أفضل 3 كتب للبدء في علم البيانات الآن
 |
| كتب علم البيانات |
أتذكر عندما كنت أتعلم علم البيانات لأول مرة. كان هناك الكثير من الموارد تقريبًا والكثير مما يجب معرفته أنه كان من السهل أن تضيع. لقد استكشفت العديد من الطرق التي ، رغم أنها مثيرة للاهتمام ، في الماضي ، لم تكن الطريقة الأكثر فعالية للبدء. إذا كنت تبدأ رحلتك وتريد أفضل 3 كتب لمساعدتك في تركيز دراستك ، فهذه هي المقالة المناسبة لك.
بيثون لتحليل البيانات
أبدأ بكتاب Pandas الكلاسيكي الذي كتبه خالق Pandas نفسه: Python for Data Analysis . سأكون أول من يعترف بأن هذا ليس كتابًا مثاليًا. يشبه الكتاب كتابًا تقريبًا من نوع ما ، لكنني وجدت أنه أفضل طريقة لبدء استخدام Python لتحليل البيانات . سوف يعلمك كيفية الإعداد باستخدام Python بالإضافة إلى تحميل البيانات وخلافها وتنظيفها وتصورها.
عند البدء ، أعتقد أنه من الأفضل لك أن تبدأ باستراتيجيات تحليل البيانات وتحليلها لأنها تساعدك على تعلم فهم بياناتك حقًا وتؤكد على أهمية كل الخطوات التي يجب أن تحدث قبل التعلم الآلي. أيضًا ، يميل هذا إلى أن يكون أفضل طريقة للراحة باستخدام Python لعلوم البيانات ويؤهلك جيدًا للكتاب التالي.
التدريب العملي على آلة التعلم
الآن وأنت تشعر بالراحة مع بيثون ومعالجة البيانات ، فقد حان الوقت لبدء النمذجة! التدريب العملي على التعلم باستخدام Scikit-Learn و Keras و TensorFlow هو إلى حد بعيد أفضل كتاب لبدء التعلم الآلي. سينقلك هذا الكتاب من الانحدار الخطي وصولًا إلى شبكات GAN ونشر التعلم العميق على نطاق واسع. هذا هو كمية مجنونة من المواد لتغطي والمؤلف يفعل ذلك بشكل جميل.
من المؤكد أن هذا الكتاب سيستغرق بعض الوقت لاستكماله ، لكنني وجدت أنه مناسب جدًا للمبتدئين ، لذلك ، وبجهد ، أعتقد أنه يمكن لأي شخص تقريبًا اجتيازه. وإذا قمت بذلك ، فسوف تظهر على الجانب الآخر مع أساس مدهش من المعرفة بالتعلم الآلي والخبرة العملية.
مقدمة في التعلم الإحصائي
بعد أول كتابين ، ذلك يقوم بعمل رائع لإضافة وجهة نظر إحصائية إلى معرفتك.ويغطي بعضًا من نفس الخوارزميات مثل التدريب العملي على الآلة ، ولكن مع منحنى إحصائي أكثر. كما أنه يتعمق أكثر في عالم نماذج الانحدار ، كما يوفر كود R للتطبيق العملي.
تم كتابة الكتاب ليكون "نظرة عامة يمكن الوصول إليها من مجال التعلم الإحصائي" وبالتأكيد ينجز المهمة. وللقيام بذلك ، يركز الكتاب بشكل أكبر على التفسيرات البسيطة بدلاً من الرياضيات. لذلك ستكون الكتب الأخرى ضرورية للغوص بشكل أعمق.
مؤسسة قوية
لقد اخترت هذه الكتب الثلاثة كنقطة انطلاق لأنني أعتقد أنه بمجرد الانتهاء من ذلك ، ستجد نفسك مع أساس قوي لاستكشاف أي مجال تقريبًا من علوم البيانات بتعمق أكبر. نظرًا لأن هذه الكتب تستهدف الأشخاص الذين يدخلون الحقل ، فإن المجال الرئيسي الذي قد تجده غير موجود هو الدقة الرياضية. إذا كنت مثلي ، فإن البدء بالطرق العملية والبديهية يساعد في بناء حافزي للتعمق أكثر. آمل أن تساعدك هذه الكتب بقدر ما ساعدوني!
تعليقات
إرسال تعليق
بلغ عن اي رابط لا يعمل : شروط النشر: عدم الإساءة للكاتب أو للأشخاص أو للمقدسات أو مهاجمة الأديان أو الذات الالهية. والابتعاد عن التحريض الطائفي والعنصري والشتائم