У време двехиљадитих, дизајнери веба и програмери уживали су престижне позиције и примали знатне зараде. Међутим, са развојем интернета, ситуација се променила.
У савременом 21. веку, ваша историја претраживања се пажљиво бележи, подаци из ваших имејлова се чувају, и није изненађење када видите да ваш YouTube преглед директно утиче на препоруке које добијате на Instagramu, што вас подстиче да проводите још више времена скролујући. Све ово јасно указује на то да је наступило доба науке о подацима.
С обзиром на огромне количине података које свакодневно објављујемо на интернету, несумњиво је да нам је потребно више стручњака за податке и инжењера машинског учења (ML) који могу да искористе пуни потенцијал ових података, чиме ће нам животи бити још једноставнији.
Сакупљање података и њихово претварање у корисне информације за доношење одлука је кључно у данашњем свету. Ако сте решени да одговорите на ову растућу потражњу и желите да се развијете у професионалца у области података, наставите са читањем како бисте открили неке од најбољих књига о науци о подацима.
Зашто изабрати књиге када је интернет преплављен ресурсима?
Иако је тачно да су онлајн ресурси често веома ефикасни, књиге и даље имају своје место у дигиталном свету и нису застареле.
Читање књига и похађање онлајн курсева су два различита приступа учењу која се не могу поредити. Међутим, постоје одређене предности читања књига у односу на онлајн ресурсе.
Дубоко разумевање теме: Ако вам је потребно основно разумевање или практичне информације о неком концепту, онлајн претрага је сасвим прихватљива. Међутим, ако желите темељно да истражите тему, од њене историје до напредних детаља, књига ће вам пружити кохерентан ток информација.
Искуство правог контакта: Књиге су опипљиве! Колико год виртуелних састанака да имате, никада нећете моћи да замените осећај стварног дружења. Зато узмите књигу у руке и читајте; осетићете тежину папира, мирис мастила и како вам прсти прелазе преко речи. На крају ће вам се свидети.
Мање скретања пажње: Наравно, на интернету сте са намером да научите нешто, али кликбајт наслов ваше омиљене ТВ емисије вас је примамио и кликнули сте на њега. Пре него што сте схватили да губите време, већ је било касно. Са књигама то није случај. Наставићете да их читате док вам не досаде; нема ничега што би вам одвукло пажњу.
Тачност: Књиге пролазе кроз строге процесе провере чињеница и уређивања пре објављивања, што их чини поузданијим и тачнијим извором информација.
Ауторитет: Књиге углавном пишу искусни професори и истраживачи у тој области, док онлајн ресурсе може креирати свако. Због тога можете са сигурношћу веровати многим књигама.
Ево листе најбољих књига о науци о подацима које ће вам помоћи да напредујете у каријери.
Увод у вероватноћу
Ова књига је прави избор ако сте одлучни да будете врхунски стручњак за податке, а не просечан, пошто детаљно покрива напредне концепте вероватноће који су неопходни сваком истраживачу података.
Поред обухваћених теоријских концепта, књига садржи и мноштво проблема вероватноће са математичким решењима. Штавише, на веб сајту издавача можете бесплатно пронаћи детаљна решења свих задатака са краја поглавља.
Ипак, ову књигу не препоручујемо некоме ко тек започиње каријеру у науци о подацима или математици. Потребна вам је добра основа из комбинаторике или солидно математичко знање да бисте успешно користили ову књигу за учење вероватноће.
Међутим, када имате пристојну математичку основу, ово је одличан избор ако желите у потпуности да искористите предности знања о вероватноћи у својој каријери у области науке о подацима.
Приручник за науку о подацима
Циљ овог приручника је да вас претвори у свестраног стручњака за податке са вештинама у области науке о подацима, програмирања и пословног разумевања. Ова књига вам пружа искуство убрзаног курса, али у писаној форми.
Књига је написана једноставним језиком, што је идеално ако сте нови у науци о подацима.
Осим што покрива класичне концепте и алгоритме машинског учења, књига се такође дотиче праксе софтверског инжењеринга, меморије рачунара, структура података и база података.
Поглавља о основним технологијама као што су Python и Big Data доказују да је ова књига корисна за стручњаке за податке и инжењере машинског учења који решавају проблеме из стварног света, а не за истраживаче који раде на објављивању свог следећег научног рада.
Дизајнирање апликација са интензивним подацима
Ова књига није намењена само стручњацима или аналитичарима података. Она је корисна за сваког софтверског инжењера који ради на дизајнирању скалабилних апликација у стварном свету, архитекте софтвера који истражују апликације које захтевају велику количину података, као и за инжењере података који обрађују велике количине информација како би у потпуности искористили податке у савременим апликацијама.
Написао ју је Мартин Клепман, истраживач дистрибуираних система и безбедности на Универзитету Кембриџ.
Књига обухвата моделе података, складиштење, кодирање података, партиционисање, групну и токовну обраду, као и многе друге основне концепте за изградњу модерних апликација које захтевају обраду велике количине података.
Ако се проналазите у неком од следећих описа, онда је ова књига идеалан избор за унапређивање ваших вештина:
- Желите да научите како да одаберете најбоље алате за решавање одређеног проблема.
- Желите да изградите скалабилне системе података.
- Желите да оптимизујете перформансе ваших апликација са великом количином података у производном окружењу.
- Желите да побољшате флексибилност ваших апликација како би се лако прилагођавале новим технологијама.
Гола статистика
У књизи „Гола статистика“, Чарлс Вилан нам показује како информативни подаци и статистички алати могу помоћи у изградњи одличних система препорука који предлажу следећи производ који можете додати у корпу, или прецизних система предвиђања који вам помажу у куповини и продаји акција.
Циљ књиге је да обучи ваш ум да интуитивно изводи статистичке анализе из доступних информација. Теме као што су дескриптивна статистика, закључивање, корелација и регресиона анализа ће вам у томе помоћи.
Најбоља ствар је што вас „Гола статистика“ учи математици на приступачан начин, као кроз причу.
Бајесове методе за хакере
Ако желите да научите пробабилистичко програмирање из Бајесове перспективе, ова књига је све што вам треба. Термин „хакери“ у наслову може да збуни, па је боље да их сматрамо појединцима који воле да истражују и уче сложене Бајесове приступе и методе.
Књига започиње учењем о Бајесовом закључивању, након чега ћете стећи практично искуство кроз израду вашег првог Бајесовог модела.
Она садржи вежбе и примере имплементације кода за примену Бајесових техника на проблеме из стварног света. Видећете примену Бајесове теорије у различитим индустријама као што су финансије и маркетинг.
Штавише, ова књига ће бити посебно занимљива ако сте љубитељ Python алата као што су NumPy, SciPy и Matplotlib, и ако имате предзнање из програмирања.
Практично машинско учење са Scikit-Learn
Данас, свако са мало или без програмског искуства може да креира интелигентне системе који могу да уче из података и доносе одлуке. Да ли и ви желите да сазнате како?
Орелиен Жерон, аутор ове врхунске књиге о науци о подацима, вас учи како да изградите интелигентне системе машинског учења користећи два Python фрејмворка – Scikit-Learn и TensorFlow.
Ова практична књига о машинском учењу вам показује како да направите комплетне системе машинског учења, користећи пуни потенцијал Scikit-Learn фрејмворка уз минимално кодирање. Такође ћете стећи практично искуство са TensorFlow моделима за обучавање, изградњу и скалирање неуронских мрежа.
Књига је написана пријатељским тоном, и вероватно не бисте очекивали да књига о машинском учењу може да буде тако лака, са мање компликованих математичких извођења, а више занимљивих аспеката машинског учења.
Дубоко учење уз Python
Често се дешава да се дубоко учење помиње као део или поглавље у многим књигама о машинском учењу и науци о подацима. Међутим, треба напоменути да су обе области опсежне и сложене.
Због тога је сврха књиге „Дубоко учење уз Python“ Франсоа Шолеа да вам помогне да се специјализујете искључиво за кључне теме из дубоког учења.
Књига обухвата предвиђање временских серија, класификацију текста, генерисање слика и многе напредне концепте дубоког учења.
Сви кодови у књизи су спремни за употребу и могу се бесплатно преузети. Није изненађујуће што су аутор књиге и креатор Keras-а иста особа.
Стога је ова књига савршен спој сажетог писања, стручног аутора и спремног кода.
Велики подаци: Револуција
Да ли вам је досадило кодирање и технички детаљи машинског учења и желите да дубље разумете стварни утицај података у данашњем свету?
Онда би требало да почнете са овом књигом о великим подацима коју је написао Виктор Мајер-Шенбергер, професор управљања и регулације интернетом на Оксфордском институту за интернет.
Књига започиње објашњењем како индустрије, укључујући владе, сакупљају податке о свему и како их користе. Затим се прелази на дискусију о приватности података и повезаним ризицима. На крају, књига разматра будуће могућности и ограничења великих података.
Практична анализа података са Pandas
Свако може да увезе библиотеку и позове функцију, али извођење корисних увида из неструктурираних података или приказивање компликованих резултата у једноставним визуелним приказима је оно што одваја стручњаке за податке. Pandas је кључни алат за обављање оваквих задатака.
Без обзира да ли сте почетник или искусан корисник, ова књига вам показује све трикове који су вам потребни да истражите, анализирате и обрађујете податке користећи Pandas. Научићете како да сумирате статистичке податке и проналазите обрасце кроз визуелизације.
Радећи на вежбама са краја поглавља, постепено ћете развити вештине за руковање подацима из стварног света у свом професионалном раду. Свим датотекама и кодовима у овој књизи можете приступити на GitHub-u.
Практична наука о подацима уз Python
Аутор Нејтан Џорџ започиње ову одличну практичну књигу о науци о подацима са уводом у Python програмирање, а затим вас води кроз основне концепте науке о подацима и њихову имплементацију у Python-у. Води вас кроз сваку фазу науке о подацима, од анализе до тестирања перформанси.
Кодови у књизи су подељени на мање и лако разумљиве делове, што ствара пријатан тон за читање. Што је још важније, свим кодовима из ове књиге можете бесплатно приступити на GitHub-u.
Pandas, SciPy и Scikit-Learn су главне Python библиотеке и фрејмворци које ћете користити током читаве књиге.
Р програмирање за науку о подацима
Поред Python-а, Р све више добија на популарности у истраживању напредне статистике сложених података. Зато вам препоручујемо још једну књигу ако желите да уђете у свет науке о подацима користећи Р.
„Р програмирање за науку о подацима“ је званично бесплатна књига. Верујте нам, отворите је у Edge-u или у омиљеном PDF читачу и нећете приметити разлику између онлајн верзије и штампаног издања.
Ова књига није намењена за учење науке о подацима или техника машинског учења. Међутим, написао ју је Роџер Д. Пенг, професор биостатистике на Блумберг школи јавног здравља Џонс Хопкинс, како би вас обучио за Р програмирање, алатку за руковање било којим извором података.
До краја књиге требало би да будете у могућности да са лакоћом користите Р објекте, Р пакете, функције и регуларне изразе за манипулацију и анализу података.
Закључак
Ово је једна од најбољих листа на интернету за проналажење идеалних књига које ће подићи ваше вештине у области података на виши ниво. Наука о подацима је веома обимна област. Због тога смо укључили специјализоване књиге у свакој области, као што су машинско учење, Python, анализа података и Р програмирање, поред неколико свеобухватних најбољих књига из науке о подацима.
Такође, истражите ове алате за науку о подацима који вам могу помоћи да постанете бољи стручњак за податке.