معرفی برترین کتاب‌ها در زمینه علم داده

جدا از اینکه علم داده یکی از پردرآمدترین و پرطرفدارترین رشته‌های کنونی است، ذکر این نکته نیز مهم می‌باشد که تا یک دهه دیگر یا بیشتر نوآورانه‌تر و چالش‌برانگیزتر خواهد بود. مشاغل علوم داده به اندازه کافی وجود خواهند داشت تا حقوق جذاب و همچنین فرصت‌های رشد را برای شما به ارمغان بیاورند.

با در نظر گرفتن این موارد، هیچ چیز بهتر از خواندن کتاب‌های علوم داده برای شروع به کسب اطلاعات در این زمینه نیست.

یادگیری علم داده از طریق کتاب‌ها به شما کمک می‌کند تا دیدگاهی جامع از این زمینه داشته باشید زیرا علم داده فقط محاسبات نیست، بلکه شامل ریاضیات، احتمالات، آمار، برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و موارد دیگر می‌شود.

کتاب‌های علوم داده

برخی از بهترین کتاب‌هایی که می‌توانید برای درک بهتر مفاهیم علم داده مطالعه کنید عبارتند از:

۱- Head First Statistics: A Brain-Friendly Guide

دقیقاً مانند سایر کتاب‌های Headfirst، لحن این کتاب دوستانه و محاوره‌ای بوده و بهترین کتاب برای شروع علم داده است. این کتاب شامل بسیاری از آمارها بوده که با آمار توصیفی شروع می‌شوند: میانگین، متوسط​​، حالت، انحراف معیار؛ و سپس به آمار احتمالات و استنباطی مانند همبستگی، رگرسیون و غیره می‌پردازد.

اگر دانشجوی علوم یا تجارت بودید، ممکن است همه این موارد را مطالعه کرده باشید. در نتیجه این کتاب شروع خوبی برای به روز کردن همه چیزهایی است که قبلاً یاد گرفته‌اید. تعداد زیادی عکس و گرافیک و بیت در کناره‌های کتاب وجود دارد که به راحتی به خاطر سپرده می‌شود. می‌توانید مثال‌های خوبی در زندگی واقعی بیابید تا شما را درگیر کتاب کند. به طور کلی یک کتاب عالی برای شروع سفر علم داده شما است.

۲- Practical Statistics for Data Scientists

اگر مبتدی هستید، این کتاب به شما یک نمای کلی از تمام مفاهیمی می‌دهد که برای تسلط بر علم داده نیاز دارید. کتاب خیلی دقیق نیست اما اطلاعات کافی خوبی در مورد تمام مفاهیم سطح بالا مانند تصادفی‌سازی، نمونه‌گیری، توزیع، تعصب نمونه و غیره ارائه می‌دهد. هر یک از این مفاهیم به خوبی توضیح داده شده‌اند و مثال‌هایی به همراه توضیح چگونگی ارتباط مفاهیم با علم داده وجود دارد. این کتاب همچنین با بررسی مدل‌های یادگیری ماشین شما را شگفت‌زده می‌کند.

این کتاب تمام مباحث مورد نیاز برای علم داده را پوشش می‌دهد و یک مرجع سریع و آسان است، اما برای تسلط عمیق بر مفاهیم کافی نیست زیرا توضیحات و مثال‌ها دقیق نیستند.

۳- Introduction to Probability

این شاید بهترین کتاب برای یادگیری احتمالات باشد. توضیحات بسیار شسته رفته و شبیه مشکلات واقعی است. اگر در دانشگاه احتمالات را مطالعه کرده‌اید، خرید این کتاب برای کسب دانش بیشتر در مورد مفاهیم اساسی ضروری است. اگر می‌خواهید برای اولین بار احتمال را بیاموزید این کتاب می‌تواند به شما کمک کند مفاهیم اصلی را به صورت پایه‌ای یاد بگیرید، اگرچه مجبور خواهید شد کمی بیشتر با این کتاب کار کنید.

این کتاب در حدود ۵ دهه یکی از محبوب‌ترین کتاب‌ها در این زمینه بوده است و این یکی دیگر از دلایل دیگر برای خریدن آن است.

۴- Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists

این کتابی است که می‌تواند شما را در سفر یادگیری ماشین با پایتون یاری کند. مفاهیم گویی برای یک فرد عادی توضیح داده می‌شود و با مثال‌های کافی برای درک بهتر همراه است. لحن آن دوستانه و درک آن آسان می‌باشد. یادگیری ماشین موضوعی کاملاً پیچیده است، با این وجود پس از تمرین همراه با کتاب، باید بتوانید مدل‌های خود را بسازید. شما درک خوبی از مفاهیم یادگیری ماشین پیدا خواهید کرد. این کتاب دارای مثال‌هایی از پایتون است اما برای خواندن آن نیازی به دانش قبلی در مورد ریاضیات یا زبان برنامه‌نویسی ندارید.

این کتاب ویژه مبتدیان بوده و موضوعات اساسی را به طور مفصل در بر می‌گیرد. با این حال، با عمیق‌شدن در یادگیری ماشین و کدگذاری، خواندن آن به تنهایی کافی نخواهد بود.

۵- Python Machine Learning By Example

همانطور که از نام آن برمی‌آید، این کتاب ساده‌ترین راه برای ورود به دنیای یادگیری ماشین است. این کتاب شما را با پایتون و یادگیری ماشین به روشی دقیق و جالب همراه با برخی از مثال‌های درجه یک مانند شناسایی ایمیل هرزنامه با استفاده از بیز و پیش‌بینی‌ها با استفاده از رگرسیون و الگوریتم‌های مبتنی بر درخت، آشنا می‌کند. نویسنده تجربیات خود را در زمینه‌های مختلف یادگیری ماشین مانند بهینه‌سازی آگهی، پیش‌بینی نرخ تبدیل، تشخیص جعل کلیک و غیره به اشتراک می‌گذارد که به تجربه مطالعه می‌افزاید.

اگرچه این کتاب اصول پایتون را شامل می‌شود، اما بهتر است پس از کسب دانش اولیه در مورد پایتون، کتاب را شروع کنید. این کتاب در مراحل راه‌اندازی نرم‌افزار مورد نیاز تا ایجاد، به روزرسانی و نظارت بر مدل‌ها به شما کمک خواهد کرد. به طور کلی، یک کتاب عالی برای مبتدیان و همچنین کاربران پیشرفته است.

۶- Pattern Recognition and Machine Learning

این کتاب برای همه گروه‌های سنی است، چه شما یک دانشجوی مقطع کارشناسی، فارغ‌التحصیل یا پیشرفته باشید، در آن چیزی برای یادگیری وجود دارد. اگر اشتراک Kindle دارید، این کتاب هیچ هزینه‌ای برای شما نخواهد داشت. نسخه بین‌المللی را که دارای تصاویر و نمودارهای رنگارنگ است، تهیه کنید تا تجربه خواندن شما را ارزشمند کند.

از نظر محتوا این یکی از کتاب‌هایی است که یادگیری ماشین را از همه جهات پوشش می‌دهد. محتوای آن دقیق است و مفاهیم را با مثال‌هایی به روشی ساده توضیح می‌دهد. تعداد کمی از خوانندگان می‌توانند برخی از اصطلاحات را دشوار تصور کنند اما شما باید بتوانید با استفاده از سایر منابع رایگان مانند مقالات وب یا فیلم‌ها از آن استفاده کنید. اگر در مورد یادگیری ماشین جدی هستید، داشتن این کتاب ضروری می‌باشد؛ به خصوص قسمت ریاضی (تجزیه و تحلیل داده‌ها) که دارای ماهیتی جامع است.

اگرچه می‌توانید از این کتاب برای یادگیری خود استفاده کنید، بهتر است آن را در کنار برخی از دوره‌های یادگیری ماشین بخوانید.

۷- Python for Data Analysis

این کتاب تمام روش‌های ممکن تجزیه و تحلیل داده‌ها را پوشش می‌دهد. یک شروع عالی برای مبتدیان است و اصول مربوط به پایتون را قبل از اینکه به نقش پایتون در تجزیه و تحلیل و آمار داده بپردازید، پوشش می‌دهد. این کتاب بسیار سریع پیش رفته و همه چیز را به روشی فوق‌العاده ساده توضیح می‌دهد. شما می‌توانید طی یک هفته پس از مطالعه کتاب، برنامه‌های واقعی را ایجاد کنید. این کتاب همچنین می‌تواند به شما راهنمایی دهد یا مرجعی برای مباحثی باشد که در غیر این صورت هنگام جستجوی دوره‌های آنلاین برای آن‌ها دچار سردرگمی خواهید شد.

این کتاب با یادگیری متمرکز پایتون و علم داده، به شما ایده‌ای صحیح از آنچه می‌توانید با داشتن نقش تحلیل‌گر داده یا دانشمند داده هنگام شروع کار انتظار داشته باشید، می‌دهد. نویسنده همچنین منابع زیادی در کتاب آورده و به منابع مفیدی اشاره کرده است که از خواندن آن‌ها لذت خواهید برد. به طور کلی، این یک کتاب کاملاً منظم با توضیح کاملی از مفاهیم تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

۸- Naked Statistics

این کتاب زیبایی آمار را به نمایش می‌گذارد و آمار را زنده می‌کند. لحن آن شوخ و محاوره‌ای است. شما از خواندن آن خسته نخواهید شد و سنگینی ریاضیات را احساس نخواهید کرد! نویسنده تمام مفاهیم آمار (اساسی و پیشرفته) را با مثال‌های واقعی توضیح می‌دهد.

این کتاب با موضوعات بسیار اساسی مانند توزیع عادی، قضیه اصلی آغاز می‌شود و مشکلات پیچیده زندگی واقعی و تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را با هم پیوند می‌دهد.

در حالی که این کتاب اصول را به خوبی توضیح می‌دهد، خوب است که در مورد برخی از این دوره‌ها مقداری دانش قبلی در زمینه آمار داشته باشید، تا بتوانید سریع کتاب را ادامه دهید.

۹- Data Science and Big Data Analytics

این کتاب، کلان داده (Big Data) و اهمیت آن را در دنیای رقابتی و دیجیتالی امروز معرفی می‌کند. کل چرخه زندگی تجزیه و تحلیل داده به همراه مطالعه موردی و تصاویر جذاب به طور مفصل توضیح داده شده است تا بتوانید عملکرد کل سیستم را مشاهده کنید. ساختار و جریان کتاب بسیار خوب و منظم است. شما می‌توانید به راحتی کل تصویر کلان تجزیه و تحلیل را درک کنید زیرا هر مرحله مانند یک فصل از کتاب است. این کتاب شامل خوشه‌بندی، رگرسیون، قوانین ارتباط و موارد دیگر به همراه مثال‌های ساده و روزمره است که می‌توان با آن‌ها ارتباط برقرار کرد. تجزیه و تحلیل پیشرفته با استفاده از MapReduce ، Hadoop و SQL نیز به خواننده معرفی می‌شود.

اگر می‌خواهید علم داده را با زبان برنامه‌نویسی R بیاموزید، این کتاب برای شما مناسب است.

۱۰- R for Data Science

کتاب دیگری برای مبتدیانی که می‌خواهند علم داده را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R بیاموزند. R for Data Science نه تنها مفاهیم آمار بلکه نوع داده‌ای را که در زندگی واقعی می‌بینید، نحوه تبدیل آن با استفاده از مفاهیمی مانند انحراف متوسط​​ و استاندارد، نحوه رسم داده‌ها، فیلتر کردن و تمیز کردن آن‌ها را توضیح می‌دهد. این کتاب به شما کمک می‌کند تا درک کنید که داده‌های واقعی چقدر آشفته و خام هستند و چگونه پردازش می‌شوند.

تبدیل داده یکی از وقت‌گیرترین کارها است و این کتاب به شما کمک می‌کند دانش زیادی در مورد روش‌های مختلف تبدیل داده‌ها برای پردازش کسب کنید تا بینش‌های معنی‌‌داری از آن‌ها گرفته شود. اگر می‌خواهید زبان R را قبل از شروع کتاب یاد بگیرید، می‌توانید این کار را به کمک دوره‌های آنلاین ساده انجام دهید. با این حال، کتاب اصول کافی را پوشش داده است تا بتوانید بلافاصله شروع به کار کنید.

۱۱- Inflection Point

این یک کتاب فنی نیست. با این حال، از آنجا که تصمیم گرفته‌اید به مسیر شغلی علم داده وارد شوید، لازم است بدانید که چرا امروزه علم داده و کلان داده چنین جایگاه مهمی دارند. این کتاب از دیدگاه کسب و کار نوشته شده است و بینش زیادی در مورد چگونگی تبدیل همه فناوری‌ها مانند ابر، کلان داده، فناوری اطلاعات، تحرک، زیرساخت‌ها و سایر فناوری‌ها به همراه داستان‌های جالب و تجربیات شخصی ارائه می‌دهد. زمان تغییر و چگونگی کنار آمدن با آن در این کتاب به زیبایی شرح داده شده است.

این کتاب همچنین انگیزه شما را در طول سفر یادگیری علم داده حفظ می‌کند.

۱۲- Storytelling with Data

هر چیزی که به عنوان یک داستان بیان شده و به صورت گرافیکی نشان داده می‌شود به راحتی در ذهن ما جای می‌گیرد و برای همیشه در آنجا می‌ماند. این کتاب کاملاً تأثیرگذار است و به مفاهیم اساسی تجسم داده می‌پردازد تا شما درک کنید چگونه می‌توانید از بخش‌های عظیم داده موجود در دنیای واقعی بیشترین بهره را ببرید.

روش نویسنده در توضیح هر مفهومی کاملاً منحصر به فرد است، زیرا آن را در قالب یک داستان جذاب بیان می‌کند. شما حتی متوجه نخواهید شد که در طول خواندن کتاب در یک روز، می‌توانید چند مفهوم را درک کنید: شناختن زمینه و مخاطب، استفاده از نمودار مناسب برای موقعیت مناسب، شناخت و جدا کردن اطلاعات مهم، استفاده از مهم‌ترین قسمت‌های داده‌ها و ارائه آن‌ها به کاربران و … .

۱۳- Big Data – A Revolution

این یک کتاب ضروری است و زمینه‌ای برای کلان داده، علم داده و هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این یک کتاب فنی نیست اما به شما تصوری از چگونگی ضبط، تبدیل و پردازش کلان داده به فروش و سود را می‌دهد بدون آنکه کاربرانی مانند ما از آن اطلاعات داشته باشند.

این کتاب نحوه استفاده شرکت‌ها از داده‌های ما را توضیح می‌دهد و از اطلاعاتی می‌گوید که ما از طریق اینترنت به اشتراک می‌گذاریم؛ اطلاعاتی که برای ایجاد نوآوری‌ها و راه‌حل‌های جدید کسب و کار استفاده می شوند که زندگی ما را آسان‌تر می‌کنند و همه ما را بهم پیوند می‌دهند. همچنین در مورد ریسک‌ها و پیامدهای انجام این کار، و اقدامات امنیتی برای جلوگیری از نقض یا سوءاستفاده از داده‌ها صحبت می‌کند. در پایان آن نیز مقالات فنی وجود دارند که کاملاً مفید هستند.

۱۴- Practical Data Science with R

این یک کتاب در سطح متوسط ​​است که توازن مناسبی بین اصول اساسی و اصول علم داده پیشرفته را رعایت می‌کند. تمرکز شدید آن روی خواسته‌های کسب و کار است که همین باعث می‌شود این کتاب بسیار کاربردی و جالب باشد. همچنین آمار را که یکی از پایه‌های علم داده است به طور کامل توضیح می‌دهد. بیشتر کتاب‌ها فقط نحوه انجام کارها را توضیح می‌دهند؛ اما این کتاب نحوه و چرا را نیز در بر می‌گیرد! این امر به انگیزه خوانندگان برای ورود به یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کمک می‌کند.

این کتاب برای دانشمندان مبتدی و سطح پیشرفته داده خوب است. با پیشبرد موضوع سخت‌تر می‌شود اما می‌توانید بخش غالب کتاب را به راحتی دنبال کنید.

۱۵- The Data Science Handbook

این یک کتاب پیشرفته است. اگر از طریق کتاب‌ها یا آموزش‌های دیگر کمی درمورد آمار و علم داده اطلاعات داشته باشید، می‌توانید از محتوای کتاب استفاده کنید. این یک کتاب کاملاً فنی نیست بلکه یک مرجع سریع است زیرا شامل اطلاعاتی به شکل پرسش و پاسخ از دانشمندان برجسته داده مختلف می‌باشد. سوالات به صورت سازمان‌یافته جریان می‌یابند و به شما کمک می‌کنند تا هر جنبه از علم داده مانند درک داده‌ها، اهمیت کلان داده، روند اتوماسیون و آینده علم دنیای دیجیتال را درک کنید.

این کتاب فاقد مطالعات موردی واقعی است، اما اگر ذهنیت کسب و کار داشته باشید با بسیاری از استراتژی‌ها و نکات دانشمندان مشهور داده، آشنا خواهید شد.

جمع‌بندی

صدها کتاب یا بیشتر در رابطه با تجزیه و تحلیل داده و علم داده وجود دارد. لازم نیست شما همه آن‌ها را بخوانید. ما این موارد را به دقت انتخاب کرده‌ایم تا شما بتوانید با کمک این کتاب‌ها، مدل‌های واقعی ساخته و دانش عمیقی از علم داده کسب کنید. چند کتاب مرجع دیگر که می‌توانند مفید باشند عبارتند از: Teach Yourself SQL، Too Big to Ignore، The Hundred-Page Machine Learning Book، Communicating Data with Tableau و Data Analytics Made Accessible.