5 Cuốn Sách Khoa Học Dữ Liệu Miễn Phí Bạn Phải Đọc Năm 2023

Nếu bạn là người yêu sách như tôi, thì bạn nên bắt đầu xem những cuốn sách khoa học dữ liệu miễn phí dành cho bạn. Những cuốn sách này sẽ dạy bạn lập trình Python, nghệ thuật khoa học dữ liệu và máy học, đồng thời giới thiệu cho bạn các công cụ và khuôn khổ mới. Hơn nữa, một số cuốn sách được xây dựng như một trang web để bạn có thể khám phá, tìm kiếm và tương tác với cuốn sách. 

1. Learn Python the Right Way

Learn Python the Right Way là cuốn sách dành cho những người mới bắt đầu muốn học Python nhưng không biết bắt đầu từ đâu. Bạn có thể tải sách xuống hoặc sử dụng giao diện web để đọc trực tuyến. Mỗi chương đều có hướng dẫn trên YouTube giải thích chi tiết về cú pháp và chức năng. 

Bìa sách

Bạn có thể đọc sách, xem hướng dẫn hoặc thậm chí thực hành viết mã trên IDE Replit trực tuyến miễn phí. Nó bao gồm tất cả những điều cơ bản bạn cần để bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình. 

Cuốn sách bao gồm:

1. Thiết lập Python và những điều cơ bản
2. Biến, biểu thức và câu lệnh
3. Tạo chương trình Python đầu tiên
4. Chức năng
5. Điều kiện
6. Hàm phức tạp.
7. Lặp lại
8. Dây
9. Bộ dữ liệu
10. Xử lý sự kiện, ngoại lệ
11. Danh sách, Từ điển, Mô-đun, Tệp
12. Thuật toán, Lớp, Đối tượng, OOP, Kế thừa
13. PyGame, đệ quy, hàng đợi
14. Danh sách liên kết, Ngăn xếp, Cây

2. The Art of Data Science

The Art of Data Science của Roger D. Peng et al đại diện cho phân tích dữ liệu như một nghệ thuật hiểu câu hỏi, khám phá dữ liệu, tiến hành lập mô hình chính thức, giải thích kết quả và truyền đạt kết quả. 

Bìa sách

Thay vì tập trung vào số liệu thống kê và viết mã, cuốn sách dạy bạn tư duy phản biện. Bạn sẽ học cách Tinh chỉnh các câu hỏi, thực hiện phân tích dữ liệu khám phá, áp dụng hồi quy tuyến tính hoặc rừng ngẫu nhiên và diễn giải kết quả để cung cấp thông tin chi tiết hữu ích. 

Cuốn sách bao gồm:

1. Chu kỳ phân tích
2. Nêu và tinh chỉnh câu hỏi
3. Phân tích dữ liệu khám phá
4. Sử dụng các mô hình để khám phá dữ liệu của bạn
5. Suy luận: Một Primer
6. Người mẫu chính thức
7. Suy luận so với dự đoán: Ý nghĩa đối với chiến lược mô hình hóa
8. Giải thích kết quả của bạn
9. Liên lạc

 3. Data Science at the Command Line

Data Science at the Command Line là sở thích của tôi và tôi đã viết một bài đánh giá chi tiết về nó trên blog KDnuggets . Bạn có thể mua sách từ Amazon hoặc đọc phiên bản trực tuyến miễn phí. Phiên bản trực tuyến tương tác và đi kèm với các tính năng thú vị.

Bìa sách

Cuốn sách giới thiệu cho bạn các công cụ dòng lệnh thiết yếu với các ví dụ để thực hiện tất cả các loại nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Bạn có thể làm sạch dữ liệu, thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như đào tạo tất cả các mô hình máy học từ thiết bị đầu cuối của mình. 

Cuốn sách bao gồm:

1. Lấy dữ liệu
2. Tạo công cụ dòng lệnh
3. Chà dữ liệu
4. Quản lý dự án với Make
5. Khám phá dữ liệu
6. Đường ống song song
7. Dữ liệu mô hình hóa
8. Khoa học dữ liệu đa ngôn ngữ

4. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow sẽ dạy cho bạn mọi thứ về học máy ngay từ đầu. Bạn sẽ học cách xây dựng máy học cơ bản cho các mô hình học sâu bằng Scikit-Learn, Keras và TensorFlow. Bạn sẽ tìm hiểu về phân loại, RNN, CNN, NLP, GAN và các mô hình học tăng cường.

Bìa sách

Trước khi đọc cuốn sách này, bạn cần hiểu rằng cuốn sách giả định rằng bạn hiểu những kiến ​​thức cơ bản về Python và các thư viện như NumPy, pandas và matplotlib. 

Cuốn sách bao gồm:

1. Dự án học máy từ đầu đến cuối
2. phân loại
3. Đào tạo người mẫu
4. Máy véc tơ hỗ trợ
5. cây quyết định
6. học hòa tấu
7. Giảm kích thước
8. RNN và CNN
9. NLP
10. GAN
11. Học tăng cường
12. Đào tạo và triển khai mô hình ở quy mô lớn

5. Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch

Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch là một cuốn sách bản cứng, một cuốn sách dựa trên web và một khóa học giới thiệu bạn về thế giới học sâu bằng cách sử dụng fastai và PyTorch. Đó là khóa học và cuốn sách yêu thích của tôi. Bạn sẽ học mọi thứ về mạng lưới thần kinh mà không cần đi sâu vào toán học hay lập trình. Khóa học dành cho bất kỳ ai đã biết cơ bản về ngôn ngữ Python. 

Bìa sách

Cuốn sách bao gồm:

1. Từ mô hình đến sản xuất
2. Đạo đức dữ liệu
3. Đào tạo một bộ phân loại chữ số
4. Phân loại hình ảnh
5. Các vấn đề về thị giác máy tính khác
6. Đào tạo người mẫu tân tiến
7. Lọc cộng tác Deep Dive
8. Tìm hiểu sâu về lập mô hình dạng bảng
9. Tìm hiểu sâu về NLP: RNN
10. Xử lý dữ liệu với API cấp trung của fastai
11. Mô hình ngôn ngữ từ đầu
12. Mạng thần kinh tích chập
13. ResNets
14. Kiến trúc ứng dụng Deep Dive
15. Quá trình đào tạo
16. Một mạng lưới thần kinh từ các nền tảng
17. Phiên dịch CNN bằng CAM
18. Người học fastai từ đầu

Phần kết luận

Cả năm cuốn sách đều rất hay và tôi rất muốn giới thiệu những cuốn sách này cho bất kỳ người mới bắt đầu nào còn hoài nghi về sự nghiệp khoa học dữ liệu. Hơn nữa, những cuốn sách này đi kèm với hướng dẫn thực tế, ví dụ mã và hỗ trợ trực quan để giải thích các thuật ngữ phức tạp một cách đơn giản. 

Tôi hy vọng bạn thích danh sách của tôi. Nếu bạn có bất kỳ đề xuất nào, hãy đề cập đến chúng trong các nhận xét và tôi sẽ cố gắng thêm chúng vào danh sách tiếp theo.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: