7 Cuốn sách hay về Data Science cho người mới bắt đầu

Trong khi thời đại kỹ thuật số, hầu hết dữ liệu phi cấu trúc phần lớn không thể giải mã được cho đến khi những cải tiến mới cho phép các chuyên gia ghép các mảnh ghép lại với nhau và có được những hiểu biết có giá trị. Sử dụng dữ liệu để xác định các tuyến đường vận chuyển hiệu quả, tự động hóa vị trí đặt quảng cáo kỹ thuật số, phát hiện các cuộc tấn công mạng và cải thiện các quy trình kinh doanh khác được gọi là Data Science (khoa học dữ liệu). Dưới đây là những cuốn sách dành cho các bạn muốn bắt đầu tìm hiểu về lĩnh vực này.

1. Essential Math for Data Science của Hadrien Jean

Mặc dù có thể tham gia vào khoa học dữ liệu mà không cần hiểu đầy đủ về toán học ở cốt lõi của nó, một nhà khoa học dữ liệu thực sự hiệu quả và linh hoạt phải có một nền tảng vững chắc về toán học.

Essential Math for Data Science cố gắng giải thích toán học ở cốt lõi của khoa học dữ liệu, học máy và học sâu. Cho dù bạn là một nhà khoa học dữ liệu thiếu kiến thức về toán học hay một nhà phát triển hy vọng thêm phân tích dữ liệu vào bộ công cụ của mình, cuốn sách này sẽ giúp bạn mở rộng khả năng khoa học dữ liệu của mình thông qua sự thông thạo về toán học.

Cuốn sách này cũng trình bày cách thức Python và Jupyter có thể được tận dụng để vẽ dữ liệu và trực quan các phép biến đổi không gian, đồng thời bao gồm các thư viện học máy như TensorFlow và Keras.

2. A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms, Second Edition bởi Jay Wengrow

Hướng dẫn thực hành về cấu trúc dữ liệu và thuật toán này vượt ra ngoài lý thuyết và sẽ giúp bạn cải thiện đáng kể kỹ năng lập trình của mình. Bằng cách đọc cuốn sách khoa học dữ liệu này, bạn sẽ học cách sử dụng bảng băm, cây và biểu đồ để cải thiện hiệu quả của mã của mình, với các bài tập thực hành trong mỗi chương để bạn có thể thực hành những gì bạn đã học trước khi chuyển sang chủ đề tiếp theo.

Trong khi các thuật toán và cấu trúc dữ liệu thường được trình bày dưới dạng các khái niệm lý thuyết, cuốn sách này tập trung vào việc nắm vững các khái niệm này để bạn có thể làm cho mã của mình chạy nhanh hơn và hiệu quả hơn.

3. Smarter Data Science bởi Neal Fishman, Cole Stryker và Grady Booch

Trong môi trường kinh doanh, khoa học dữ liệu thường bị đẩy vào một góc và không phải lúc nào cũng khiến sự hiện diện của nó ở nơi cần thiết nhất. Ngay cả những nhà khoa học dữ liệu giỏi nhất, được đào tạo bài bản nhất cũng sẽ không tiến xa trong sự nghiệp của họ nếu họ không thể tạo ra tác động đến phần còn lại của tổ chức. Cuốn sách này giải quyết những thiếu sót bằng cách khám phá lý do các dự án khoa học dữ liệu thường thất bại ở cấp doanh nghiệp và cách khắc phục chúng.

Cuốn sách này được thiết kế để giúp các giám đốc, nhà quản lý, chuyên gia CNTT và nhà phân tích mở rộng quy mô một cách hiệu quả các chương trình khoa học dữ liệu của họ để chúng có thể dự đoán được, có thể lặp lại và cuối cùng mang lại lợi ích cho toàn bộ tổ chức. Bạn sẽ tìm hiểu cách tạo ra các sáng kiến khoa học dữ liệu có giá trị và thu hút mọi người trong tổ chức của bạn một cách hiệu quả.

4. Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2nd Edition), bởi Peter Bruce, Andrew Bruce và Peter Gedeck

Cuốn sách này giúp các nhà khoa học dữ liệu hiện tại và đầy tham vọng những người không được đào tạo chính quy về thống kê để nắm vững các nguyên tắc cơ bản của nó. Mặc dù cuốn sách quay trở lại những điều cơ bản nhưng nó làm như vậy từ quan điểm của khoa học dữ liệu, vì vậy bạn có thể học cách áp dụng các phương pháp thống kê cho các công việc hàng ngày của mình.

Ấn bản thứ hai được xuất bản gần đây cung cấp các ví dụ về các ứng dụng thống kê bằng Python và nêu bật các khái niệm thống kê (và không) quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu để tìm hiểu.

5. Data Science for Beginners bởi Andrew Park

Nếu bạn là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thì bộ bốn cuốn sách dành cho người mới bắt đầu này là dành cho bạn. Cùng với nhau, những cuốn sách khoa học dữ liệu này cung cấp kiến thức cơ bản vững chắc về Python, phân tích dữ liệu và học máy.

Mỗi cuốn sách cung cấp hướng dẫn từng bước và hướng dẫn về cách tận dụng ngôn ngữ lập trình Python phổ biến để tạo mạng nơ-ron, thao tác dữ liệu và nắm vững kiến thức cơ bản. Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu bao gồm những cuốn sách sau:

• Python for Beginners
• Python for Data Analysis
• Python Machine Learning
• Python Data Science 

6. Build a Career in Data Science bởi Emily Robinson và Jacqueline Nolis

Hiểu toán học cơ bản, lý thuyết và công nghệ bao gồm khoa học dữ liệu không giống như chuẩn bị cho sự nghiệp. Như tiêu đề đã nêu, xây dựng sự nghiệp trong khoa học dữ liệu là một hướng dẫn nghề nghiệp hơn là một cuốn sách khoa học dữ liệu tiêu chuẩn.

Các tác giả đặt ra mục tiêu lấp đầy khoảng cách giữa học thuật và công việc đầu tiên của bạn. Cuốn sách này bao gồm các chủ đề như vòng đời của một dự án khoa học dữ liệu điển hình, cách thích ứng với nhu cầu của công ty, cách chuẩn bị cho vai trò quản lý và thậm chí cả các mẹo giúp bạn quản lý các bên liên quan khó tính.

7. Data Science for Dummies (2nd Edition) bởi Lillian Pierson

Mặc dù đây không hẳn là cuốn sách mới nhưng đây vẫn là phần giới thiệu tuyệt vời về lĩnh vực này dành cho những người mới. Cuốn sách của Lillian Pierson bao gồm những kiến thức cơ bản mà bạn cần biết với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu, bao gồm các nền tảng MPP, Spark, học máy, NoSQL, Hadoop, phân tích dữ liệu lớn, MapReduce và trí tuệ nhân tạo.

Tiêu đề có thể hơi sai, vì độc giả mục đích của nó là các chuyên gia IT và sinh viên công nghệ. Đây không phải là một hướng dẫn thực hành mà là một tổng quan vững chắc về khoa học dữ liệu giúp cho lĩnh vực phức tạp dễ tiếp cận hơn.

Hy vọng những cuốn sách trên sẽ giúp các bạn có thêm kiến thức để bắt đầu với ngành khoa học dữ liệu. Đừng quên đón xem các nội dung thú vị sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp