sách về Khoa học dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao – Tham khảo. dữ liệu tinh tế
#1. Thống kê đầu tiên. Hướng dẫn thân thiện với trí não – Dawn Griffiths
Nếu bạn đang muốn có một cái nhìn chuyên sâu và nhanh chóng thu gọn về thống kê trong Khoa học dữ liệu với vai trò là một người mới trong lĩnh vực, thì đây là cuốn sách bạn nên “gối đầu giường”. Có rất nhiều sách về ngôn ngữ lập trình cũng như bảng thống kê trong Khoa học dữ liệu. Cuốn sách này được đánh giá là dễ đọc và giải đáp khá đầy đủ những bài học ban đầu trong Khoa học dữ liệu
Nếu không có kiến thức về thống kê, bạn sẽ dễ dàng bị “ngộp” khi bắt đầu học Data Science. Cuốn sách “Head First Statistics. A Brain-Friendly Guide” đã đưa ra khá nhiều ví dụ thực tiễn để bạn hiểu về thống kê mà không cần phải bổ sung quá nhiều thuật ngữ chuyên ngành
Thống kê đầu tiên. Hướng dẫn thân thiện với trí não – Dawn Griffiths
#2. Số liệu trần trụi – Charles Wheelan
Lại là một cuốn sách nữa cho người bắt đầu. Những ví dụ trong sách giúp bạn hiểu rõ hơn về thống kê dữ liệu. Với từ diễn đạt sáng nghĩa, cuốn sách đề cập đến những chủ đề rất cơ bản trong Descriptive Statistics [Mean [giá trị trung bình], median [giá trị giữa] và mode [giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong tập hợp] . v. ]
Số liệu trần trụi – Charles Wheelan
#3. Giới thiệu về học thống kê - Gareth James
Sau khi nắm hết những khái niệm cơ bản về thống kê, bạn đã sẵn sàng để tìm hiểu sâu hơn về Khoa học dữ liệu. Trong khi nhiều sách chỉ đề cập đến bảng kê, sách này sẽ phối hợp giữa bảng kê và Machine Learning sử dụng ngôn ngữ R. Qua đó, sách sẽ hướng dẫn bạn áp dụng các phương pháp thống kê đa dạng vào Machine Learning
Cuốn sách là cầu nối tuyệt vời giữa các khái niệm về thống kê với ứng dụng thực tiễn. Qua đó, nó giải thích rất nhiều khái niệm như hồi quy, phân loại, hỗ trợ máy vector… Không chỉ giúp bạn củng cố nền tảng kiến thức về thống kê mà sách còn cho phép người đọc ứng dụng lý thuyết vào thực tiễn bằng ngôn ngữ
Giới thiệu về học thống kê - Gareth James
#4. Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu – Peter Bruce
Cuốn sách này gợi cảm hứng cho các Data Scientist mà không cần phải quá thiên về nghiệp vụ thống kê chuyên sâu. Cuốn sách đưa ra những khái niệm cần thiết và ứng dụng R
Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu – Peter Bruce
#5. Giới thiệu về Xác suất – Charles M. Grinstead
Book book dành cho những người học Data Science mới bắt đầu tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Scratch. Những khái niệm về xác định cơ bản cũng như chi tiết hơn về các loại xác định như xác định có điều kiện, xác định rời rời và liên tục, tổ hợp, định lý giới hạn trung tâm, chuỗi Markov v. v
Nhờ đó, bạn sẽ có thể học được những khái niệm cơ bản cốt lõi để giải quyết vấn đề. Hơn nữa, cuốn sách rất dễ đọc và có bản miễn phí trực tuyến mà bạn có thể tải xuống
Giới thiệu về Xác suất – Charles M. Grinstead
#6. Khóa học về Python Crash – Eric Matthes
Đây là cuốn sách chắc chắn dành cho những người bắt đầu nghiên cứu về ngôn ngữ Python. Trong khi Python rất dễ học thì ngược lại nó thường khó bắt hết. Cuốn sách sẽ rất hữu ích cho những người muốn nhanh chóng học xong Python để tiếp cận Khoa học dữ liệu
Cuốn sách được chia thành 2 phần. Phần đầu hướng dẫn về các khái niệm trong Python [điều kiện, vòng lặp, từ điển, danh sách…]. Phần tập trung hai tập tin để xây dựng các dự án bằng Python
Ngoài ra, sách giúp bạn học cách giải quyết vấn đề bằng Python. Bạn sẽ học được bộ từ điển Python và ứng dụng nó trong phân tích, minh họa và thực thi. Tóm tắt, cuốn sách này rất lý tưởng cho những ai muốn học Python ngay và có góc nhìn thực tế nhất
Khóa học về Python Crash – Eric Matthes
#7. Giới thiệu về Học máy với Python. Hướng dẫn dành cho nhà khoa học dữ liệu – Andreas Muller
Đối với người học Python, những ai muốn ứng dụng nó vào Machine Learning, cuốn sách trên đây sẽ giải đáp mọi điều bạn cần. Sách xây dựng kiến thức về Python để giúp người đọc có thể áp dụng chúng vào giải pháp Machine Learning mà họ muốn
Hơn nữa, ở đây sẽ đề cập đến thư viện Scikit-learning – một trong những khái niệm phổ biến nhất khi đề cập đến Python. Nếu bạn chuẩn bị hành trang để trở thành Nhà khoa học dữ liệu thì đừng quên cơ bản sách và thiết bị yếu này nhé
Giới thiệu về Học máy với Python. Hướng dẫn dành cho nhà khoa học dữ liệu – Andreas Muller
#số 8. Lập trình thực hành với R – Garrett Grolemund
R là ngôn ngữ lập trình trong bảng thống kê của Khoa học dữ liệu. “Hands-On Programming with R” mang đến bài học sơ khai về R. Các khái niệm trong R đều được đề cập như đối tượng, môi trường…
Cuốn sách giúp người đọc hình dung về những công việc mà Data Scientist sẽ làm khi sử dụng R và nhiều khái niệm chung khác
Lập trình thực hành với R – Garrett Grolemund
#9. R cho Khoa học dữ liệu – Hadley Wickham và Garrett Grolemund
Ngay tựa đề sách cũng đã cho biết nội dung bên trong chỉ đề gắn liền với R. Những kỹ năng của một người Data Scientist không thể thiếu đi những kỹ năng về lọc dữ liệu, minh họa cũng như sắp xếp dữ liệu. RStudio, một khái niệm có thể hơi mới lạ cũng giúp bạn hiểu hơn về R
Sách về Khoa học dữ liệu này cũng hữu ích để bạn hiểu cách tối ưu tài nguyên của R để sắp xếp và minh họa dữ liệu. Hiện các cuốn sách đã có phiên bản miễn phí trên Internet
R cho Khoa học dữ liệu – Hadley Wickham và Garrett Grolemund
#10. Khoa học dữ liệu thực tế với R – Nina Zumel
Cuốn sách này dạy R một cách rất thực tế về thông tin ứng dụng của nó trong Khoa học dữ liệu. Những kiến thức này rất hữu ích cho bạn khi nghiên cứu về quá trình ra quyết định bằng Machine Learning. Các tác giả của cuốn sách này biết các công cụ cơ bản khác nhau của Data Science và đã kết hợp tất cả chúng lại với nhau để mang đến cho người đọc cái nhìn toàn diện về Data Science
Nếu bạn là một Nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu tất cả các kỹ năng cần thiết trong một cuốn sách thì đây chính là lựa chọn lý tưởng. Cuốn sách này sẽ giúp bạn khám phá chiều sâu của Khoa học dữ liệu mà không khiến bạn bối rối bởi các thuật ngữ phức tạp
Khoa học dữ liệu thực tế với R – Nina Zumel
#11. Học SQL – Alan Beaulieu
Đây là cuốn sách giới thiệu về SQL và đề cập đến nhiều truy vấn SQL, ứng dụng của chúng vào thực tế nhanh chóng. Nó sẽ dạy cho bạn những truy vấn SQL đơn giản và từ nâng cao hơn. Sách cũng đề cập đến những khái niệm nâng cao hơn như nhóm và chuyển hóa dữ liệu
Học SQL – Alan Beaulieu
#12. Sách dạy nấu ăn SQL – Anthony Molinaro
Cuốn sách về Khoa học dữ liệu này dành cho những người có kiến thức rất sơ khai về SQL và muốn khám phá các khái niệm nâng cao hơn. Cuốn sách này sẽ chỉ cho bạn các truy vấn và hàm SQL mà bạn có thể sử dụng trong cơ sở dữ liệu của mình. Bạn sẽ thấy Chức năng cửa sổ, Truy vấn phân cấp, kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, v. v. Cuốn sách này sẽ phù hợp nhất cho những ai đam mê khám phá những phần sâu sắc nhất của SQL và thành công với nó
Sách dạy nấu ăn SQL – Anthony Molinaro
#13. Hadoop. Hướng dẫn dứt khoát – Tom White
Hadoop là một công cụ Dữ liệu được sử dụng rộng rãi để xử lý và lưu trữ lượng dữ liệu vào kho lưu trữ. Một nhà khoa học dữ liệu phải biết Hadoop để đối phó với lượng dữ liệu lớn. Cuốn sách này sẽ giúp người đọc xây dựng và duy trì các hệ thống phân tầng dữ liệu chính xác, đáng tin cậy bằng Hadoop. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách sử dụng Hadoop ngoài đời thực trong ngành chăm sóc sức khỏe và di truyền học. Bạn cũng sẽ tìm hiểu chức năng của Hadoop như Hive, Pig, HBase, v. v
Hadoop. Hướng dẫn dứt khoát – Tom White
TÓM LẠI
Trong khi Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn. Người học phải biết các tài nguyên học tập phù hợp để tìm hiểu lĩnh vực này một cách sâu sắc. Những cuốn sách về Khoa học dữ liệu được đề xuất trên bao gồm 2 lĩnh vực Thống kê & Xác thực và Ngôn ngữ lập trình trong Khoa học dữ liệu
Ngôn ngữ và công cụ lập trình khác nhau là thành phần thiết yếu trong Khoa học dữ liệu vì thế mà đọc sách về Khoa học dữ liệu sẽ giúp bạn hiểu vấn đề tốt hơn, nền tảng đảm bảo để phát triển khả năng của mình