Die 11 besten Data Science Bücher zum Lernen von der Theorie bis zur praktischen Anwendung [Ausgabe 2023]

Damals, in den 2010er Jahren, hatten Webdesigner und Programmierer ausgefallene Berufsbezeichnungen und wurden ziemlich gut entlohnt. Aber mit den Tagen des Internets haben sich die Dinge geändert.

In diesem modernen Zeitalter des 21.^st Jahrhundert wird Ihr Browserverlauf aufgezeichnet, Ihre E-Mail-Daten werden gespeichert, und es überrascht mich nicht, dass sich mein YouTube-Verlauf direkt auf meine Instagram-Rollenempfehlungen auswirkt, so dass ich mehr Zeit mit Scrollen verbringe. All dies beweist, dass wir uns im Zeitalter der Datenwissenschaft befinden.

Da wir jeden Tag Unmengen von Daten ins Internet stellen, brauchen wir definitiv mehr Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die das volle Potenzial dieser Daten ausschöpfen können, um unser Leben noch reibungsloser zu gestalten.

Das Sammeln von Daten und deren Umwandlung in umsetzbare Entscheidungen ist etwas, was die heutige Welt verlangt. Wenn Sie sich für diese wachsende Nachfrage entscheiden und ein Datenprofi werden wollen, lesen Sie weiter, um einige der besten Bücher über Datenwissenschaft zu finden.

Warum Bücher, wenn das Internet eine Flut von Ressourcen ist?

Man kann mit Sicherheit sagen, dass Online-Ressourcen effektiver sind als Bücher, aber das trifft nicht immer zu, denn Buchleser sind in dieser digitalen Welt noch nicht ausgestorben.

Das Lesen von Büchern und Online-Kurse sind zwei verschiedene Welten und nicht vergleichbar. Aber wir können hier einige Vorteile des Lesens von Büchern gegenüber Internetressourcen aufzählen.

Beherrschen Sie das Thema: Wenn Sie sich mit allgemeinen oder praktischen Informationen über ein Konzept begnügen, dann ist die Suche im Internet in Ordnung, aber wenn Sie tiefer in das Thema einsteigen wollen, von der Geschichte bis zu den Ableitungen, dann ist das Buch sehr hilfreich.

Ein echtes Gefühl bekommen: Bücher sind real! Ganz gleich, wie viele virtuelle Meetings Sie können den Charme eines persönlichen Treffens nie einfangen. Versuchen Sie also, ein Buch in die Hand zu nehmen und zu lesen. Sie werden das Gewicht der Seiten spüren, den Geruch der Tinte, und Sie werden merken, wie Ihre Fingerspitzen über die Worte gleiten. Schließlich werden Sie es lieben.

Weniger Ablenkung: Ich weiß, Sie sind im Internet, um etwas zu lernen, aber vor Ihnen tauchte ein Clickbait mit Ihrer Lieblingssendung auf, und Sie haben darauf geklickt. Als Sie merkten, dass Sie Ihre Zeit verschwendeten, war es schon zu spät. Das ist bei Büchern nicht der Fall. Man liest sie so lange, bis man sich langweilt; es gibt keine andere Möglichkeit, sich abzulenken.

Genauigkeit: Die Bücher werden vor der Veröffentlichung mehrfach überprüft und redigiert, so dass sie genauer und zuverlässiger sind.

Behörde: Bücher werden in der Regel von Fachleuten und Forschern auf dem Gebiet geschrieben, während Internetquellen von jedermann erstellt werden können. Sie können also vielen Büchern blind vertrauen.

Hier ist eine Liste der besten Bücher über Datenwissenschaft, die Ihnen helfen werden, in Ihrer Karriere in der Datenwissenschaft zu glänzen.

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung

Entscheiden Sie sich für dieses Buch, wenn Sie kein mittelmäßiger Datenwissenschaftler sein wollen, sondern sich auf diesem Gebiet einen Namen machen wollen, denn dieses Buch Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung deckt die detaillierten und fortgeschrittenen Wahrscheinlichkeitskonzepte ab, die jeder Datenforscher benötigt.

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Neben den behandelten Konzepten enthält das Buch auch jede Menge Probleme zur Wahrscheinlichkeitsrechnung mit sauberer Mathematik. Außerdem finden Sie auf der Website des Verlags kostenlos detaillierte Lösungen für alle Übungen am Ende der Kapitel.

Wie auch immer, ich empfehle dieses Buch nicht für jemanden, der seine Karriere in der Datenwissenschaft oder Mathematik beginnt. Sie brauchen eine solide Grundlage in Kombinatorik oder ein gute mathematische Grundlage sich mit diesem Buch die Wahrscheinlichkeitsrechnung selbst beizubringen.

Wenn Sie jedoch über gute Mathematikkenntnisse verfügen, ist dies eine ausgezeichnete Wahl, wenn Sie die Früchte des Wahrscheinlichkeitslernens in Ihrer Data Science-Karriere voll ausschöpfen möchten.

Das Handbuch der Datenwissenschaft

Das Data Science Handbook soll Sie zu einem einzigartigen Datenwissenschaftler mit Fähigkeiten in den Bereichen Datenwissenschaft, Programmierung und Geschäftsverständnis machen. Mit diesem Buch erhalten Sie eine Crashkurs-Erfahrung, aber in schriftlicher Form.

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	Das Handbuch der Datenwissenschaft		$49.33	Auf Amazon kaufen

Das Buch ist in einfachem Englisch geschrieben, was sich gut eignet, wenn Sie neu in der Datenwissenschaft sind.

Zusätzlich zu den klassischen ML-Konzepten und -Algorithmen behandelt das Buch auch Software-Engineering-Praktiken, Computerspeicher, Datenstrukturen und Datenbanken.

Kapitel über Kerntechnologien wie Python und Big Data zeigen, dass dieses Buch eher für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure gedacht ist, die reale Probleme in der Industrie lösen, als für Datenforscher, die an der Veröffentlichung ihrer nächsten Zeitschrift arbeiten.

Entwurf datenintensiver Anwendungen

Dieses Buch ist nicht nur für Datenwissenschaftler oder Analysten gedacht. Es enthält alles, was ein Software-Ingenieur, der skalierbare reale Anwendungen entwirft, ein Software-Architekt, der datenintensive Anwendungen erforscht, oder ein Daten-Ingenieur, der große Datenmengen verarbeitet, braucht, um Daten in modernen Anwendungen voll nutzen zu können.

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Geschrieben von Martin Kleppmann, einem Forscher für verteilte Systeme und Sicherheit an der Universität Cambridge.

Das Buch behandelt Datenmodelle, Speicherabfrage, Datenkodierung, Partitionierung, Batch- und Stream-Verarbeitung und viele Kernkonzepte der Erstellung datenintensiver moderner Anwendungen.

Wenn einer der folgenden Punkte auf Sie zutrifft, dann ist dieses Buch die ideale Wahl, um Ihre Fähigkeiten zu erweitern.

• Wie man am besten die richtigen Werkzeuge zur Lösung eines bestimmten Problems einsetzt.
• Sie möchten skalierbare Datensysteme aufbauen?
• Optimieren Sie die Leistung Ihrer datenintensiven Anwendungen in der Produktion.
• Verbesserung der Flexibilität, damit sich Ihre Anwendungen problemlos an jede neue Technologie anpassen können

Nackte Statistik

Charles Wheelan zeigt uns in Naked Statistics, wie informative Daten und die richtigen statistischen Werkzeuge dabei helfen können, großartige Empfehlungssysteme zu entwickeln, die Ihnen das nächste Produkt vorschlagen, das Sie in Ihren Einkaufswagen legen können, oder genaue Prognosesysteme, die Sie beim Kauf und Verkauf von Aktien unterstützen.

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	Nackte Statistik: Das Grauen aus den Daten nehmen		$11.69	Auf Amazon kaufen

Das Buch zielt darauf ab, Ihren Verstand zu schulen, um intuitiv statistische Analysen aus den Ihnen vorliegenden Informationen abzuleiten. Themen wie deskriptive Statistik, Inferenz, Korrelation und Regressionsanalyse im Text werden Ihnen dabei helfen.

Das Beste daran ist, dass das Buch "Naked Statistics" die Mathematik wie eine Geschichte vermittelt.

Bayes'sche Methoden für Hacker

Wenn Sie probabilistisches Programmieren aus einem Bayes'schen Blickwinkel lernen wollen, dann ist dieses Buch alles, was Sie brauchen. Der Begriff "Hacker" im Titel könnte irreführend sein. Betrachten wir also Hacker als Personen, die gerne komplexe Bayes'sche Ansätze und Methoden erforschen und erlernen.

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	Bayes'sche Methoden für Hacker: Probabilistische Programmierung und Bayes'sche Inferenz (Addison-Wesley Data...		$39.99	Auf Amazon kaufen

Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Bayes'sche Inferenz, bevor Sie sich selbst die Hände schmutzig machen, indem Sie Ihr erstes Bayes'sches Modell erstellen und den späteren Kontext im Text nutzen.

Es enthält praktische Übungen und Code-Implementierungen zur Anwendung von Bayes'schen Techniken auf reale Probleme. Sie werden Bayes'sche Implementierungen in verschiedenen Branchen wie Finanzen und Marketing kennenlernen.

Darüber hinaus ist dieses Buch von besonderem Interesse, wenn Sie sich mit Python-Tools wie NumPy, SciPy und Matplotlib beschäftigen und über Programmierkenntnisse verfügen.

Praktische Anwendung von ML mit Scikit-Learn

Heutzutage ist jeder mit wenig oder gar keiner Programmiererfahrung in der Lage, intelligente Systeme zu erstellen, die aus Daten lernen und Entscheidungen treffen können. Wollen Sie auch wissen, wie?

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	Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Werkzeuge und Techniken...		$53.55	Auf Amazon kaufen

Aurélien Géron, der Autor dieses Buches über Datenwissenschaft, zeigt Ihnen, wie Sie ein intelligentes ML-System mit den beiden Plug-and-Play-Frameworks von Python - Scikit-learn und TensorFlow - aufbauen können.

Dieses praxisorientierte Buch über maschinelles Lernen zeigt Ihnen, wie Sie durchgängige maschinelle Lernsysteme erstellen können, die das gesamte Potenzial von sci-kit Learn nutzen und dabei nur minimalen Programmieraufwand erfordern. Außerdem werden Sie praktische Erfahrungen sammeln mit TensorFlow Training, Aufbau und Skalierung neuronaler Netzmodelle.

Es ist in einem freundlichen Ton geschrieben, und glauben Sie mir, ich hätte nie erwartet, dass ein ML-Buch so locker sein könnte, mit weniger wichtigen mathematischen Ableitungen und mehr interessanten Aspekten von ML.

Deep Learning mit Python

In vielen Büchern über maschinelles Lernen und Datenwissenschaft findet man Deep Learning als Abschnitt oder Kapitel. Sie sollten jedoch beachten, dass beide Bereiche auf ihre eigene Art und Weise sehr umfangreich sind.

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	Deep Learning mit Python, Zweite Auflage		$41.88	Auf Amazon kaufen

Dieses Deep Learning mit Python von François Chollet soll Ihnen helfen, sich ausschließlich auf die Kernthemen des Deep Learning zu spezialisieren.

Das Buch umfasst Zeitreihenprognosen, Textklassifizierung, Bilderzeugung und viele weitere fortgeschrittene Deep-Learning-Konzepte.

Alle Codes im Buch sind sofort einsatzbereit und können kostenlos heruntergeladen werden. Es überrascht nicht, dass der Autor dieses Buches und der Schöpfer von Keras die gleiche Person sind.

Das Buch ist also eine perfekte Mischung aus prägnantem Text, fachkundigem Autor und ausführbarem Code.

Große Daten: Eine Revolution

Sind Sie von der Programmierung und den technischen Aspekten des maschinellen Lernens gelangweilt und möchten Sie sich mit den tatsächlichen Auswirkungen von Daten in der heutigen Welt befassen?

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	Big Data: Eine Revolution, die unser Leben, Arbeiten und Denken verändern wird		$13.79	Auf Amazon kaufen

Dann sind Sie mit diesem Big-Data-Buch von Viktor Mayer-Schönberger, Professor für Internet-Governance und -Regulierung am Oxford Internet Institute an der Universität Oxford, bestens gerüstet.

Das Buch beginnt damit, wie die Industrie, einschließlich der Regierung, Daten über alles sammelt und wie sie diese nutzt. Dann geht es um den Datenschutz und die damit verbundenen Risiken. Abschließend werden die zukünftigen Möglichkeiten und Grenzen von Big Data aufgezeigt.

Praktische Datenanalyse mit Pandas

Jeder kann eine Bibliothek importieren und eine Funktion aufrufen, aber Datenwissenschaftler zeichnen sich dadurch aus, dass sie aus den Rohdaten Erkenntnisse gewinnen oder rätselhafte Ergebnisse in einfachen Grafiken darstellen. Ganz zu schweigen davon, dass Pandas das erste Tool ist, das Sie kennen sollten, um solche intuitiven Aufgaben durchzuführen.

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	Hands-On Datenanalyse mit Pandas: Ein Python-Handbuch für die Datenerfassung, Datenverarbeitung und...		$41.99	Auf Amazon kaufen

Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Datenexperte sind, dieses praktische Buch zur Datenanalyse mit Pandas zeigt Ihnen jeden einzelnen Trick, den Sie brauchen, um Daten mit Pandas zu untersuchen, zu analysieren und zu manipulieren. Sie werden lernen, Statistiken in der explorativen Datenanalyse zusammenzufassen und Muster durch klare Visualisierungen zu finden.

Durch die Arbeit an den Übungen am Ende des Kapitels werden Sie schrittweise Fähigkeiten entwickeln, um in Ihrer beruflichen Tätigkeit mit realen Daten umzugehen. Sie können auf alle Dateien und Codes in diesem Buch auf GitHub zugreifen.

Praktische Datenwissenschaft mit Python

Der Autor Nathan George beginnt dieses beste praktische Data-Science-Buch mit Python-Programmierung und führt Sie dann zu den zentralen Data-Science-Konzepten und codiert sie in Python. Er führt Sie durch jede Phase der Datenwissenschaft, von der Datenanalyse bis zum Leistungstest.

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	Praktische Datenwissenschaft mit Python: Lernen Sie anhand von praktischen Beispielen Werkzeuge und Techniken zur Extraktion...		$54.99	Auf Amazon kaufen

Die Code-Implementierungen in diesem Buch sind in kleinere und leichter verdauliche Häppchen unterteilt, so dass Sie einen angenehmen Umgangston erleben. Noch wichtiger ist, dass Sie auf jedes Stück Code in diesem Buch zugreifen können auf GitHub umsonst.

Pandas, SciPy und sci-kit-learn sind die wichtigsten Python-Bibliotheken und -Frameworks, die Sie in diesem Buch verwenden werden.

R-Programmierung für Datenwissenschaft

Nach Python gewinnt R immer mehr an Bedeutung bei der Erforschung fortgeschrittener Statistiken für komplexe Daten. Ich habe hier also eine weitere Textempfehlung, wenn Sie mit R in die Datenwissenschaft einsteigen wollen.

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R programming for Data Science ist offiziell kostenlos online verfügbar. Glauben Sie mir, öffnen Sie es entweder in Edge oder in Ihrem Lieblings-PDF-Reader, und Sie werden absolut keinen Unterschied zwischen der Online-Ausgabe und der glorreichen gebundenen Ausgabe feststellen.

Dieses Buch dient nicht dazu, Datenwissenschaft oder ML-Techniken zu erlernen. Es wurde von Roger D. Peng, einem Professor für Biostatistik an der Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, geschrieben, um Sie mit der R-Programmierung vertraut zu machen, einem Werkzeug, mit dem Sie jede Datenquelle bearbeiten können.

Am Ende des Buches sollten Sie in der Lage sein, R-Objekte, R-Pakete, Funktionen und reguläre Ausdrücke für die Datenmanipulation und -analyse bequem zu nutzen.

Einpacken

Dies ist eine der besten Listen im Internet, um die perfekten Bücher zu finden, mit denen Sie Ihre Datenkenntnisse auf ein höheres Niveau bringen können. Datenwissenschaft ist ein riesiges Gebiet. Daher habe ich für jeden Bereich einige spezialisierte Bücher aufgenommen, z. B. über maschinelles Lernen, Python, Datenanalyse und R-Programmierung, sowie einige der insgesamt besten Bücher über Datenwissenschaft.

Als nächstes erkunden Sie bitte diese Datenwissenschaftliche Werkzeuge die Ihnen helfen sollen, ein besserer Datenwissenschaftler zu werden.