علم البيانات هو بالتأكيد أحد المواضيع الأكثر سخونة في الوقت الحالي. تقريبًا كل شركة لديها وظائف في علم البيانات مفتوحة أو تفكر في واحد. هذا يعني أن هذا هو أفضل وقت لتصبح عالم بيانات أو صقل مهاراتك إذا كنت بالفعل واحدًا وتريد الارتقاء إلى مناصب عليا.

يغطي هذا المقال بعض الكتب الأكثر شيوعًا في علوم البيانات التي يمكنك العثور عليها الآن.

كتب علوم بيانات للمبتدئين

إذا كنت قد بدأت للتو مغامرتك مع Data Science ، فعليك بالتأكيد تجربة:

علم البيانات من الصفر هو ما يوحي به الاسم: مقدمة في علم البيانات للمبتدئين. ليس عليك حتى معرفة بايثون لتبدأ. أوصي تمامًا بهذه المقدمة لأي شخص.

إذا كنت مبتدئًا تمامًا ولكنك ترغب في الانتقال إلى مزيد من اتجاهات التعلم الآلي من ، فإن مقدمة إلى تعلم الآلة باستخدام Python هي كتاب لك. كما أنه لا يفترض أنك تعرف بايثون.

أخيرًا ، إذا كنت ترغب في الحصول على نظرة عامة حول ما يعنيه أن تكون عالم بيانات ، فقم بإلقاء نظرة على كتاب وظيفة علوم البيانات: كيف تصبح عالم بيانات والذي سيرشدك خلال العملية.

كتب علوم بيانات للمتوسطين

إذا كنت قد قرأت بالفعل كتابًا واحدًا أو كتابين في علوم البيانات ، وقمت بمشروع أو مشروعين لنفسك وتعودت على العمل مع البيانات قليلاً ، فإليك الكتب التي ستأخذك إلى أبعد من ذلك.

Python for Data Analysis هي الطريقة المثلى للتعرف على مكتبات Python القياسية بشكل أفضل مثل NumPy أو pandas. إنها رسالة كاملة تبدأ أيضًا من تذكيرك بكيفية عمل بايثون.

يعد دليل Python Data Science دليلًا رائعًا من خلال جميع مكتبات Python القياسية أيضًا: NumPy و pandas و Matplotlib و Scikit-Learn.

تعلم الآلة في Python هو مكان ما بين المستوى المتوسط والخبير. سوف يروق لكل من الخبراء والأشخاص الموجودين في مكان ما في الوسط. يبدأ بلطف ثم ينتقل إلى أحدث تقدم في التعلم الآلي والتعلم العميق. قراءة رائعة!

يعد التعلم الآلي العملي باستخدام Scikit-Learn و TensorFlow (الإصدار الثاني خارجًا!) مرجعًا رائعًا في المستوى المتوسط. يغطي جميع الأساسيات (طرق التصنيف ، تقليل الأبعاد) ثم يدخل في الشبكات العصبية والتعلم العميق.

يجب قراءة Python for Finance إذا كنت مهتمًا بالتمويل وعلوم البيانات. يركز على كيفية استخدام أدوات علم البيانات لتحليل الأسواق المالية ولديه العديد من الأمثلة الرائعة التي توضح ذلك. إنه عملي للغاية وسيجذب أيضًا الأشخاص الذين لا يعملون في مجال التمويل بشكل يومي.

كتب علوم بيانات للخبراء

إذا كنت تقترب من مستوى الخبراء ، فغالبًا ما تكون قراءة الأوراق العلمية منطقية أكثر من قراءة الكتب. ومع ذلك ، فقد حان الوقت أيضًا لدراسة وتنفيذ التعلم العميق في حلولك لتتجاوز الإحصائيات الكلاسيكية. ثلاثة مراجع رائعة والآن قياسية هي:

تمت كتابة التعلم العميق باستخدام Python بواسطة مبتكر Keras ، إحدى مكتبات التعلم الآلي الأكثر شيوعًا في Python. يبدأ الكتاب بلطف ، وهو عملي للغاية ، ويقدم أجزاء من التعليمات البرمجية يمكنك استخدامها على الفور ويحتوي بشكل عام على العديد من النصائح المفيدة حول استخدام التعلم العميق. يجب أن يقرأ المطلق في التعلم العميق.

التعلم العميق هو مرجع رائع لخوارزميات التعلم العميق. لا يحتوي على الكثير من التعليمات البرمجية ، ولكنه يحتوي على رؤى رائعة حول كيفية التعامل مع مشكلات التعلم الآلي: كتبها رواد التعلم العميق.

إذا كنت مهتمًا بالرياضيات ، فستحب التعلم الآلي: منظور احتمالي. إنها لعبة قوة من خلال الرياضيات وراء جميع أساليب التعلم الآلي. ربما لن تتمكن من قراءتها مرة واحدة ، لكنها مفيدة جدًا كمرجع في أبحاث التعلم الآلي.

هذا كل شئ! أتمنى لك كل التوفيق في رحلتك في علم البيانات!