शीर्ष 10 डेटा विज्ञान पुस्तकों की सूची
डेटा विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें विभिन्न तरीकों से संरचित और असंरचित डेटा दोनों में ज्ञान और अंतर्दृष्टि को कच्चे डेटा से निकालने के लिए वैज्ञानिक तरीके, प्रक्रियाएं, एल्गोरिदम और सिस्टम शामिल हैं। डेटा विज्ञान की पुस्तकों की सूची नीचे दी गई है -
- पायथन डेटा साइंस हैंडबुक (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- डेटा साइंस (एमआईटी प्रेस आवश्यक ज्ञान श्रृंखला) (इस पुस्तक को प्राप्त करें)
- डेटा विज्ञान के लिए आर (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- डेटा के साथ कहानी (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- स्क्रैच से डेटा साइंस (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान (इस पुस्तक को प्राप्त करें)
- डेटा स्मार्ट (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- डेटा वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- बकवास! आम आदमी के लिए डेटा विज्ञान (यह पुस्तक प्राप्त करें)
- आर के साथ प्रैक्टिकल डाटा साइंस (यह पुस्तक प्राप्त करें)
आइए हम प्रत्येक डेटा साइंस की पुस्तकों के बारे में विस्तार से चर्चा करें और साथ ही इसकी मुख्य टेकअवे और समीक्षाओं के बारे में विस्तार से बताएं।
# 1 - पायथन डेटा साइंस हैंडबुक: डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक उपकरण
लेखक: जेक वेंडरपलास
पुस्तक समीक्षा:
पुस्तक आदर्श रूप से उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो पहले से ही पायथन भाषा की मूल बातें जानते हैं या पहले से ही जानते हैं कि कैसे आर या जूलिया जैसी किसी अन्य भाषा में प्रोग्राम करना है और सीखना चाहते हैं कि डेटा साइंस के लिए पायथन का उपयोग कैसे करें। यह डेटा प्राप्त करने, डेटा की खोज, और परिणामों को संप्रेषित करने और कल्पना करने से संपूर्ण डेटा साइंस प्रक्रिया की सभी आवश्यकताओं की व्याख्या करता है।
चाबी छीनना
- डेटा मेनिपुलेशन।
- पायथन डेटा तकनीक।
- यंत्र अधिगम।
# 2 - डेटा साइंस (एमआईटी प्रेस आवश्यक ज्ञान श्रृंखला)
लेखक: जॉन डी। केल्हेर और ब्रेंडन टियरनी
पुस्तक समीक्षा:
इस पुस्तक का मुख्य उद्देश्य आंकड़ों के विश्लेषण के माध्यम से निर्णय लेने में सुधार करना है। यह मशीन सीखने की मूल बातों का परिचय देता है और चर्चा करता है कि मशीन सीखने की विशेषज्ञता को वास्तविक दुनिया की समस्याओं से कैसे जोड़ा जाए।
चाबी छीनना:
- डेटा विनियमन में नैतिक और कानूनी मुद्दे और विकास।
- सफलता के सिद्धांत।
- भविष्य में डेटा साइंस का प्रभाव।
# 3 - डेटा विज्ञान के लिए आर : आयात, साफ, रूपांतरण, कल्पना, और मॉडल डेटा
लेखक: हेडली विकम और गैरेट ग्रोलेमंड
पुस्तक समीक्षा:
यह पुस्तक डेटा की संरचना में प्राकृतिक कानूनों की खोज की स्पष्ट समझ देगी। यह आपको बताएगा कि डेटा विश्लेषण के लिए आर प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग कैसे करें। यह यह भी बताता है कि डेटा ड्रॉ प्लॉट्स को कैसे साफ किया जाए और समय बचाने के लिए ग्राफिक्स, साक्षर प्रोग्रामिंग, और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान के व्याकरण का उपयोग कैसे किया जाए।
चाबी छीनना:
- डेटा की तकरार।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन।
- अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण
# 4 - डेटा के साथ कहानी: व्यापार पेशेवरों के लिए एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन गाइड
लेखक: कोल नसबूमर कनफ्लिक
पुस्तक समीक्षा:
यह पुस्तक मुख्य रूप से डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के मूल सिद्धांतों और डेटा के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने का तरीका बताती है। इस पुस्तक के माध्यम से, आप यह पता लगा पाएंगे कि आपके डेटा के लिए कौन सा महत्वपूर्ण बिंदु है। यह बताता है कि अपने डेटा की जड़ तक पहुंचने के लिए पारंपरिक साधनों से परे कैसे जाना है और एक जानकारीपूर्ण और सम्मोहक कहानी कैसे बनाई जाए।
चाबी छीनना:
- स्थिति और दर्शकों को समझना।
- डेटा के महत्वपूर्ण बिंदु की पहचान करना।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में डिजाइन की अवधारणा।
- अपने संदेश को अपने श्रोताओं के साथ गूंजने में मदद करने के लिए कहानी कहने की शक्ति।
# 5 - स्क्रैच से डेटा साइंस: पायथन के साथ पहला सिद्धांत
लेखक: जोएल ग्रुस
पुस्तक समीक्षा:
लेखक ने महत्वपूर्ण डेटा विज्ञान उपकरण और एल्गोरिदम को स्पष्ट रूप से समझाया है और उन्हें खरोंच से कैसे लागू किया जा सकता है। इस पुस्तक में उन मशीन लर्निंग मॉडल के लिए वास्तविक एल्गोरिदम शामिल हैं, साथ ही इसमें सिद्धांत और गणित शामिल हैं।
चाबी छीनना:
- डेटा एकत्र करें, अन्वेषण करें, साफ करें और हेरफेर करें।
- तंत्रिका - तंत्र।
- एल्गोरिदम की आसान समझ।
- मशीन लर्निंग के फंडामेंटल
# 6 - व्यवसाय के लिए डेटा विज्ञान
डेटा माइनिंग और डेटा-एनालिटिक थिंकिंग के बारे में आपको क्या जानना चाहिए
लेखक: फोस्टर प्रोवोस्ट और टॉम फॉसेट
पुस्तक समीक्षा:
यह डेटा विज्ञान के मूल सिद्धांतों की व्याख्या करता है, और the_blank "rel =" nofollow "> <> भी
# 7 - डेटा स्मार्ट: इनसाइट में जानकारी को बदलने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करना
लेखक: जॉन डब्ल्यू फोरमैन
पुस्तक समीक्षा:
लेखक स्पष्ट रूप से बताता है कि कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में कैसे परिवर्तित किया जाए। लेखक ने यह भी बताया कि स्प्रेडशीट के साथ कैसे करें। यह आपको विश्लेषणात्मक तकनीकों, गणित और बड़े डेटा के पीछे के जादू को सीखने में भी मदद करेगा। पुस्तक के प्रत्येक अध्याय में स्प्रेडशीट-जैसे गणितीय अनुकूलन, ग्राफ़ में डेटा खनन, स्प्रेडशीट से आर प्रोग्रामिंग भाषा और कई अन्य चीज़ों पर चलते हुए एक अलग तकनीक शामिल होगी।
चाबी छीनना:
- डेटा साइंस में गणित।
- कृत्रिम होशियारी।
# 8 - डेटा वैज्ञानिकों के लिए व्यावहारिक सांख्यिकी: 50 आवश्यक अवधारणाएं
लेखक: पीटर ब्रूस
पुस्तक समीक्षा:
डेटा साइंस में सांख्यिकी भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस पुस्तक में, लेखक ने स्पष्ट रूप से बताया है कि वर्तमान में डेटा विज्ञान के विभिन्न सांख्यिकीय तरीकों को कैसे लागू किया जाए और उनसे कैसे बचा जाए, जो कि गलत उपयोग में हैं और जो महत्वपूर्ण है और जो नहीं है, उस पर आपको आउटपुट देता है। यदि आप R प्रोग्रामिंग भाषा के साथ अच्छे हैं और आंकड़ों का कुछ ज्ञान है, तो यह त्वरित संदर्भ पठनीय प्रारूप में काफी हद तक अंतर पैदा करता है।
चाबी छीनना:
- कुंजी वर्गीकरण तकनीक।
- सांख्यिकीय अवधारणाएं।
- अनलिस्टेड डेटा से अर्थ निकालने के लिए अनसुचित शिक्षण विधियाँ।
# 9 - बकवास! आम आदमी के लिए डेटा विज्ञान: कोई गणित जोड़ा गया
लेखक: एनलिन एनजी और केनेथ सू
पुस्तक समीक्षा:
यह पुस्तक डेटा विज्ञान और उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की स्पष्ट समझ देती है। हर एल्गोरिथ्म स्पष्ट रूप से समझाया गया है। ऐसी कई अवधारणाएँ हैं जो सभी तंत्रिका नेटवर्क, सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण, निर्णय पेड़ और रैंडम फ़ॉरेस्ट, क्लस्टरिंग जैसे कवर हैं, और भी कई हैं।
चाबी छीनना:
- प्रत्येक एल्गोरिदम को चित्रित करने के लिए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग।
- व्यावहारिक समझ।
- महत्वपूर्ण अवधारणाएं।
# 10 - आर के साथ व्यावहारिक डेटा विज्ञान
लेखक: नीना ज़ुमेल और जॉन माउंट
पुस्तक समीक्षा:
यह स्पष्ट रूप से प्रोग्रामिंग भाषा आर के साथ डेटा विज्ञान के व्यावहारिक उदाहरणों और मूलभूत सिद्धांतों की व्याख्या करता है। यह आर प्रोग्रामिंग भाषा और सांख्यिकीय विश्लेषण तकनीकों को लागू करने में मदद करेगा कि मार्केटिंग, व्यवसायिक बुद्धिमत्ता और निर्णय समर्थन पर आधारित उदाहरणों को सावधानीपूर्वक समझाया जाए। इंस्ट्रूमेंटेशन, ए / बी परीक्षण जैसे डिजाइन प्रयोग, और सभी स्तरों के दर्शकों के लिए सटीक रूप से मौजूद डेटा बनाएं।
चाबी छीनना:
- निर्णय का समर्थन।
- प्रैक्टिकल उदाहरण।
- मॉडलिंग के तरीके।
अनुशंसित पुस्तकें
यह डेटा साइंस बुक्स का मार्गदर्शक रहा है। यहां हम डेटा विज्ञान की नई अवधारणाओं और अनुप्रयोगों को समझने के लिए शीर्ष 10 पुस्तकों की एक सूची प्रदान करते हैं। आप अधिक जानने के लिए निम्न पुस्तकों का संदर्भ ले सकते हैं -
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