Учимся Big Data вместе : отбор книг по Data Science
Рекомендации для начинающих специалистов, которые интересуются областью Data Science.
Развитие Data Science как дисциплины привело к разделению обязанностей аналитиков на различные области ответственности. Недавно Data Scientist был "универсальным солдатом", выполняющим задачи по сбору данных, их проверке на качество, настройке потоков (ETL/ELT) и другим процессам. Он также формулировал гипотезы, создавал первичные модели и выводил свой конвейер в продакшн. Однако в настоящее время стало невозможно успеть выполнить все эти задачи. Системы быстро развиваются, и появляется множество вспомогательных инструментов. Именно поэтому профессия Data Scientist разделилась на несколько направлений, таких как Data Engineer, Data Analyst/Data Scientist и MLOps/DevOps. Для каждого из этих направлений можно найти список ресурсов, но, по моему мнению, существуют общие знания, которые помогут адаптироваться в различных условиях и направлениях.
В первую очередь, важно освоить навыки работы с данными. Несмотря на желание получить данные в идеальном виде и сразу начать работать с ними, на практике это часто оказывается сложным.
Полезно овладеть следующими навыками:
- Работа с множествами данных.
- Понимание различных типов данных.
- Агрегация данных.
- Использование функций агрегации.
- Работа с оконными функциями.
- Знание правил хранения таблиц и файлов.
Для приобретения этих навыков я рекомендую прочитать первые две книги из следующего списка: одну по T-SQL (языку запросов к базам данных), а другую по библиотеке Pandas, которая предназначена для работы с плоскими таблицами в языке программирования Python.
Учимся Big Data вместе : отбор книг по Data Science
С ростом компаний и усложнением инфраструктуры появляется все больше управленческих процессов, требующих обработки огромного объема данных. Эту работу могут справиться только специалисты по Data Science и Big Data.
В эру цифровых технологий обучение стало доступным для всех, и изучение основ Data Science стало значительно проще, чем кажется. В этом нам помогает Tutortop, который собрал лучшие книги по Data Science, позволяющие углубиться в эту область, наслаждаться процессом обучения и совершенствоваться.
Вот несколько рекомендованных книг по Data Science для начинающих:
- "Data Science. Наука о данных с нуля" - Джоэл Грас. Эта книга является хорошим введением в Data Science и понятна для людей с любым уровнем знаний. Она подробно описывает основы Data Science и охватывает такие темы, как команды Python, основы алгебры, математического анализа, статистики, теории вероятности, машинного обучения и методов анализа с использованием нейронных сетей.
- "Теоретический минимум по Big Data. Все, что нужно знать о больших данных" - Анналин Ын. Эта книга предлагает введение в основы Data Science и содержит алгоритмы выборки, сортировки и анализа данных. Она также содержит иллюстрации и примеры, что делает материал более понятным для начинающих специалистов.
- "Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных" - Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Эта книга покрывает все аспекты работы в Data Science и построена на основе языка программирования Python. Она начинается с базовых понятий и постепенно переходит к более сложным темам.
- "Data Science. Наука о данных" - Джон Келлехер, Брендан Тирни. Эта книга знакомит с основными принципами работы с данными, включая сбор, сортировку и автоматизацию процессов.
Средней сложности книги по Data Science
Одной из таких книг является "Java Data Science Cookbook". В ней представлены методы и инструменты для построения сложных моделей управления, которыми занимаются эксперты в области Data Science. Книга поможет в освоении библиотек MLlib, Weka и DL4j, которые облегчают работу с большими объемами данных.
В начале книги автор Shams рассказывает о получении, индексировании и формировании таблиц данных. Затем он переходит к изучению методов анализа и извлечения данных из моделей. Последняя глава книги посвящена созданию визуализаций информации, обработке больших объемов данных и глубокому обучению машинных систем. Tutortop также рекомендует прочитать эту интересную книгу, но после ознакомления с книгами для начинающих Data Scientist.
Вы можете погрузиться в статистику, математику и алгоритмы. Вот список книг, отсортированный в порядке чтения:
- "Освой SQL за 10 минут" by Бен Форт. Эта небольшая книга предназначена для ознакомления с SQL.
- "Изучаем Pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ в Python" by Майкл Хейдт. В этой книге рассматривается создание среды и работа с библиотекой Pandas, а также визуализация и статистика.
- "Python. К вершинам мастерства" by Лучано Рамальо. Эта книга поможет вам чувствовать себя более уверенно при работе с Python и погрузиться в этот язык программирования.
- "Статистика. Шаг за шагом" by Роберт А. Доннелли-младший. Эта книга посвящена работе со статистикой.
- "Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих" by Адитья Бхаргава. В этой книге вы найдете всю необходимую информацию об алгоритмах.
- "Думай, как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее" by Барбара Оакли. Эта книга поможет вам погрузиться в мир математики и научиться решать задачи более быстро и эффективно.
Этот список поможет вам систематически углубляться в различные области, начиная с основ SQL и Pandas, продолжая с изучения Python, статистики, алгоритмов и математики.
В заключение
Курсы и книги по Data Science - это хорошие инструменты, которые помогают достичь цели, но они не являются самой целью. Перед началом обучения важно составить четкий план, чтобы избежать беспорядочного усвоения информации, которое может привести только к перегрузке. Также важно честно оценить, сколько времени вы готовы уделять обучению и следовать своему плану на пути к достижению поставленных целей.