Daftar 10 Buku Ilmu Data Teratas
Ilmu data adalah bidang yang melibatkan metode ilmiah, proses, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan dari data mentah dalam berbagai bentuk, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. Di bawah ini adalah daftar buku tentang ilmu data -
- Python Data Science Handbook (Dapatkan buku ini)
- Ilmu Data (MIT Press Essential Knowledge series) (Dapatkan buku ini)
- R untuk Ilmu Data (Dapatkan buku ini)
- Bercerita dengan Data (Dapatkan buku ini)
- Ilmu Data dari Awal (Dapatkan buku ini)
- Ilmu Data untuk Bisnis (Dapatkan buku ini)
- Data Smart (Dapatkan buku ini)
- Statistik Praktis untuk Ilmuwan Data (Dapatkan buku ini)
- Numsense! Ilmu Data untuk Awam (Dapatkan buku ini)
- Ilmu Data Praktis dengan R (Dapatkan buku ini)
Mari kita bahas masing-masing buku ilmu data secara mendetail beserta kesimpulan dan ulasan utamanya.
# 1 - Buku Pegangan Ilmu Data Python: Alat Penting untuk Bekerja dengan Data
Penulis: Jake VanderPlas
Ulasan buku:
Buku ini cocok untuk mereka yang sudah mengetahui dasar-dasar bahasa Python atau sudah tahu bagaimana memprogram dalam bahasa lain seperti R atau Julia dan ingin belajar bagaimana menggunakan Python untuk ilmu data. Ini menjelaskan semua kebutuhan seluruh proses Ilmu Data mulai dari mendapatkan data, mengeksplorasi data, dan mengkomunikasikan serta memvisualisasikan hasil.
Poin Penting
- Manipulasi data.
- Teknik data Python.
- Pembelajaran mesin.
# 2 - Ilmu Data (seri MIT Press Essential Knowledge)
Penulis: John D. Kelleher dan Brendan Tierney
Ulasan buku:
Tujuan utama buku ini adalah meningkatkan pengambilan keputusan melalui analisis data. Ini memperkenalkan dasar-dasar pembelajaran mesin dan membahas cara menghubungkan keahlian pembelajaran mesin dengan masalah dunia nyata.
Poin Penting:
- Masalah etika dan hukum dan perkembangan regulasi data.
- Prinsip Sukses.
- Dampak masa depan dari ilmu data.
# 3 - R untuk Ilmu Data : Impor, Rapi, Transformasi, Visualisasikan, dan Model Data
Penulis: Hadley Wickham dan Garrett Grolemund
Ulasan buku:
Buku ini akan memberikan pemahaman yang jelas tentang menemukan hukum alam dalam struktur data. Ini akan memberi tahu Anda cara menggunakan bahasa Pemrograman R untuk analisis data. Ini juga menjelaskan cara membersihkan plot gambar data dan cara menggunakan tata bahasa grafik, pemrograman literasi, dan penelitian yang dapat direproduksi untuk menghemat waktu dan juga banyak hal lainnya.
Poin Penting:
- Masalah Data.
- Visualisasi data.
- Analisis Data Eksplorasi
# 4 - Bercerita dengan Data: Panduan Visualisasi Data untuk Profesional Bisnis
Penulis: Cole Nussbaumer Knaflic
Ulasan buku:
Buku ini terutama menjelaskan dasar-dasar visualisasi data dan bagaimana berkomunikasi secara efektif dengan data. Melalui buku ini, Anda akan dapat mengetahui poin mana yang krusial untuk data Anda. Ini memberi tahu cara melampaui alat konvensional untuk mencapai akar data Anda dan cara membuat cerita yang informatif dan menarik.
Poin Penting:
- Memahami situasi dan audiens.
- Mengidentifikasi poin penting dari data.
- Konsep desain dalam visualisasi data.
- Kekuatan mendongeng untuk membantu pesan Anda beresonansi dengan audiens Anda.
# 5 - Ilmu Data dari Awal: Prinsip Pertama dengan Python
Penulis: Joel Grus
Ulasan buku:
Penulis telah menjelaskan dengan jelas alat-alat sains data yang penting dan algoritmanya serta bagaimana mereka dapat diimplementasikan dari awal. Buku ini berisi algoritme aktual untuk model pembelajaran mesin tersebut, bersama dengan teori dan matematika di dalamnya.
Poin Penting:
- Kumpulkan, Jelajahi, Bersihkan, dan manipulasi data.
- Jaringan saraf.
- Pemahaman algoritma yang mudah.
- Dasar-dasar pembelajaran mesin.
# 6 - Ilmu Data untuk Bisnis
Yang Perlu Anda Ketahui tentang Penambangan Data dan Pemikiran Analitik Data
Penulis: Foster Provost dan Tom Fawcett
Ulasan buku:
Ini menjelaskan prinsip dasar ilmu data, dan juga the_blank "rel =" nofollow "> <>
# 7 - Data Smart: Menggunakan Ilmu Data untuk Mengubah Informasi menjadi Wawasan
Penulis: John W. Foreman
Ulasan buku:
Penulis dengan jelas menjelaskan cara mengubah data mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Penulis juga menjelaskan bagaimana melakukannya dengan Spreadsheet. Ini juga akan membantu Anda mempelajari teknik analitis, matematika, dan keajaiban di balik big data. Setiap bab dalam buku ini akan membahas teknik yang berbeda dalam pengoptimalan matematika seperti spreadsheet, penggalian data dalam grafik, perpindahan dari spreadsheet ke bahasa pemrograman R., dan banyak hal lainnya.
Poin Penting:
- Matematika dalam ilmu data.
- Kecerdasan buatan.
# 8 - Statistik Praktis untuk Ilmuwan Data: 50 Konsep Esensial
Penulis: Peter Bruce
Ulasan buku:
Statistik juga memainkan peran penting dalam Ilmu Data. Dalam buku ini, penulis telah menjelaskan secara gamblang bagaimana mengaplikasikan berbagai metode statistik pada ilmu data saat ini dan juga bagaimana cara menghindarinya, yang salah digunakan dan memberikan keluaran tentang apa yang penting dan apa yang tidak. Jika Anda mahir menggunakan bahasa pemrograman R dan memiliki pengetahuan tentang statistik, referensi cepat ini membangun celah yang lebih luas dalam format yang dapat dibaca.
Poin Penting:
- Teknik klasifikasi kunci.
- Konsep statika.
- Metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengekstraksi makna dari data yang tidak berlabel.
# 9 - Numsense! Ilmu Data untuk Orang Awam: Tidak Ada Matematika yang Ditambahkan
Penulis: Annalyn Ng dan Kenneth Soo
Ulasan buku:
Buku ini memberikan pemahaman yang jelas tentang ilmu data dan algoritma yang digunakan. Setiap algoritma dijelaskan dengan jelas. Ada banyak konsep yang semuanya tercakup seperti Neural Networks, Social Network Analysis, Decision Trees and Random Forests, Clustering, dan masih banyak lagi.
Poin Penting:
- Aplikasi dunia nyata untuk menggambarkan setiap algoritma.
- Pemahaman praktis.
- Konsep kunci.
# 10 - Ilmu Data Praktis dengan R
Penulis: Nina Zumel dan John Mount
Ulasan buku:
Ini dengan jelas menjelaskan contoh-contoh praktis dan prinsip-prinsip dasar ilmu data dengan bahasa pemrograman R. Ini akan membantu dalam menerapkan bahasa pemrograman R dan teknik analisis statistik untuk menjelaskan contoh-contoh yang dijelaskan dengan cermat berdasarkan pemasaran, kecerdasan bisnis, dan dukungan keputusan sambil belajar bagaimana membuat instrumentasi, merancang eksperimen seperti pengujian A / B, dan menyajikan data secara akurat kepada audiens dari semua level.
Poin Penting:
- Pendukung keputusan.
- Contoh Praktis.
- Metode pemodelan.
Buku yang Direkomendasikan
Ini telah menjadi panduan untuk Buku Sains Data. Di sini kami memberikan daftar 10 buku teratas untuk memahami konsep dan aplikasi baru ilmu data. Anda dapat merujuk ke buku-buku berikut untuk mempelajari lebih lanjut -
- Buku Kewirausahaan Terbaik Sepanjang Masa
- Buku Bisnis Terbaik
- Buku Matematika Bisnis Terbaik
- Buku Bitcoin
- Paulo Coelho Books
PENGUNGKAPAN AMAZON ASSOCIATE
WallStreetMojo adalah peserta dalam Amazon Services LLC Associates Program, program periklanan afiliasi yang dirancang untuk menyediakan sarana bagi situs untuk memperoleh biaya iklan dengan memasang iklan dan menautkan ke amazon.com.
