Data Science to dziedzina, która z roku na rok zyskuje na znaczeniu, stając się nieodzownym elementem wielu sektorów gospodarki. Praca w Data Science jest obecnie jednym z najbardziej pożądanych stanowisk na rynku, co wynika z rosnącej ilości danych oraz potrzeby ich analizy i interpretacji. W związku z tym, zarobki w Data Science często są bardzo konkurencyjne, przyciągając zarówno nowicjuszy, jak i doświadczonych specjalistów.

Jednak, aby osiągnąć sukces w tej dziedzinie, niezbędne jest ciągłe doskonalenie swoich umiejętności oraz poszerzanie wiedzy. Niezależnie od tego, czy dopiero zastanawiasz się, jak zacząć przygodę z Data Science, czy już pracujesz w tej branży, warto mieć pod ręką literaturę, która pomoże Ci w rozwoju. Wśród kluczowych narzędzi, które musisz opanować, znajdują się Python oraz język R, będące fundamentem wielu analiz i modeli wykorzystywanych w Data Science.

 

Dobrze dobrana literatura nie tylko wprowadza w podstawy teoretyczne, ale również oferuje praktyczne wskazówki i przykłady, które można bezpośredo zastosować w codziennej pracy. Książki o Data Science pomagają zrozumieć, jak wykorzystywać dane do podejmowania lepszych decyzji, automatyzacji procesów, a także jak przewidywać przyszłe trendy i zachowania na podstawie zgromadzonych informacji.

 

Niezależnie od tego, czy interesuje Cię analiza danych, big data czy machine learning, nasza literaura jest bogata w informacje, które mogą znacznie poszerzyć Twoją wiedzę. W niniejszym artykule przedstawiamy najlepsze książki dla specjalisty Data Science, które nie tylko pomogą Ci zrozumieć skomplikowane zagadnienia, ale także podniosą Twoje kompetencje na nowy poziom. Sprawdź, na pewno znajdziesz tu coś dla siebie.

 

Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym

 

Okładka - Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym - Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier

(druk)

41.40 zł 69.00 zł (-40%)

(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta książka to praktyczny przewodnik dla początkujących specjalistów zajmujących się nauką o danych w miejscu pracy. Znajdziesz tu wszystko, co niezbędne na starcie Twojej kariery jako analityk danych: od współpracy z różnymi osobowościami, poprzez szczegóły analizy danych, aż po matematyczne podstawy algorytmów i uczenia maszynowego. Nauczysz się krytycznego podejścia do danych i wyników analiz, a także umiejętności inteligentnego omawiania tych zagadnień. Krótko mówiąc, zyskasz głębokie zrozumienie danych i wyzwań z nimi związanych na profesjonalnym poziomie.

 

Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

 

Okładka - Podstawy matematyki w data science. Algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - Thomas Nield

(druk)

41.40 zł 69.00 zł (-40%)

(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta książka jest idealna dla osób, które pragną solidnie zrozumieć matematyczne podstawy nauki o danych i nauczyć się ich praktycznego zastosowania. Omawia zagadnienia takie jak rachunek różniczkowy i całkowy, rachunek prawdopodobieństwa, algebra liniowa i statystyka, a także pokazuje, jak wykorzystać te koncepcje w regresji liniowej, regresji logistycznej oraz w tworzeniu sieci neuronowych. Każdy temat jest przedstawiony w sposób przystępny i zrozumiały, bez skomplikowanego naukowego żargonu, za to z licznymi praktycznymi przykładami, co ułatwia przyswajanie wiedzy. Opanowanie materiału zawartego w tej książce pozwala uniknąć wielu kosztownych błędów projektowych i dokonywać trafniejszych wyborów optymalnych rozwiązań.

 

Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II

 

Okładka - Statystyka praktyczna w data science. 50 kluczowych zagadnień w językach R i Python. Wydanie II - Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck

(druk)

41.40 zł 69.00 zł (-40%)

(41,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To drugie wydanie cenionego podręcznika statystyki, skierowanego do analityków danych, zostało wzbogacone o liczne przykłady w Pythonie oraz szczegółowe wyjaśnienia, jak stosować różne metody statystyczne w praktyce data science, a także jak unikać ich niewłaściwego zastosowania. Autorzy skoncentrowali się na kluczowych zagadnieniach statystyki, które mają największe znaczenie w data science. Wyjaśniają, które koncepcje są najważniejsze i najbardziej użyteczne z tej perspektywy, a które są mniej istotne i dlaczego. Co istotne, wszystkie koncepcje i praktyczne zagadnienia zostały przedstawione w sposób przystępny i zrozumiały, nawet dla osób, które na co dzień nie zajmują się statystyką.

 

Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III

 

Okładka - Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III - Wes McKinney

(druk)

71.40 zł 119.00 zł (-40%)

(71,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To trzecie, starannie zaktualizowane wydanie kompleksowego przewodnika po narzędziach analitycznych Pythona, uwzględniające najnowsze wersje Pythona 3.0 oraz biblioteki pandas 1.4. Książka została napisana w przystępny sposób i jest bogato zilustrowana przykładami, studiami przypadków oraz fragmentami kodu. Podczas lektury nauczysz się efektywnie korzystać z pakietów pandas i NumPy, a także środowiska IPython i Jupyter. Znajdziesz tu również cenne wskazówki dotyczące ładowania, czyszczenia, przekształcania i łączenia zbiorów danych za pomocą uniwersalnych narzędzi. Książka jest idealna zarówno dla analityków danych rozpoczynających pracę z Pythonem, jak i dla programistów Pythona chcących zająć się analizą danych i obliczeniami naukowymi.

 

Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym

 

Okładka - Data science i Python. Stawianie czoła najtrudniejszym wyzwaniom biznesowym - Bradford Tuckfield

(druk)

41.40 zł 69.00 zł (-40%)

(44,85 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta książka pokazuje, jak pozyskiwać, analizować i wizualizować dane, a następnie wykorzystywać je do rozwiązywania problemów biznesowych. Wystarczy, że masz podstawową znajomość Pythona i matematyki na poziomie licealnym, aby rozpocząć stosowanie Data Science w swojej codziennej pracy. Książka zawiera wiele praktycznych i łatwych do zrozumienia przykładów, takich jak usprawnianie działalności wypożyczalni rowerów, wyodrębnianie danych z witryn internetowych czy budowa systemów rekomendacyjnych. Poznasz rozwiązania oparte na danych, które pomogą w podejmowaniu decyzji biznesowych. Nauczysz się wykonywać eksploracyjną analizę danych, przeprowadzać testy A/B oraz klasyfikację binarną, a także korzystać z algorytmów uczenia maszynowego.

 

Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II

 

Okładka - Język R w data science. Importowanie, porządkowanie, przekształcanie, wizualizowanie i modelowanie danych. Wydanie II - Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

(druk)

77.40 zł 129.00 zł (-40%)

(77,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To drugie, zaktualizowane wydanie doskonałego przewodnika dla analityków danych pokazuje, jak efektywnie korzystać z języka R do importowania, przekształcania i wizualizowania danych oraz prezentowania wyników analizy. Dowiesz się, jak rozwiązywać najczęściej występujące problemy, a liczne ćwiczenia pomogą utrwalić zdobytą wiedzę. Książka omawia najnowsze funkcje języka R i najlepsze praktyki w data science, a także zasady korzystania z licznych bibliotek, takich jak tidyverse, służącej do pobierania informacji z różnych źródeł.

 

Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku

 

Okładka - Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku - Hong Zhou

(druk)

40.20 zł 67.00 zł (-40%)

(40,20 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta książka jest idealna dla wszystkich zainteresowanych eksploracją danych i uczeniem maszynowym, którzy chcą pewnie poruszać się w świecie data science. Pokazuje, jak za pomocą Excela można wizualizować proces eksploracji danych i jak działają różne techniki w tym zakresie. Przejrzyście wyjaśnia metody eksploracji danych, a następnie przedstawia procedurę ich implementacji w Excelu. Nawet złożone zagadnienia, takie jak algorytmy uczenia maszynowego, są wytłumaczone w niezwykle przystępny sposób. Przewodnik został zaprojektowany tak, aby umożliwić aktywne zdobywanie wiedzy i jednocześnie podnieść umiejętności w posługiwaniu się arkuszem kalkulacyjnym na wyższy poziom.

 

Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV

 

Okładka - Uczenie maszynowe w języku R. Tworzenie i doskonalenie modeli - od przygotowania danych po dostrajanie, ewaluację i pracę z big data. Wydanie IV - Brett Lantz

(druk)

83.40 zł 139.00 zł (-40%)

(83,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To czwarte, zaktualizowane wydanie cenionego przewodnika po wykorzystaniu uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów analizy danych. Książka ta zawiera wszystko, co musisz wiedzieć o wstępnym przetwarzaniu danych, odkrywaniu kluczowych spostrzeżeń, prognozowaniu i wizualizacji wyników. W tym wydaniu dodano nowe rozdziały dotyczące zaawansowanych zagadnień w data science, takich jak kompleksowe przygotowywanie danych, tworzenie bardziej efektywnych modeli uczenia maszynowego i praca z big data. Omówiono również etyczne aspekty uczenia maszynowego oraz wprowadzenie do uczenia głębokiego. Całość została zaktualizowana do wersji 4.0.0 języka R.

 

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III

 

Okładka - Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III - Aurélien Géron

(druk)

107.40 zł 179.00 zł (-40%)

(107,40 zł najniższa cena z 30 dni)

To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym jest skierowane do osób, które chcą rozpocząć przygodę z tą dziedziną, mając jedynie podstawowe umiejętności programistyczne. Książka zawiera minimum teorii, co ułatwia proces nauki, a liczne przykłady i ćwiczenia pomagają szybko przyswoić niezbędne pojęcia. Nauczysz się korzystać z popularnych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu przedstawiono różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej po zaawansowane głębokie sieci neuronowe. Dzięki temu szybko opanujesz tworzenie funkcjonujących systemów inteligentnych!

 

Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko

 

Okładka - Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - Aleksander Molak

(druk)

65.40 zł 109.00 zł (-40%)

(65,40 zł najniższa cena z 30 dni)

Ta książka pomoże Ci łatwo przyswoić teoretyczne podstawy i płynnie wdrożyć je w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, jak myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, poznając koncepcje Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie jest dokładnie wyjaśnione i opatrzone praktycznymi ćwiczeniami z kodem w Pythonie. Nauczysz się implementować poszczególne modele i zrozumiesz, jak dobierać odpowiednie techniki i algorytmy do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który szczególnie docenią inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych.

 

 

Podsumowując, ciągłe kształcenie się i aktualizowanie wiedzy to klucz do sukcesu w dynamicznie rozwijającej się dziedzinie Data Science. Wybrane przez nas książki stanowią solidne fundamenty, które pomogą Ci nie tylko zrozumieć teoretyczne podstawy, ale także wdrożyć praktyczne rozwiązania w codziennej pracy.

 

Praca w Data Science to nie tylko prestiż i wysokie zarobki, ale przede wszystkim wyzwania, które wymagają kreatywnego podejścia i solidnych umiejętności analitycznych. Niezależnie od tego, czy preferujesz Python czy język R, czy jesteś początkującym, czy zaawansowanym specjalistą, odpowiednia literatura pomoże Ci osiągnąć nowe wyżyny w tej fascynującej dziedzinie.

 

Zachęcamy do sięgnięcia po rekomendowane książki, które nie tylko wzbogacą Twoją wiedzę, ale także przygotują Cię na kolejne wyzwania zawodowe. Pamiętaj, jak ważne jest nieustanne uczenie się i rozwijanie swoich umiejętności. Wybierając odpowiednie źródła wiedzy, inwestujesz w swoją przyszłość i otwierasz drzwi do wielu ekscytujących możliwości zawodowych.