Under 2010-talet åtnjöt webbdesigners och programmerare attraktiva yrkestitlar och generösa löner. Men i takt med internets utveckling har situationen förändrats.
I vår moderna 2000-talsera registreras nu din webbhistorik och e-postdata lagras. Det är inte förvånande att min visningshistorik på YouTube direkt påverkar mina rekommendationer på Instagram-rullar, vilket resulterar i att jag spenderar mer tid scrollandes. Allt detta understryker att vi nu lever i dataåldern.
Med tanke på den enorma mängd data vi genererar dagligen på internet, är behovet av dataforskare och ingenjörer inom maskininlärning (ML) stort. De kan utnyttja datans fulla potential och göra våra liv smidigare.
Att samla in data och omvandla den till användbara insikter är en kritisk färdighet i dagens värld. Om du vill vara med och möta denna växande efterfrågan och bli dataprofessionell, bör du utforska några av de bästa böckerna inom datavetenskap.
Varför Böcker När Internet Flödar Över Av Resurser?
Det är allmänt vedertaget att onlineresurser är mer effektiva än böcker, men detta är inte alltid fallet. Bokläsare är långt ifrån utdöda i vår digitala era.
Bokläsning och onlinekurser erbjuder olika upplevelser som inte direkt kan jämföras. Men det finns flera fördelar med att läsa böcker jämfört med onlineresurser.
Djupgående kunskap: Om du är nöjd med grundläggande eller praktisk information om ett ämne fungerar onlineresurser bra. Men om du vill utforska ett ämne på djupet, från dess historiska rötter till härledningar, är en bok ett utmärkt val.
En genuin upplevelse: Böcker är konkreta! Oavsett hur många virtuella möten du deltar i, kan du aldrig riktigt efterlikna känslan av en fysisk sammankomst. Genom att hålla i en bok, uppleva sidornas tyngd, doften av trycksvärta och känslan av orden under fingrarna, får du en djupare koppling till materialet.
Mindre distraktion: Visst, du har gått online för att lära dig, men plötsligt dyker det upp ett lockande clickbait om din favoritserie. Innan du vet ordet av är timmar borta. Böcker erbjuder en annan upplevelse. Du fortsätter att läsa tills du är trött på det, utan distraherande inslag.
Noggrannhet: Böcker genomgår en rigorös process av faktagranskning och redigering innan de publiceras. Därför är de oftast mer exakta och pålitliga.
Auktoritet: Böcker skrivs oftast av experter, professorer och forskare inom området, medan onlineresurser kan skapas av vem som helst. Det gör att du kan lita på många böcker.
Här följer en lista över de bästa böckerna inom datavetenskap som kan hjälpa dig att avancera i din karriär.
Introduktion till sannolikhetslära
Om du strävar efter att bli mer än en medioker dataforskare och vill göra avtryck i branschen, är ”Introduktion till sannolikhetslära” ett utmärkt val. Den här boken går på djupet med de avancerade sannolikhetsbegrepp som alla dataforskare behöver.
Utöver de teoretiska begreppen, innehåller boken en stor mängd sannolikhetsproblem med ren matematik. Du kan även hitta gratis detaljerade lösningar på alla övningar på förlagets webbplats.
Det är viktigt att notera att denna bok inte är optimal för den som är helt ny inom datavetenskap eller matematik. En stabil grund i kombinatorik eller matematik är nödvändig för att tillgodogöra sig sannolikhetsläran genom denna bok.
Men om du har en adekvat matematisk grund, är det ett utmärkt val om du planerar att fullt ut dra nytta av kunskapen inom sannolikhetslära i din datavetenskapliga karriär.
Data Science Handbook
”Data Science Handbook” är utformad för att förvandla dig till en komplett dataforskare med kunskaper inom datavetenskap, programmering och affärsförståelse. Med den här boken får du en snabbkursupplevelse i skriven form.
Boken är skriven på ett lättillgängligt språk, vilket gör den idealisk för nybörjare inom datavetenskap.
Utöver klassiska ML-koncept och algoritmer, berör boken även mjukvaruteknik, datorminne, datastrukturer och databaser.
Kapitlen om kärnteknologier som Python och Big data visar att boken riktar sig till dataforskare och ML-ingenjörer som löser verkliga branschproblem snarare än forskare som publicerar vetenskapliga artiklar.
Designing Data-Intensive Applications
Denna bok är inte enbart för dataforskare eller analytiker. Den omfattar allt som mjukvaruingenjörer som utvecklar skalbara applikationer, mjukvaruarkitekter som utforskar dataintensiva tillämpningar eller dataingenjörer som hanterar stora datamängder behöver för att fullt ut nyttja data i moderna applikationer.
Boken är skriven av Martin Kleppmann, forskare inom distribuerade system och säkerhet vid University of Cambridge.
Den täcker datamodeller, lagring och hämtning, datakodning, partitionering, batch- och strömbearbetning samt centrala koncept för att skapa dataintensiva moderna applikationer.
Om något av följande stämmer in på dig är den här boken perfekt för att lyfta dina färdigheter:
- Hur du bäst använder rätt verktyg för att lösa ett specifikt problem.
- Om du vill bygga skalbara datasystem.
- Om du vill optimera prestandan för dina dataintensiva applikationer i produktionen.
- Om du vill förbättra flexibiliteten så att dina appar kan anpassa sig till ny teknik.
Naked Statistics
I ”Naked Statistics” visar Charles Wheelan hur informativ data och rätt statistiska verktyg kan användas för att bygga avancerade rekommendationssystem som föreslår nästa produkt du kan lägga till i varukorgen, eller för att skapa precisa prognossystem som hjälper dig att köpa och sälja aktier.
Boken syftar till att utveckla din förmåga att intuitivt härleda statistiska analyser utifrån den information du har. Ämnen som beskrivande statistik, slutledningsstatistik, korrelation och regressionsanalys hjälper dig att uppnå detta.
Det unika med ”Naked Statistics” är att den presenterar matematik som en berättelse.
Bayesian Methods for Hackers
Om du vill utforska probabilistisk programmering från ett bayesianskt perspektiv är den här boken allt du behöver. Termen ”Hackers” i titeln kan vara missvisande, men vi kan betrakta hackare som individer som älskar att utforska och lära sig komplexa bayesianska metoder.
Boken börjar med att lära ut bayesiansk slutledning, därefter får du bygga din första bayesianska modell. Boken innehåller praktiska övningar och kodimplementeringar för att tillämpa bayesianska tekniker på verkliga problem. Du kommer att se bayesianska implementeringar inom olika branscher som finans och marknadsföring.
Boken är särskilt intressant om du är bekant med Python-verktyg som NumPy, SciPy och Matplotlib och har en programmeringsbakgrund.
Hands-On ML with Scikit-Learn
I dagsläget kan nästan vem som helst med lite eller ingen programmeringserfarenhet skapa intelligenta system som kan lära av data och fatta beslut. Vill du också veta hur?
Aurélien Géron, författaren till denna utmärkta bok inom datavetenskap, lär dig hur du bygger intelligenta ML-system med hjälp av de två Python-ramverken Scikit-learn och TensorFlow.
Denna praktiska bok inom maskininlärning visar hur du bygger kompletta maskininlärningssystem och utnyttjar Scikit-learn fullt ut samtidigt som minimal kodning krävs. Du får även praktisk erfarenhet av TensorFlow, där du bygger och skalar modeller av neurala nätverk.
Boken är skriven i en lättsam ton. Jag förväntade mig aldrig att en ML-bok skulle vara så tillgänglig, med få matematiska härledningar och fokus på de mer intressanta aspekterna av ML.
Deep Learning with Python
Djupinlärning behandlas ofta som ett avsnitt eller kapitel i många böcker om maskininlärning och datavetenskap. Men det är viktigt att förstå att båda områdena är omfattande på sitt eget sätt.
”Deep Learning with Python” av François Chollet fokuserar specifikt på att hjälpa dig att fördjupa dig i grundläggande ämnen inom djupinlärning.
Boken innehåller tidsserieprognoser, textklassificering, bildgenerering och många fler avancerade djupinlärningskoncept.
All kod i boken är färdig att köras och fritt nedladdningsbar. Det är ingen överraskning att författaren till boken även är skaparen av Keras.
Detta gör boken till en perfekt kombination av kortfattat innehåll, expertis och körbar kod.
Big Data: En Revolution
Har du tröttnat på kodning och teknik inom maskininlärning och vill fördjupa dig i datas verkliga inverkan på dagens värld?
Då är den här boken om big data perfekt för dig. Den är skriven av Viktor Mayer-Schönberger, professor i internetstyrning och reglering vid Oxford Internet Institute.
Boken inleds med hur olika branscher, inklusive myndigheter, samlar in data om allt och hur de använder den. Sedan fortsätter den med att diskutera dataintegritet och risker. Slutligen ger boken en överblick över framtida möjligheter och begränsningar med big data.
Practical Data Analysis with Pandas
Vem som helst kan importera ett bibliotek och anropa en funktion, men att skapa insikter från rådata eller presentera komplexa resultat i lättförståeliga visualiseringar är det som skiljer en dataforskare från mängden. För att göra detta är Pandas det första verktyget du behöver lära dig.
Oavsett om du är nybörjare eller expert, visar den här boken alla knep du behöver för att utforska, analysera och manipulera data med Pandas. Du lär dig att sammanfatta statistik i utforskande dataanalys och hitta mönster med hjälp av tydliga visualiseringar.
Genom att arbeta med övningarna i slutet av varje kapitel kommer du gradvis att utveckla färdigheter för att hantera verkliga data i ditt professionella arbete. Du har tillgång till alla filer och kod som används i boken på GitHub.
Practical Data Science with Python
Författaren Nathan George inleder den här praktiska boken med Python-programmering och introducerar dig sedan till de viktigaste koncepten inom datavetenskap som du kodar i Python. Boken guidar dig genom alla faser av datavetenskap, från dataanalys till prestandatester.
Kodimplementeringarna i boken är uppdelade i mindre bitar för att göra dem lättare att förstå. Boken har en konverserande ton. Du har tillgång till all kod i boken på GitHub gratis.
Pandas, SciPy och Sci-kit-learn är de huvudsakliga Python-bibliotek och ramverk som du kommer att använda genom hela boken.
R Programming for Data Science
Efter Python vinner R mark inom avancerad statistik för analys av komplex data. Här kommer därför en bokrekommendation om du vill ge dig in i datavetenskap med R.
”R Programming for Data Science” finns officiellt tillgänglig online utan kostnad. Jag rekommenderar att du öppnar den i Edge eller en PDF-läsare. Du kommer inte märka någon skillnad mellan onlineversionen och den tryckta utgåvan.
Denna bok är inte avsedd för att lära dig datavetenskap eller ML-tekniker i sig. Istället har Roger D. Peng, professor i biostatistik vid Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, skrivit den för att ge dig kunskaper i R-programmering, ett verktyg för att hantera alla typer av datakällor.
I slutet av boken ska du med enkelhet kunna använda R-objekt, R-paket, funktioner och reguljära uttryck för datamanipulation och analys.
Avslutande Ord
Detta är en av de mest omfattande listorna på nätet med perfekta böcker som hjälper dig att utveckla dina datakunskaper. Datavetenskap är ett omfattande område. Därför har jag inkluderat specialiserade böcker inom områden som maskininlärning, Python, dataanalys och R-programmering, tillsammans med några generella datavetenskapsböcker.
Utforska dessa datavetenskapsverktyg, som också kan hjälpa dig att bli en bättre dataforskare.