Redixee ने शीर्ष डेटा विज्ञान पुस्तकों को सूचीबद्ध किया है जिन्हें आपको 2021 में अवश्य पढ़ना चाहिए।
प्रतिष्ठित संगठनों से आकर्षक वेतन पैकेज के साथ वैश्विक बाजार में डेटा साइंस में नौकरी के अवसर बढ़ रहे हैं। प्रख्यात शैक्षणिक संस्थान दुनिया भर के इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के लिए ऑनलाइन सर्टिफिकेट कोर्स सहित विशेष पाठ्यक्रम प्रदान कर रहे हैं। इस प्रकार, हम कह सकते हैं कि डेटा प्रबंधन और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम से निपटने के लिए डेटा साइंस के क्षेत्र में पर्याप्त गुंजाइश है यदि किसी को इसके बारे में पर्याप्त जानकारी है। डेटा साइंस और उसके मॉडल के विभिन्न पहलुओं के बारे में जानने के लिए ब्लॉग, जर्नल, क्लास और वीडियो जैसे कई स्रोत हैं। हां, कुछ क्षेत्रों का पता लगाने के लिए यह एक भारी और कठिन क्षेत्र होने के साथ-साथ समय लेने वाला भी है। लेकिन अगर आप एक उत्साही पुस्तक-पाठक हैं, तो यह लेख सिर्फ आपके लिए है! एनालिटिक्स इनसाइट ने कुछ शीर्ष डेटा विज्ञान पुस्तकों को सूचीबद्ध किया है जिन्हें आपको डेटा-केंद्रित दुनिया में प्रवेश करने से पहले 2021 में पढ़ना चाहिए। आप निम्नलिखित पा सकते हैं अमेज़ॅन पर किताबें और बहुत कुछ बजट के अनुकूल मूल्य पर।
शीर्ष डेटा विज्ञान पुस्तकें जो आपको 2021 में अवश्य पढ़नी चाहिए
हैड्रियन जीन द्वारा डेटा साइंस के लिए आवश्यक गणित
प्रकाशक: ओ'रेली (30 सितंबर 2020) 250 पृष्ठों के साथ। आईएसबीएन-10: 1098115562
हैड्रियन जीन ने यह पुस्तक 'एसेंशियल मैथ फॉर डेटा साइंस' उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों के लिए लिखी है, जिन्हें मौलिक कैलकुलस, रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी के साथ डेटा को नियंत्रित करने की आवश्यकता है। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि कुछ इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के पास गणित में विशेषज्ञता की कमी है, यह पुस्तक डेटा साइंस, मशीन लर्निंग और डेटा प्रबंधन के लिए आवश्यक गणित के मूल सिद्धांतों को प्रदान करेगी। यह नए विकास को समझने के लिए गणितीय संकेतन का उपयोग करने के तरीकों के साथ-साथ डेटा को प्लॉट करने और समीकरणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए पायथन और ज्यूपिटर नोटबुक सिखाएगा। आकांक्षी डेटा वैज्ञानिक TensorFlow और Keras के उपयोग से डेटासेट जोड़ तोड़ वाले वैक्टर, मैट्रिसेस और टेंसर का प्रदर्शन कर सकते हैं।
जे वेंग्रो द्वारा डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम के लिए एक सामान्य ज्ञान गाइड
प्रकाशक: ओ'रेली (30 जून 2020) 250 पृष्ठों के साथ। आईएसबीएन-10: 1680507222
लेखक, जे वेन्ग्रो, इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को जावास्क्रिप्ट, पायथन और रूबी में आधुनिक तकनीकों के साथ डेटा संरचनाओं और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए एक व्यावहारिक दृष्टिकोण अपनाना चाहते हैं। इस दूसरे संस्करण में दैनिक कार्यों में बिग ओ नोटेशन का उपयोग करके रिकर्सन और गतिशील प्रोग्रामिंग पर विशेष अध्याय शामिल हैं। पाठक मुश्किल समस्याओं को हल करना सीख सकते हैं और तेज गति वाली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम बना सकते हैं। वे इस डेटा साइंस बुक के माध्यम से सामाजिक नेटवर्क और मैपिंग सॉफ़्टवेयर को स्केल करने के लिए बाइनरी ट्री, हैश टेबल और ग्राफ़ जैसी उन्नत डेटा संरचनाओं का पर्याप्त ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। इसमें डेटा संरचनाओं पर अध्याय, एल्गोरिदम का महत्व, बिग ओ का गहन विवरण, पुनरावर्ती, और बहुत कुछ शामिल हैं।
डेटा साइंस की कला: रोजर डी। पेंग और एलिजाबेथ मात्सुई द्वारा डेटा के साथ काम करने वाले किसी के लिए एक गाइड
प्रकाशक: Lulu.com (8 जून 2016) 170 पृष्ठों के साथ। आईएसबीएन-10: 1365061469
यह सबसे लोकप्रिय डेटा विज्ञान पुस्तकों में से एक है जो प्रक्रिया का वर्णन करती है आकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों के लिए सरल शब्दों में डेटा विश्लेषण। डेटा विश्लेषण, वास्तव में, शुरुआती लोगों के लिए समझने की एक कठिन प्रक्रिया है। इस प्रकार, यह पुस्तक दर्शाती है कि डेटा साइंस एक कला है और इसमें कई उपकरण हैं जैसे रेखीय प्रतिगमन, वर्गीकरण पेड़, यादृच्छिक वन, और बहुत कुछ। सभी उपलब्ध उपकरणों को इकट्ठा करने और डेटा को सार्थक गहन अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए इन्हें लागू करने के लिए एक उत्सुक डेटा वैज्ञानिक की आवश्यकता होती है। लेखकों ने इन प्रक्रियाओं में सामना किए जाने वाले सुसंगत परिणामों और प्रकार की विफलताओं का उत्पादन करने के लिए न्यूनतम तकनीकी विवरण के साथ डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया को लिखा है।
स्क्रैच से डेटा साइंस: जोएल ग्रुस द्वारा पायथन के साथ पहला सिद्धांत
प्रकाशक: ओ'रेली (12 अप्रैल 2019) 408 पृष्ठों के साथ। आईएसबीएन-13: 9781492041139
जोएल ग्रस का मानना है कि इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों को इस डेटा साइंस पुस्तक के माध्यम से टूल और मॉड्यूल में महारत हासिल करने से पहले विचारों और सिद्धांतों को समझना चाहिए। यह पुस्तक दिखाती है कि कैसे उपकरण और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करके काम करते हैं खरोंच से सिद्धांत। लेखक ने इस दूसरे संस्करण में गहन शिक्षण, सांख्यिकी, अनुशंसा प्रणाली, नेटवर्क विश्लेषण, MapReduce, डेटाबेस और NLP पर नए अध्यायों को पैक किया है। इसमें डेटा साइंस के मूल में गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ पेशेवर डेटा वैज्ञानिक होने के लिए कुछ हैकिंग कौशल भी शामिल हैं। पाठक मशीन लर्निंग मॉडल के मूल सिद्धांतों जैसे निर्णय पेड़, तंत्रिका नेटवर्क क्लस्टरिंग के साथ-साथ रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में भी जान सकते हैं।
डेटा स्मार्ट: जॉन डब्ल्यू फोरमैन द्वारा जानकारी को अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करना
प्रकाशक: विले (२२ नवंबर २०१३) ४३२ पृष्ठों के साथ। आईएसबीएन-10: 111866146X
इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों के साथ-साथ व्यापारिक नेताओं के मन में डेटा साइंस क्या है, इसके बारे में कई चिंताएँ हैं। इस अद्भुत पुस्तक के माध्यम से डेटा साइंस की बेहतर समझ हो सकती है। यह एक स्प्रेडशीट के परिचित वातावरण में प्रासंगिक जानकारी को गहन अंतर्दृष्टि में बदलने की प्रक्रिया को दिखाएगा। यह स्प्रेडशीट के माध्यम से व्यापार के गुर सिखाकर पाठक के मन में विश्वास को बढ़ावा देगा। इसमें कई अध्याय शामिल हैं जिनमें गणितीय अनुकूलन, k- साधन के माध्यम से क्लस्टरिंग, ग्राफ़ में डेटा माइनिंग, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के माध्यम से पर्यवेक्षित AI और स्प्रेडशीट से R प्रोग्रामिंग भाषा में स्थानांतरण शामिल हैं। इसे और अधिक रोचक बनाने के लिए इसमें लेखक के हास्य के साथ आसानी से लागू होने वाले विषय हैं।
लिलियन पियर्सन द्वारा डमी के लिए डेटा साइंस
प्रकाशक: 384 पृष्ठों के साथ डमी (31 मार्च 2017) के लिए। आईएसबीएन-10: 9781119327639
यह कामकाजी पेशेवरों और अपने करियर में डेटा वैज्ञानिक बनने के इच्छुक छात्रों के लिए सबसे लोकप्रिय डेटा साइंस किताबों में से एक है। यह पुस्तक सभी संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से गहन व्यावसायिक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करती है। यह डेटा साइंस जैसे अध्यायों को शामिल करके एक संगठन के लिए गन्दा डेटा को सार्थक परिणामों में बदलने में एक प्रमुख शुरुआत भी प्रदान करता है बेसिक्स, बिग डेटा, पायथन, आर, एसक्यूएल, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, रियल-टाइम एनालिटिक्स, IoT, और बहुत कुछ। यह पुस्तक आधुनिक तकनीकों, प्रोग्रामिंग भाषाओं और गणितीय विधियों के पर्याप्त ज्ञान के साथ नए करियर या परियोजनाओं को शुरू करने के लिए डेटा विज्ञान कौशल को बढ़ाने के लिए सुनिश्चित करती है।
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