Veri Bilimi, çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanılarak büyük miktarda veriden içgörü elde etmeyi içeren çalışma alanıdır. Ham verilerden gizli kalıpları keşfetmenize yardımcı olur. Veri Bilimi, matematiksel istatistiklerin, veri analizinin ve büyük verinin evrimi nedeniyle ortaya çıktı.
Yeni başlayanlardan gelişmiş Veri Bilimi Öğrencileri kitaplığına kadar her türlü kütüphanenin parçası olması gereken En İyi 17 Veri Bilimi Kitabının seçilmiş bir listesi.
1) Sıfırdan Veri Bilimi: Python ile İlk İlkeler
Scratch'ten Veri Bilimi, Joel Gurus tarafından yazılmış bir kitaptır. Bu kitap, veri biliminin merkezinde yer alan matematik ve istatistiği öğrenmenize yardımcı olur. Ayrıca bir veri bilimcisi olarak başlamak için ihtiyaç duyduğunuz bilgisayar korsanlığı becerilerini de öğreneceksiniz.
Kitaplar, k-en yakın komşuları uygulama, Naif Bayes, doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları ve kümeleme modelleri gibi konuları içerir. Ayrıca doğal dil işlemeyi, ağ analizini vb. Keşfedebileceksiniz.
Amazon'daki Son Fiyatlara ve Kullanıcı Yorumlarına Göz Atın2) Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi
Data Science For Dummies, Lillian Pierson tarafından yazılmış bir kitaptır. Bu kitap, geniş veri bilimi alanının tüm alanlarını kapsayan hızlı bir başlangıç yapmak isteyen BT uzmanları ve öğrenciler için idealdir.
Kitap, büyük veri, veri bilimi ve veri mühendisliği gibi konuları ve bu alanların hepsinin nasıl bir araya getirildiğini ve hangilerinin büyük bir değer sunduğunu kapsıyor. Ayrıca teknolojiler, programlama dilleri ve matematiksel yöntemler hakkında bilgi edineceksiniz.
Amazon'daki Son Fiyatlara ve Kullanıcı Yorumlarına Göz Atın3) Büyük Veri: Yaşama, Çalışma ve Düşünme Şeklimizi Değiştirecek Bir Devrim
Büyük Veri, Viktor Mayer-Schonberger ve Kenneth Cukier tarafından yazılmış bir kitaptır. Kitap, Büyük Veri devrimine iyimser ve pratik bakıştan bahsediyor. Bu kitabın yazarları, Büyük veri teknolojisinin hayatlarımızı nasıl değiştirebileceğini ve kendimizi tehlikelerden korumak için neler yapabileceğimizi de anlatıyor.
Amazon'daki Son Fiyatlara ve Kullanıcı Yorumlarına Göz Atın4) Verilerle Hikaye Anlatımı: İşletme Profesyonelleri için Veri Görselleştirme Kılavuzu
Verilerle hikaye anlatımı, Cole Nussbaumer Knaflic tarafından yazılmış bir kitaptır. Bu kitapta, veri görselleştirmenin temellerini ve verilerle nasıl etkili bir şekilde iletişim kuracağınızı öğreneceksiniz. Bu kitaptaki dersler çoğunlukla teoriktir ve bir sonraki grafiğinize veya sunumunuza hemen uygulanmaya hazır birçok gerçek dünya örneği sunar .
Bu kitap aynı zamanda okuyucuya verilerinizin köküne ulaşmak için öngörülebilir araçların ötesine nasıl geçebileceklerini de öğretir. Ayrıca ilgi çekici ve bilgilendirici bir hikaye oluşturmak için verilerinizi nasıl kullanacağınıza dair bir konu da içerir.
Amazon'daki Son Fiyatlara ve Kullanıcı Yorumlarına Göz Atın5) Veri Yoğun Uygulamaların Tasarlanması
Veri Yoğun Uygulamaları Tasarlamak Martin Kleppmann tarafından yazılmış bir kitaptır. Bu kitap, verileri işlemek ve depolamak için çeşitli teknolojilerin yararlarını ve dezavantajlarını öğrenmeye yardımcı olur. Bu kitap aynı zamanda yazılım mühendislerinin ve mimarların modern uygulamalarda verileri tam olarak nasıl kullanacaklarını öğrenmelerine yardımcı olur.
Kitap, farklı araçların güçlü ve zayıf yönlerini tanımlayarak ve tutarlılık, ölçeklenebilirlik, hata toleransı ve karmaşıklık çevresindeki ödünleşimlerde gezinerek bilinçli kararlar almanıza yardımcı olur.
Amazon'daki Son Fiyatlara ve Kullanıcı Yorumlarına Göz Atın6) Veri Bilimciler için Pratik İstatistikler: 50 Temel Kavram
Practical Statistics for Data Scientists is a book written by Peter Bruce (Author), Andrew Bruce. This book explains how to apply various statistical methods to data science, and gives you advice on what's important and what's not.
This book is an easy-to-use data science reference book if you're familiar with the R programming and have some knowledge of statistics.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon7) Data Science and Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing, and Presenting Data
Data Science and Big Data Analytics is a book published by EMC education service. This book covers the breadth of activities and methods and tools that data scientists use. The book focuses on concepts, principles, and practical applications.
It applies to any industry and technology environment, and the learning. It is supported and explained with examples that you can replicate using open-source software.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon8) Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking
Data Science for business is a book written by known data science experts Foster Provost and Tom Fawcett. This Data science study book introduces the fundamental principles of data science. This study book helps you understand the many data-mining techniques in use today.
You'll also learn how to improve communication between business stakeholders and data scientists. It also helps you understand the data-analytical process and how data science methods able to support business decision-making.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon9) Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide
Head First Statistics is a book written by Dawn Griffiths. The writer brings this typically dry subject to life, teaching you everything you want and need to know about statistics through a material that is full of puzzles, stories, quizzes, and real-world examples.This book helps you to learn statistics so you can understand key points and use them. The book also covers how to present data visually with charts and plots. Lastly, the book also teaches how you can calculate probability and expectation, etc.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon10) R for data science: Import, Tidy, Transform, Visualize, And Model Data
R for Data Science is a book written by Hadley Wickham. It is designed to get you doing data science as quickly as possible.
The book guides you through the steps of importing, exploring, and modeling your data and communicating the results.
In this book, you will get a complete, big-picture understanding of the data science cycle. Apart from the basic tools, you need to manage the details. Each section of this book is paired with exercises to help you practice what you've learned along the way.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon11) Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning is a Data Science book written by Aurélien Géron. The book helps you learn the concepts and tools for building intelligent systems. You'll learn also learn various techniques, like simple linear regression and progressing to deep neural networks. Each chapter of this book helps you apply what you've learned; all you need is programming experience.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Python for Data Analysis is a book written by Wes McKinney. This reference book is full of case studies showing how to solve many commonly faced data analysis problems. In this Data science book, you will learn the latest versions of pandas, NumPy, IPython, and Jupyter.
This reference book is a practical, modern introduction to data science tools in Python. It's an ideal book for analysts new to Python and Python programmers.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon13) Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
Machine learning with Python is a book written by Andreas C. Müller (Author), Sarah Guido (Author). In this book, you will learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the sci-kit-learn library.
In this book, you will learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. This study material also introduces you to NumPy and matplotlib libraries.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon14) Practical Data Science with R
Practical Data Science with R is a book written by Nina Zumel (Author), John Mount (Author), and Jim Porzak. The book explains basic principles without lengthy theoretical details. You will provide the real use cases you'll face as you collect, curate, and analyze the data.
You'll able to apply the R programming language and statistical analysis techniques. The book carefully explained examples based on marketing, BI, and decision support system. The book also covers topic like how to design experiments which is build on predictive models.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon15) Thinking with Data
Thinking with data is a book written by Max Sharon. It helps you learn techniques for turning data into knowledge you can use. In this book, you will discover a framework for defining your project. It also includes data you want to collect and how you intend to approach and analyze its results.
This Data Science book also helps you to explore data-specific patterns of reasoning and learn how to build more useful arguments.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon16) The Data Science Handbook
The Data Science Handbook is written by Field Cady. It is an ideal reference book for data analysis methodology and big data software tools. The book is ideal for people who want to practice data science but lack the required skill sets.
This Data science book is also an ideal study material for researchers as well as entry-level graduate students. They require to learn real-world analytics and expand their skill set.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon17) An Introduction to Statistical Learning
An Introduction to Statistical Learning is a book written by a group of authors like Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshira. This Data Science book presents useful modeling and prediction techniques, along with relevant applications.
The book offers color graphics and real-world examples used to illustrate the methods presented. Each chapter of this book contains a tutorial on implementing the analyses and methods presented in the R language.
Check Latest Price and User Reviews on Amazon