Top 10 cuốn sách phân tích dữ liệu nên đọc trong năm 2025

Những cuốn sách phân tích dữ liệu là cách tuyệt vời để các chuyên gia nghiên cứu, học tập và nâng cao kỹ năng. Dù là một người mới bắt đầu hay đã có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực này thì sách luôn là nguồn tài nguyên mà bạn không nên bỏ qua. Dưới đây là những cuốn sách hay về phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao, từ Big Data đến AI, ngôn ngữ lập trình,... mà bạn nên đọc trong năm 2025.

1. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals - Cole Nussbaumer Knaflic, 2015

Tác phẩm này thuộc về Cole Nussbaummer Knaflic, CEO và nhà sáng lập của Storytelling With Data (SWD). Đây là một cuốn sách nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kể chuyện dữ liệu trong phân tích dữ liệu. Thay vì chỉ đặt biểu đồ trên các trang báo cáo, các nhà phân tích dữ liệu nên cẩn thận chọn đúng biểu đồ và tạo ra một câu chuyện hấp dẫn để thu hút đối tượng của họ.

Quyển sách giúp bạn học cách kể câu chuyện bằng dữ liệu

2. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think - Viktor Mayer-Schönberger, 2013

Viktor Mayer và Schönberger là các chuyên gia trong lĩnh vực này. Họ tiến hành thảo luận về tác động của Big Data lên thế giới. Cuốn sách của họ cũng tập trung vào những thay đổi tích cực hoặc tiêu cực tiềm tàng trong dữ liệu lớn.

Cuốn sách này cung cấp hiểu biết sâu sắc về phân tích dữ liệu và tác động của nó lên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Người đọc sẽ học được cách chuẩn bị cho cuộc cách mạng dữ liệu lớn sắp diễn ra. Những hậu quả rộng hơn của dữ liệu lớn đối với các khía cạnh xã hội được đào sâu, các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến công nghệ số. Cuốn sách cũng cung cấp tổng quan lý thuyết về tầm quan trọng của dữ liệu lớn trong nhiều giai đoạn khác nhau của cuộc sống.

Cuốn sách xoay quanh chủ đề Big Data do các chuyên gia thực hiện

3. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython - Wes McKinney, 2011

Tác giả của cuốn sách Python for Data Analysis hướng dẫn người học những kiến ​​thức cơ bản về cách sử dụng Python để thao tác, xử lý, dọn dẹp và làm việc với dữ liệu. Các nghiên cứu tình huống thực tế được đề cập, cùng với phần giới thiệu về các công cụ khoa học dữ liệu và hướng dẫn về cách sử dụng Matplotlib để xây dựng các hình ảnh trực quan hữu ích. Các kỹ thuật khác bao gồm tải, dọn dẹp, thao tác, kết hợp và định hình lại dữ liệu.

Python cơ bản được trình bày một cách trực quan cho mọi người

4. Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data - Charles Wheelan, 2012

Lĩnh vực thống kê đang phát triển nhanh chóng, với các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như chính trị, chương trình trò chơi và nghiên cứu y khoa. Cuốn sách Naked Statistics của Charles Wheelan tập trung vào trực giác đằng sau phân tích thống kê, giải thích các khái niệm chính như suy luận, tương quan và phân tích hồi quy. Cuốn sách cũng nêu bật cách các bên thiên vị có thể thao túng dữ liệu và cách các nhà nghiên cứu sáng tạo sử dụng dữ liệu thử nghiệm tự nhiên để giải quyết các câu hỏi phức tạp.

Một cuốn sách nói về lĩnh vực thông kê với các ứng dụng thực tế

5. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking - Tom Fawcett, 2013

Cuốn sách được viết bởi Foster Provost và Tom Fawcett. Hai tác giả đã giới thiệu các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và tư duy phân tích dữ liệu. Cuốn sách này cho phép người đọc trích xuất kiến ​​thức có giá trị và giá trị kinh doanh từ dữ liệu. Người đọc sẽ được hướng dẫn cách sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh và cách suy nghĩ phân tích về dữ liệu.

Quyển sách dành cho người mới tìm hiểu về khoa học dữ liệu

6. Business UnIntelligence: Insight and Innovation Beyond Analytics and Big Data - Barry Devlin, 2013

Cuốn sách xem xét quá khứ, hiện tại và tương lai của trí tuệ kinh doanh trong khi nhấn mạnh những ưu và nhược điểm của các phương pháp thông thường. Tiến sĩ Devlin thảo luận về cách dữ liệu lớn và phân tích đã cách mạng hóa trí tuệ kinh doanh ngày nay. Ông cũng đưa ra các phương pháp đã được thử nghiệm và đúng đắn, cung cấp thông tin chi tiết về cách con người, quy trình và thông tin tương tác để tạo ra lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy thành công của công ty. Ngoài ra, ông đề xuất các khuôn khổ và mô hình mới cho các công ty để nâng cao tương lai của họ.

Cuốn sách về BI mà bạn sẽ cần để phát triển trong lĩnh vực kinh doanh

7. The Hundred-page Machine Learning Book - Andriy Burkov, 2019

Cung cấp phần giới thiệu ngắn gọn về học máy chỉ trong 140 trang, cuốn sách này phù hợp với những độc giả không có kiến ​​thức về lập trình hoặc thống kê trước đó. Mạng nơ-ron, phân tích cụm và học có giám sát và không giám sát là một trong những ý tưởng quan trọng được đề cập. Cuốn sách đủ ngắn để đọc trong một lần, và wiki đi kèm cung cấp các tài nguyên và gợi ý để đọc thêm.

Một tác phẩm dành cho người chưa có kiến thức về lập trình hoặc thống kê

8. Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans - Melanie Mitchell, 2019

Quyển sách được viết bởi một nhà khoa học máy tính, Melanie Mitchell. Người sẽ giúp chúng ta khám phá bối cảnh lịch sử và những con người đằng sau trí tuệ nhân tạo. Cuốn sách đặc biệt tập trung vào những ý tưởng khó như mạng nơ-ron, mô hình thị giác máy tính và NLP. Nó giúp những độc giả không cần hiểu biết sâu sắc về AI hiểu được cách AI ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu.

Cuốn sách này dành cho những người cần tìm hiểu về AI trong phân tích dữ liệu

9. Developing Analytic Talent: Becoming a Data Scientist - Vincent Granville, 2014

Với nền tảng về dữ liệu lớn, phân tích kinh doanh và mô hình dự đoán, Granville cung cấp những thông tin hữu ích trong cuốn sách này. Nội dung sách sẽ thảo luận về tầm quan trọng của thông tin chính đối với các nhà khoa học dữ liệu trong các tổ chức dữ liệu lớn. Cuốn sách được chia thành ba phần đề cập đến các ứng dụng công nghệ, nghiên cứu tình huống, hướng dẫn, cơ hội nghề nghiệp và mối quan hệ giữa khoa học dữ liệu và các lĩnh vực khác.

Cuốn sách này dù đã ra đời khá lâu vẫn luôn được săn đón

Việc giáo dục những người ra quyết định về các giải pháp chuyên biệt và ứng dụng của chúng cũng hỗ trợ phát triển các nhóm phân tích mạnh hơn. Hơn hai thập kỷ kinh nghiệm trong ngành của Granville đưa ra những gợi ý nhanh chóng cho những ai muốn xây dựng một công ty khoa học dữ liệu

10. Learning R: A Step-by-Step Function Guide to Data Analysis - Richard Cotton, 2013

Cuốn sách cung cấp phần giới thiệu từng bước về ngôn ngữ R. Nó cũng giải thích lý do ngôn ngữ này trở thành một công cụ vô giá đối với những người học không chuyên về kỹ thuật. Nó bao gồm các môi trường, cấu trúc vòng lặp, gói và cấu trúc dữ liệu. Sau đó, cuốn sách đề cập đến các quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm tải, dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu. Phần thứ hai là một nguồn tài nguyên quan trọng đối với những người không quen thuộc với ngôn ngữ lập trình, vì nó cung cấp thêm hiểu biết sâu sắc về phân tích khám phá và mô hình hóa.

Một cuốn sách tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu về ngôn ngữ R

Phân tích dữ liệu vẫn là một lĩnh vực còn mới mẻ tại Việt Nam. Nếu bạn có ý định tìm hiểu hoặc theo đuổi ngành học này thì những cuốn sách trên đây sẽ rất hữu ích. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên tại BAC's Blog.

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

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp