Go to content

Data Science: Książki dla początkujących [TOP 10].

Gamitlab|13 września 2021

Książka o data science… Dlaczego warto sięgnąć po taką pozycję?

Era cyfryzacji dała nam dostęp do niewyczerpanego źródła danych. Usprawnianie procesów biznesowych, automatyzacja reklamy internetowej, zapobieganie cyberatakom – wszystko to możliwe jest właśnie dzięki zbiorom danych. Osoby, które posiadają umiejętności pozwalające na pracę z danymi są niezwykle poszukiwane na rynku pracy, dlatego coraz więcej osób rozważa rozwój kariery na stanowiskach takich jak data scientist, analityk danych, specjalista ds. AI czy inżynier danych.

Nie każdy data scientist odebrał formalne wykształcenie w zakresie matematyki czy statystyki. Jeśli myślisz o karierze w data science lub chcesz poszerzyć swoją wierzę na ten temat, być może myślisz o sięgnięciu po książkę z tej dziedziny. Która książka o data science będzie dla Ciebie dobrym wyborem? Poniżej prezentujemy najlepsze według nas książki o data science. Na liście znajdują się pozycje zarówno w języku polskim, jak i angielskim.

Najlepsze książki o data science dla początkujących:

mistrz analizy danych książka

John W. Foreman – Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy

Język: polski

John W. Foreman, chief data scientist platformy e-mail marketingowej MailChimp.com, podchodzi do tematu analizy danych od nietypowej strony, która przypadnie do gustu wszystkim tym, którzy jeszcze nie czują się na siłach, żeby zacząć naukę programowania. Choć wydawałoby się, że nauka analizy danych nierozłącznie wiąże się z nauką języków programowania takich jak Python czy R, autor udowadnia, na jak wiele w tym względzie może przydać się niepozorny Excel. Książka ma charakter praktyczny i zilustrowana jest rzeczywistymi przykładami z bliskiej autorowi sfery e-mail marketingu, które pokazują, jak analiza danych w Excelu może zostać wykorzystana do rozwiązywania problemów biznesowych. Pozycja autorstwa Foremana będzie dla aspirujących analityków danych dobrym przystankiem przed przystąpieniem do nauki Pythona czy R, które posiadają jednak o wiele większe możliwości w zakresie pracy z danymi niż poczciwy Excel.

math for data science książka

Hadrien Jean – Essential Math for Data Science: Calculus, Statistics, Probability Theory, and Linear Algebra

Język: angielski

Mimo że możesz zajmować się data science bez dogłębnej znajomości matematyki, to jej solidna znajomość niewątpliwie pomoże ci w pracy. Essential Math for Data Science stara się wyjaśnić zagadnienia matematyczne leżące u podstaw data science, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego. Niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem danych, który nie miał wcześniej styczności z zaawansowaną matematyką, czy też programistą zainteresowanym analizą danych, ta książka poszerzy twoje horyzonty o matematyczne koncepcje, na których opiera się data science. Essential Math for Data Science pokazuje też, w jaki sposób Python i Jupyter mogą zostać wykorzystane do konstruowania wykresów i wizualizacji, a także porusza temat bibliotek do uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow i Keras. Książka dostępna jest wyłącznie w formie elektronicznej i można nabyć ją na stronie autora.

Kariera w Data Science książka

Jacqueline Nolis, Emily Robinson – Skazany na sukces. Kariera w Data Science

Język: polski

Jacqueline Nolis i Emily Robinson są autorkami książki o data science, która podchodzi do tematu od innej strony niż większość innych pozycji. Zrozumienie fundamentalnych teorii i technologii, które składają się na data science to jedno, a zdobycie pracy – drugie. Jak sugeruje tytuł, Skazany na sukces. Kariera w Data Science jest bardziej poradnikiem rozwoju kariery niż podręcznikiem edukacyjnym. Autorki radzą, jak przygotować się do zdobycia pierwszej pracy w data science i dalszego rozwoju zawodowego. Tematy poruszane w książce to między innymi cykl życia projektu związanego z data science, rozumienie potrzeb firmy względem zatrudnianych naukowców danych, przygotowanie do objęcia stanowiska kierowniczego i porady dotyczące (często skomplikowanych) relacji z interesariuszami.

Chcesz zostać analitykiem danych? Sprawdź nasz bootcamp Data Analyst:

https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-analyst-analiza-danych-od-podstaw/

struktury danych książka

Jay Wengrow – A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms: Level Up Your Core Programming Skills

Język: angielski

Książki o data science zazwyczaj dzielą się na praktyczne i teoretyczne. Ten zorientowany praktycznie przewodnik po strukturach danych i algorytmach wykracza poza teorię i oferuje pomoc w rozwijaniu umiejętności programistycznych. Dzięki praktycznym ćwiczeniom na końcu każdego rozdziału książka nauczy cię korzystać między innymi z tablic mieszających, drzew i grafów. Zamiast omawiać algorytmy i struktury danych wyłącznie na poziomie teoretycznym, książka Wengrowa przybliży Ci te zagadnienia w konkretny, poparty przykładami sposób.

analiza danych w biznesie książka

Foster Provost, Tom Fawcett – Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji

Język: polski

Ta często polecana książka cieszy się zasłużoną sławą. W sposób przystępny, nawet dla osób bez wykształcenia ścisłego, pokazuje, jak analiza danych może prowadzić do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. Tematy poruszane w książce to między innymi drzewa klasyfikacyjne, modele liniowe, wizualizacja danych i rozwiązywanie problemów biznesowych przy pomocy pracy z danymi. Pozycja odkrywa potencjał, jaki analiza danych może wnieść do rozwoju firmy i jest wartościowa nie tylko dla osób uczących się data science, ale także dla osób pracujących wraz z analitykami danych, przedsiębiorców i osób na stanowiskach kierowniczych.

książka data science

Neal Fishman, Cole Stryker, and Grady Booch – Smarter Data Science: Succeeding with Enterprise-Grade Data and AI Projects

Język: angielski

W biznesowym środowisku obszar data science zbyt często spychany jest na boczny tor, a jego potencjał – marnowany. Nawet najbardziej błyskotliwi i zdolni naukowcy danych nie zajdą daleko w swojej karierze, jeśli nie będą wstanie wywrzeć pozytywnego wpływu na swoją organizację. Książka Smarter Data Science: Succeeding with Enterprise-Grade Data and AI Projects bierze te problemy pod lupę, analizując, dlaczego projekty związane z data science często kończą się fiaskiem oraz jak można to zmienić. Książka ta jest dedykowana nie tylko analitykom i naukowcom danych, ale także osobom na stanowiskach kierowniczych, którzy mogą dowiedzieć się z niej, jak skutecznie wykorzystać potencjał data science do rozwoju firmy. Dowiesz się nie tylko, jak wychodzić z wartościowymi inicjatywami związanymi z data science, ale też jak przekonać do nich resztę zespołu.

statystyka w data science książka

Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck – Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python

Język: polski

Ta dostępna w polskim przekładzie książka o data science będzie cenną pomocą dla świeżo upieczonych lub aspirujących naukowców danych, którzy nie posiadają wykształcenia w zakresie statystyki. Statystyka praktyczna w data science omawia podstawowe zagadnienia związane ze statystyką, ale robi to z perspektywy data science, oferując bezpośrednie przełożenie omawianych tematów na twoje codzienne obowiązki. Opublikowana niedawno druga edycja uzupełnia tę pozycję o przykłady zastosowania statystyki w języku Python oraz bliżej przygląda się temu, które koncepcje statystyki są szczególnie istotne dla naukowców danych, a które – niekoniecznie.

Chcesz zdobyć pracę jako data scientist? Sprawdź nasz bootcamp data science:

https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-scientist-data-science-od-podstaw/

data science dla początkujących książka

Andrew Park – Data Science for Beginners

Język: angielski

Ten zestaw 4 książek jest dobrym wyborem dla osób, które dopiero stawiają pierwsze kroki w dziedzinie data science. Data Science for Beginners przekazuje solidną wiedzę z podstaw Pythona, analizy danych i uczenia maszynowego. Każda z książek instruuje krok po kroku, jak wykorzystać ten popularny język programowania m.in. do tworzenia sieci neuronowych czy manipulowania danymi. Zestaw składa się z następujących pozycji:

  1. Python for Beginners 
  2. Python for Data Analysis
  3. Python Machine Learning
  4. Python Data Science  
python podstawy nauki o danych książka

Alberto Boschetti, Luca Massaron – Python. Podstawy nauki o danych

Język: polski

Książka Python. Podstawy nauki o danych skupia się na nauce języka i pakietów Python do celów data science i rozwiązywania za ich pomocą konkretnych problemów biznesowych. Omawia zagadnienia takie jak uczenie maszynowe i głębokie czy przekształcanie, eksplorowanie i wizualizację danych. Pozycja napisana jest w przystępny sposób i będzie dobrym wyborem dla aspirujących analityków i naukowców danych.

data science dla bystrzaków książka

Lillian Pierson – Data Science for Dummies

Język: angielski

Książki z popularnej serii For Dummies (znanej u nas pod nazwą „Dla bystrzaków”) dedykowane są osobom początkującym i oferują łatwo przyswajalne wprowadzenie w omawianą tematykę. Nie inaczej jest w przypadku (niestety niedostępnej jak na razie w polskim przekładzie) książki Lillian Pierson. Data Science for Dummies skupia się na podstawowych tematach związanych z pracą jako data scientist, takich jak platformy MPP, Spark, uczenie maszynowe, NoSQL, Hadoop, analiza danych, MapReduce czy sztuczna inteligencja. Nie jest to zorientowany praktycznie samouczek, a raczej przegląd poszczególnych zagadnień związanych z data science i próba zaprezentowania ich w przyjaznej dla czytelnika formie.

Co oprócz książek data science?

Książki są dobrym sposobem na przyswojenie sobie teoretycznych zagadnień, leżących u podstaw data science. Do zdobycia pracy jako data scientist potrzebujesz jednak przede wszystkim praktyki. Zorientowane praktycznie kursy, nastawione na własnoręczne wykonywanie projektów i oferujące mentorskie wsparcie mogą znacznie przyspieszyć czas, jaki zajmie ci zdobycie pracy w data science. Dostępne w naszej ofercie bootcampy data science to kompleksowe pakiety szkoleń, które nauczą cię korzystać z technologii używanych przez analityków i naukowców danych. Zdobycie pracy w data science może być prostsze niż myślisz:

Bootcamp Data Analyst

Data Analyst to program rozwojowy obejmujący cykl 7 szkoleń. Program realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Nauczysz się najważniejszych technologii i koncepcji analitycznych. Zakres opracowany przy współpracy z IBM. W trakcie programu poznasz m.in. Pythona, R, MS Excel, Power BI i Tableau. To znakomity wybór dla osób poszukujących praktycznej wiedzy niezbędnej do zdobycia atrakcyjnej pracy jako analityk danych.

https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-analyst-analiza-danych-od-podstaw/

Bootcamp Data Scientist

Data Scientist to program rozwojowy obejmujący cykl 5 szkoleń, realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Poznaj najważniejsze technologie i koncepcje data science i uczenia maszynowego. Program opracowany przy współpracy z IBM. W trakcie programu możesz poznać między innymi Python, Keras, TensorFlow czy Tableau. Program jest znakomitym wyborem dla osób poszukujących praktycznej wiedzy niezbędnej do zdobycia atrakcyjnej pracy w zawodzie Data Scienti:

https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-scientist-data-science-od-podstaw/

Autor