11 meilleurs livres sur la science des données pour apprendre de la théorie aux applications pratiques [édition 2023]

À l'époque, dans les années 2010, les concepteurs de sites web et les programmeurs avaient des titres de poste fantaisistes et recevaient des salaires assez élevés. Mais avec l'avènement de l'internet, les choses ont changé.

En cette ère moderne du^21e siècle, votre historique de navigation est enregistré, vos données de messagerie sont stockées et, sans surprise, je vois mon historique de visionnage de YouTube influencer directement mes recommandations de bobines Instagram, ce qui m'incite à passer plus de temps à faire défiler les images. Tout cela prouve que nous sommes entrés dans l'ère de la science des données.

Alors que nous diffusons chaque jour des tonnes de données sur l'internet, nous avons absolument besoin de plus de scientifiques des données et d'ingénieurs ML capables d'exploiter tout le potentiel de ces données, afin de rendre nos vies encore plus fluides.

Collecter des données et les transformer en décisions exploitables est une exigence du monde d'aujourd'hui. Si vous décidez de répondre à cette demande croissante et de devenir un professionnel des données, lisez ce qui suit pour découvrir quelques-uns des meilleurs livres sur la science des données.

Pourquoi des livres alors qu'Internet est une mine de ressources ?

On peut dire que les ressources en ligne sont plus efficaces que les livres, mais ce n'est pas toujours vrai, car les lecteurs de livres n'ont pas encore disparu dans ce monde numérique.

La lecture de livres et les cours en ligne sont deux mondes différents et non comparables. Mais nous pouvons compter sur certains avantages de la lecture de livres par rapport aux ressources en ligne.

Maîtriser le sujet : Si vous souhaitez obtenir des informations générales ou pratiques sur un concept, vous pouvez effectuer une recherche en ligne, mais si vous voulez approfondir le sujet, de son histoire à ses dérivations, le livre est tout indiqué.

S'imprégner de la réalité: les livres sont réels ! Quel que soit le nombre de réunions virtuelles auxquelles vous assistez, vous ne pourrez jamais retrouver le charme d'une rencontre en personne. Vous sentirez le poids des pages, l'odeur de l'encre et vous remarquerez que le bout de vos doigts coule sur les mots. Vous finirez par l'adorer.

Moins de distractions : Je sais que vous êtes sur Internet pour apprendre quelque chose, mais un clickbait sur votre émission de télévision préférée est apparu devant vous et vous avez cliqué dessus. Lorsque vous avez réalisé que vous perdiez votre temps, il était déjà tard. Ce n'est pas le cas des livres. Vous continuez à les lire jusqu'à ce que vous vous ennuyiez ; il n'y a pas d'autre moyen de vous distraire.

Exactitude : les livres sont soumis à plusieurs vérifications des faits et à des tests d'édition avant d'être publiés ; ils sont donc plus exacts et plus fiables.

Autorité : En général, les livres sont écrits par des professeurs et des chercheurs experts dans le domaine, alors que les ressources Internet peuvent être créées par n'importe qui. Vous pouvez donc faire aveuglément confiance à de nombreux ouvrages.

Voici la liste des meilleurs livres sur la science des données qui vous aideront à exceller dans votre carrière dans ce domaine.

Introduction aux probabilités

Choisissez ce livre si vous décidez de ne pas être un médiocre data scientist mais plutôt de marquer votre nom dans ce domaine parce que ce livre Introduction to Probability couvre les concepts de probabilité détaillés et avancés dont tout chercheur de données a besoin.

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	Introduction aux probabilités		$61.80	Acheter sur Amazon

Outre les concepts abordés, le livre comprend également un grand nombre de problèmes de probabilités avec des mathématiques claires. De plus, vous trouverez les solutions détaillées de tous les exercices de fin de chapitre sur le site web de l'éditeur, et ce gratuitement.

Quoi qu'il en soit, je ne recommande pas ce livre à quelqu'un qui commence sa carrière dans la science des données ou les mathématiques. Vous avez besoin d'une base solide en combinatoire ou d'une bonne base en mathématiques pour vous enseigner les probabilités avec ce livre.

Mais si vous avez de bonnes bases en mathématiques, c'est un excellent choix si vous voulez tirer pleinement parti des fruits de l'apprentissage des probabilités dans votre carrière en science des données.

Le manuel de science des données

Le Data Science Handbook a pour but de faire de vous un data scientist unique avec des compétences en science des données, en programmation et en compréhension des affaires. Avec ce livre, vous aurez l'expérience d'un cours accéléré, mais dans un format écrit.

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	Le manuel de la science des données		$49.33	Acheter sur Amazon

Le livre est écrit en anglais simple, ce qui est bien adapté si vous êtes nouveau dans la science des données.

En plus de couvrir les concepts et algorithmes classiques de la ML, le livre aborde également les pratiques de génie logiciel, la mémoire informatique, les structures de données et les bases de données.

Les chapitres sur les technologies de base telles que Python et Big data prouvent que ce livre est plus axé sur la technologie pour les scientifiques des données et les ingénieurs en ML qui résolvent des problèmes industriels réels que sur les chercheurs en données qui travaillent à la publication de leur prochain journal.

Conception d'applications à forte intensité de données

Ce livre ne s'adresse pas uniquement aux data scientists ou aux analystes. Il comprend tout ce dont un ingénieur logiciel concevant des applications évolutives dans le monde réel, un architecte logiciel explorant des applications à forte intensité de données ou un ingénieur de données traitant un grand volume de données a besoin pour utiliser pleinement les données dans les applications modernes.

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	Conception d'applications à forte intensité de données : Les grandes idées derrière la fiabilité, l'évolutivité et la maintenance...		$38.47	Acheter sur Amazon

Écrit par Martin Kleppmann, chercheur en systèmes distribués et en sécurité à l'Université de Cambridge.

Le livre couvre les modèles de données, la recherche de stockage, l'encodage des données, le partitionnement, le traitement par lots et par flux, et de nombreux concepts fondamentaux de la construction d'applications modernes à forte intensité de données.

Si l'un des points suivants s'applique à vous, ce livre est le choix idéal pour développer vos compétences.

• Comment appliquer au mieux les bons outils pour résoudre un problème donné.
• Vous voulez construire des systèmes de données évolutifs ?
• Optimisez les performances de vos applications gourmandes en données en production.
• Améliorez la flexibilité de vos applications afin qu'elles puissent s'adapter facilement à toute nouvelle technologie

Statistiques nues

Charles Wheelan nous montre dans Naked Statistics comment des données informatives et les bons outils statistiques peuvent aider à construire des systèmes de recommandation géniaux qui suggèrent le prochain produit que vous pouvez ajouter à votre panier ou des systèmes de prédiction précis qui vous aident à acheter et à vendre des actions.

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	Statistiques nues : Éliminer l'effroi des données		$11.69	Acheter sur Amazon

Ce livre vise à former votre esprit à déduire intuitivement des analyses statistiques à partir des informations dont vous disposez. Des sujets tels que les statistiques descriptives, l'inférence, la corrélation et l'analyse de régression dans le texte vous aideront à y parvenir.

Le plus beau, c'est que le livre Naked Statistics vous enseigne les mathématiques comme une histoire.

Méthodes bayésiennes pour les hackers

Si vous voulez apprendre la programmation probabiliste d'un point de vue bayésien, ce livre est tout ce dont vous avez besoin. Le terme "Hackers" dans le titre peut être trompeur, alors considérons les hackers comme des individus qui aiment explorer et apprendre des approches et des méthodes bayésiennes complexes.

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	Méthodes bayésiennes pour les hackers : Programmation probabiliste et inférence bayésienne (Addison-Wesley Data...		$39.99	Acheter sur Amazon

Le livre commence par vous enseigner l'inférence bayésienne, puis vous mettez la main à la pâte en construisant votre premier modèle bayésien en utilisant le contexte ultérieur du texte.

Il contient des exercices pratiques et des implémentations de code pour appliquer les techniques bayésiennes à des problèmes du monde réel. Vous verrez la mise en œuvre de la méthode bayésienne dans divers secteurs d'activité tels que la finance et le marketing.

De plus, ce livre est particulièrement intéressant si vous utilisez des outils Python tels que NumPy, SciPy et Matplotlib et si vous avez des connaissances en programmation.

ML pratique avec Scikit-Learn

De nos jours, toute personne ayant peu ou pas d'expérience en programmation est en mesure de créer des systèmes intelligents capables d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions. Voulez-vous aussi savoir comment ?

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	Apprentissage automatique pratique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow : Concepts, outils et techniques...		$53.55	Acheter sur Amazon

Aurélien Géron, l'auteur de ce meilleur livre sur la science des données, vous enseigne comment construire un système intelligent d'apprentissage automatique en utilisant deux frameworks Python prêts à l'emploi - Scikit-learn et TensorFlow.

Ce livre pratique sur l'apprentissage automatique vous montre comment construire des systèmes d'apprentissage automatique de bout en bout, en utilisant tout le potentiel de Scikit-learn tout en exigeant un minimum de codage de votre part. Vous pourrez également vous familiariser avec la formation TensorFlow, la construction et la mise à l'échelle de modèles de réseaux neuronaux.

Il est écrit sur un ton amical, et croyez-moi, je ne m'attendais pas à ce qu'un livre sur l'apprentissage profond soit aussi facile à lire, avec moins de dérivations mathématiques importantes et plus d'aspects intéressants de l'apprentissage profond.

L'apprentissage profond avec Python

Il est courant de trouver l'apprentissage profond en tant que section ou chapitre dans de nombreux livres sur l'apprentissage automatique et la science des données. Mais sachez que ces deux domaines sont des sujets très vastes à leur manière.

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	Apprentissage profond avec Python, deuxième édition		$41.88	Acheter sur Amazon

L'objectif de Deep Learning with Python de François Chollet est donc de vous aider à vous spécialiser exclusivement dans les sujets fondamentaux de l'apprentissage profond.

Le livre comprend des prévisions de séries temporelles, la classification de textes, la génération d'images et de nombreux autres concepts avancés d'apprentissage profond.

Tous les codes contenus dans le livre sont prêts à être exécutés et peuvent être téléchargés gratuitement. Sans surprise, l'auteur de ce livre et le créateur de Keras sont la même personne.

Ce livre est donc un mélange parfait d'écriture concise, d'auteur expert et de code exécutable.

Big Data : Une révolution

Vous en avez assez du codage et des aspects techniques de l'apprentissage automatique et vous voulez approfondir l'impact réel des données dans le monde d'aujourd'hui ?

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	Big Data : Une révolution qui va transformer notre façon de vivre, de travailler et de penser		$13.79	Acheter sur Amazon

Dans ce cas, ce livre sur les big data, écrit par Viktor Mayer-Schönberger, professeur de gouvernance et de réglementation de l'Internet au département de l'Oxford Internet Institute de l'Université d'Oxford, est fait pour vous.

Le livre commence par expliquer comment les industries, y compris le gouvernement, collectent des données sur tout et comment elles les utilisent. Il aborde ensuite la question de la confidentialité des données et des risques qui y sont associés. Enfin, il conclut sur les possibilités futures et les limites du big data.

Analyse pratique des données avec Pandas

Tout le monde peut importer une bibliothèque et appeler une fonction, mais c'est en inventant des idées à partir des données brutes ou en vous montrant des résultats déroutants à l'aide de visuels simples que les scientifiques des données se distinguent. Pandas est le premier outil que vous devriez connaître pour réaliser ces tâches intuitives.

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	Analyse de données pratique avec Pandas : Un manuel de science des données en Python pour la collecte, le traitement,...		$41.99	Acheter sur Amazon

Que vous soyez novice ou expert en données, ce livre pratique sur l'analyse des données avec Pandas vous montre toutes les astuces dont vous avez besoin pour explorer, analyser et manipuler les données à l'aide de Pandas. Vous apprendrez à résumer les statistiques dans l'analyse exploratoire des données et à trouver des modèles grâce à des visualisations claires.

En travaillant sur les exercices de fin de chapitre, vous développerez progressivement des compétences pour manipuler des données du monde réel dans votre travail professionnel. Vous pouvez accéder à tous les fichiers et codes de ce livre sur GitHub.

Practical Data Science with Python (Science des données pratiques avec Python)

L'auteur Nathan George commence ce meilleur livre pratique sur la science des données avec la programmation Python, puis vous emmène vers les concepts fondamentaux de la science des données et les code en Python. Il vous accompagne dans toutes les phases de la science des données, de l'analyse des données aux tests de performance.

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	Science des données pratique avec Python : Apprenez des outils et des techniques à partir d'exemples pratiques pour extraire...		$54.99	Acheter sur Amazon

Les implémentations de code dans le livre sont décomposées en morceaux plus petits et plus digestes, créant un ton conversationnel pour vous. Plus important encore, vous pouvez accéder gratuitement à chaque morceau de code de ce livre sur GitHub.

Pandas, SciPy et sci-kit-learn sont les principales bibliothèques et frameworks Python que vous utiliserez tout au long du livre.

Programmation R pour la science des données

Après Python, R gagne du terrain dans l'exploration des statistiques avancées de données complexes. Je vous recommande donc un autre texte si vous souhaitez vous lancer dans la science des données à l'aide de R.

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R programming for Data Science est officiellement disponible en ligne gratuitement. Croyez-moi, ouvrez-le dans Edge ou dans votre lecteur PDF préféré, et vous ne trouverez absolument aucune différence entre sa copie en ligne et la glorieuse édition reliée.

Ce livre n'est pas destiné à vous apprendre la science des données ou les techniques de ML. Il a été écrit par Roger D. Peng, professeur de biostatistique à la Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, afin de vous familiariser avec la programmation R, un outil qui permet de traiter n'importe quelle source de données.

À la fin du livre, vous devriez être en mesure d'utiliser confortablement les objets R, les paquets R, les fonctions et les expressions régulières pour la manipulation et l'analyse des données.

Conclusion

Il s'agit de l'un des meilleurs articles sur Internet pour trouver les livres parfaits qui vous permettront d'améliorer vos compétences en matière de données. La science des données est un vaste domaine. J'ai donc inclus quelques livres spécialisés dans chaque domaine, comme l'apprentissage automatique, Python, l'analyse des données et la programmation R, ainsi que quelques meilleurs livres généraux sur la science des données.

Ensuite, je vous invite à découvrir ces outils de science des données qui devraient également vous aider à devenir un meilleur scientifique des données.