Strong-stuff.ru

Образование Онлайн
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Книги по анализу данных

12 книг по Data Science для новичков и продвинутых

Редактор блога Нетологии Юлия Чернова сделала подборку книг о Data Science на английском языке, которые помогут новичкам разобраться в основах, а продвинутым — прокачать знания и навыки.

«Numsense! Data Science for the Layman», Annalyn Ng, Kenneth Soo

Для кого. Для новичков в сфере Data Science, которые знают английский.

О чем. Автор описывает регрессивный анализ, нейронные сети А/В тесты, деревья решений и другие базовые понятия.

Польза. Поможет вникнуть в основы DS без математической сложности, разобраться в теме при помощи наглядных иллюстраций.

«Machine Learning», Tom Mitchell

Для кого. Для новичков, которые не знают ничего об искусственном интеллекте и статистике. Для владеющих английским на продвинутом уровне.

О чем. Описания популярных алгоритмов — байесовского обучения, обучения с подкреплением, нейронных сетей с подробными примерами.

Польза. Лучший вводный материал для тех кто изучает элементарные понятия машинного обучения. Поможет разобраться в теме и понять основы перед дальнейшим углубленным изучением.

«Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps», Daniel Drescher

Для кого. Для новичков, которые не хотят разбираться с терминами из программирования и знают английский.

О чем. Книга о технологии блокчейн на примерах криптовалют Bitcoin, Ethereum и Litecoin.

Польза. Доступно объясняет, что такое блокчейн, без сложных технических терминов, с примерами и иллюстрациями.

«Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling», Wayne Winston

Для кого. Для тех, кто изучает бизнес-аналитику, и знает английский на уровне Upper-Intermediate и выше.

О чем. Книга о функциях Excel для бизнеса и сложных вопросах бизнес-аналитики. С тематическими исследованиями финансовой составляющей бизнеса, реальными примерами.

Польза. Учит работать со сложными функциями Excel: сводными таблицами, описательной статистикой, Offset, Indirect, Excel Solver и макросами для автоматизации повторяющихся задач в анализе данных.

«AI and Analytics: Accelerating Business Decisions», Sameer Dhanrajani

Для кого. Для руководителей и начинающих предпринимателей в области ИИ и Data Science

О чем. Автор рассказывает о комплексных стратегиях и методологии в аналитике. Охватывает большинство популярных отраслей бизнеса — страхование, розничную. торговлю, банковское дело.

Польза. Помогает понять основы бизнес-аналитики. Предлагает бизнес-идеи развития компаний с использованием блокчейна, криптовалют, чат-ботов и других популярных технологий.

«Doing Data Science», Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Для кого. Для новичков, которые уже освоили базовые понятия DS, и переходят к изучению технической литературы.

О чем. Издание посвящено углубленному изучению фильтрации спама, регрессионных моделей, рекомендательных машин, введению в Big Data.

Польза. Помогает систематизировать знания об основах Data Science.

«Data Science at the Command Line», Жерон Янссенс

Для кого. Для тех, кто изучает основы программирования и интересуется анализом данных.

О чем. Книга содержит информацию об анализе данных и командной строки.

Польза. Расширит ваши возможности в области анализа данных. Ознакомит с основами программирования и поможет проще получать, преобразовывать и анализировать данные.

«Python for Data Analysis» , Уэс МакКинни

Для кого. Для тех, кто хочет изучить Python — основной язык программирования в сфере анализа данных.

О чем. Книга на 400 страниц со всеми подробностями о языке программирования, которые пригодятся будущим специалистам по Data Science.

Польза. Поможет изучить язык программирования с нуля или начального уровня, научит применять его в анализе данных.

«Python Machine Learning», Sebastian Raschka

Для кого. Для тех, кто хочет глубже изучить техническую сторону работы с предсказательной аналитикой в языке программирования. Для инженеров с любым уровнем знаний в сфере машинного обучения.

О чем. Книга о возможностях Python в аналитических моделях, улучшении веб-приложений, открытии скрытых паттернов и структуры в данных с помощью кластеризации.

Польза. Научит применять регрессионный анализ, эффективно проводить предварительную обработку данных, применять анализ социальных сетей в определении настроений аудитории.

«Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals», Cole Nussbaumer Knaflic

Для кого. Для тех, кто уже умеет проводить анализ данных и учится визуализировать результаты.

О чем. Книга об эстетическом представлении результатов анализа данных, понимании аудитории, подборе оптимального способа подачи информации. Содержит реальные примеры визуализации и их разбор.

Польза. Научит основам визуализации данных и наглядно покажет, как применять процесс в создании презентаций.

«Hadoop for Dummies», Dirk Deroos, Paul C. Zikopoulos, Roman B. Melnyk

Для кого. Для тех, кто начинает знакомство с Hadoop.

О чем. Книга содержит описание экосистемы Hadoop 2 и Yarn, примеры их реального использования, подробную инструкцию по установке кластера. Предоставляет детальную информацию о работе с SQL и Hive, развертывании Hadoop в облаке.

Польза. Научит работать с кластерами, шаблонами проектирования и экосистемой Hadoop на начальном уровне.

«Hadoop: The Definitive Guide», Tom White

Для кого. Для тех, кто хочет научиться использовать набор инструментов Hadoop на практике.

О чем. Сборник тематических исследований, как Hadoop решает конкретные задачи. Автор приводит детальный анализ каждого исследования и объясняет, как использовать инструменты в аналогичных ситуациях.

Польза. Научит использовать Hadoop Distributed File System для хранения больших массивов данных, создавать и настраивать кластеры Hadoop. Расскажет о возможностях MapReduce и распространенных ошибках в работе с моделью.

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

Аналитика – наука о проблемах бизнеса. Люди, решающие данные задачи, обладают системным видением. Популярность книг по данной тематике ежегодно возрастает, поэтому иногда трудно подобрать нужную литературу, которая доступно и просто сможет дать исчерпывающие ответы, волнующие бизнесменов. Вниманию представляется десятка лучших книг по бизнес-анализу для различного уровня подготовки человека.

Как выбрать книгу для аналитика

Каждый аналитик, начинающий или профессионал в своём деле, должен владеть основной базой – различными аналитическими методами. На деле он должен свободно владеть:

  • Статистическими методами – сбор информации, её систематизация и анализ, а также умение интерпретировать и оглашать данные;
  • Интеллектуальными методами – применение специальных вычислительных алгоритмов или статистических методик, автоматизировано выявленных в ранее неизвестных зависимостях в больших массивах данных – Data mining;
  • Техникой Text mining – выявление неизвестных зависимостей (тенденций) в тексте;
  • Способами оптимизации – нахождение оптимальных решений на базе заданных критериев и установленных ограничений;
  • Экспериментальным процессом – формировать тестовые и контрольные группы методом случайного отбора; выявлять причины и степень влияния независимых переменных на зависимый показатель.
Читать еще:  Система 10 мерок скачать бесплатно книгу

На что обратить внимание при покупке аналитической книги? Существует несколько основных пунктов для определения:

  1. Сфера деятельности. Все книги по аналитике делятся, в основном, на две крупные ветви: касающиеся компьютерных программ и ведения бизнеса.
  2. Уровень сложности. Любое пособие рассчитано на определённый круг пользователей: с начальным уровнем подготовки, средним, высоким и профессиональным.
  3. Выбор издательства и автора. Достаточно прочесть аннотацию книги и бегло изучить биографию автора. Чтобы не совершить ошибки при выборе литературы, можно изучить содержание пособия или проанализировать отзывы читателей.
  4. Удобство использования. Книга может быть в электронном виде, что позволяет штудировать её в любом месте, например в транспорте. Компактные книги можно брать в путешествие.
  5. Стоимость. Популярные книги стоят прилично, однако бывают интернет-версии, которые предлагаются компанией прочесть пособие в онлайн режиме с определённой платформы бесплатно.

Большинство начинающих бизнесменов не знают, с чего начать. В учебных учреждениях даётся обязательный список книг, которые нужно прочитать, чтобы иметь общее представление об аналитике. Самоучкам можно изучить рекомендуемые пособия от самостоятельных, успешно реализовавших себя в бизнесе аналитиков.

Рейтинг качественных книг для аналитиков

Представленная линейка книг подобрана для поклонников различного жанра аналитического изложения материала. В обзор вошли пособия, которые являются лучшими на нынешний год, подходящие для людей различных социальных сфер. Каждая модель учебника сопровождается кратким описанием, положительными и отрицательными характеристиками, а также индивидуальными сведениями с приблизительной стоимостью. Предоставленные информационные сведения являются одними из главных критериев выбора того или иного пособия.

Кому: руководителям, менеджерам, аналитикам, а также подойдёт для начинающего специалиста.

Кем написана: директором по аналитике в компании «Warby Parker».

О чём: разъяснение вопросов, что для компании означает управление на основе данных, и как к нему прийти.

Книжка переведена на русский язык. Она оснащена поучительным материалом от сбора данных и наглядных отчетов до анализа и обоснованных решений. Написанная рукопись основывается на проведённых автором интервью с аналитиками и учёными, а также в ней собраны кейсы.

Обложка книги «Аналитическая культура»

Книга с иллюстрациями – своего рода практикум, который даёт общее представление о процессах, проводимых компаниями для их процветания. Автор рассказывает о процессах, которые необходимо ввести на всех уровнях с подробным описанием, как это сделать. Он затрагивает основные проблемы, возникающие в этом процессе, и даёт исчерпывающие ответы для их решения.

Какие книги стоит почитать аналитику? Книги по анализу данных.

Thinking, Fast and Slow, Daniel Kahneman («Думай медленно… решай быстро»)
Financial Times в своем обзоре назвала эту книгу шедевром. Автор, Даниэль Канеман, лауреат Нобелевской премии по экономике, рассказывает как мы совершаем ошибки, хотя нам кажется, что принимаемое нами решение абсолютно верное. Книга стала бестселлером, переведена на многие языки, в том числе на русский:
https://www.ozon.ru/context/detail/id/24286114/

Customer and Business Analytics, Daniel S. Putler («Клиенты и бизнес-аналитика«)
Эта книга — для владельцев малого и среднего бизнеса. Издание рассказывает, как Data Mining помогает принимать управленческие решения и увеличивает эффективность работы компаний:
https://www.amazon.co.uk/Customer-Business-Analytics-Applied-Decision/dp/1466503963

Show Me the Numbers, Stephen Few («Покажите мне цифры»)
Книга для общего знакомства с анализом информации: как правильно складывать столбцы и записывать строки,как сформировать из отчетов и данных схемы и диаграммы, которые сделают работу прозрачнее и расскажут, что ждет бизнес в будущем. Незаменимое издание для новичков бизнес-аналитики:
https://www.amazon.co.uk/SHOW-ME-NUMBERS-STEPHEN-FEW/dp/0970601972/ref=la_B001H6IQ5M_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1454603902&sr=1-1

Now You See It, Stephen Few («Теперь вы видите это»)
Эту книгу можно назвать продолжением «Покажите мне цифры». Издание рассказывает о принципах количественного анализа данных и содержит много графиков и практических примеров:
https://www.amazon.co.uk/Now-You-See-Stephen-Few/dp/0970601980/ref=asap_bc?ie=UTF8

The Visual Display of Quantitative Information, Edward Tufte («Визуальное отображение количественной информации»)
Второе издание классического пособия по изучению визуального отображения данных. В книге 250 графических примеров, которые наглядно рассказывают обо всех возможных видах графиков, правилах их состояния и частых ошибках:
https://www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi

Signal, Stephen Few («Сигнал»)
Чем больше бизнес, тем больше данных поступают в офис компании. Со временем информации может стать так много, что руководители и аналитики могут не заметить важную или даже тревожную информацию. Эта книга рассказывает, как не «оглохнуть» в информационном шуме и научиться видеть действительно важные данные:
https://www.amazon.co.uk/gp/product/1938377052?keywords=signal%20stephen%20few&qid=1454621970&ref_=sr_1_1&s=books&sr=1-1

Читать еще:  Javascript книги для начинающих

Statistics Done Wrong, Alex Reinhart («Неправильная статистика»)
Работая с большим количеством хранилищ данных любой пользователь, от начинающего маркетолога до опытного аналитика или директора компании, может допустить ошибку. Одну, может быть, самую незначительную. Но тогда возникает риск того, что все отчеты и принятые на их основании решения неверны. Избежать этого поможет полное руководство Алекса Рейнхарта по самым распространенным статистическим ошибкам. Книга распространяется бесплатно, скачать ее можно по ссылке:
https://www.statisticsdonewrong.com/index.html

The Functional Art, Alberto Cairo («Функциональное искусство»)
Если вдуматься, нас окружает огромное количество данных, компании могут собирать информацию буквально отовсюду. «Функциональное искусство» — книга о магии цифр. Альберто Каир рассказывает, как данные могут указывать на слабые и сильные стороны в работе бизнесменов, ученых и политиков. Книга выпущена вместе с диском, содержащим видеоуроки:
https://www.amazon.com/gp/product/0321834739/

The Truthful Art , Alberto Cairo («Истинное искусство»)
Еще одна книга автора Альберто Каиро рассказывает про невероятные возможности инфорграфики. Возможности, которые мы упускаем. Речь в книге идет не только о бизнесе, но и любых других составляющих нашей жизни. Цифры окружают людей повсюду и преобразование этой информации в инофграфику дает возможность увидеть скрытое:
https://www.amazon.com/gp/product/0321934075

Назад к Базе знаний

Tableau — это мощная система интерактивной аналитики, с помощью которой глубокий анализ больших данных делается быстро и наглядно. Tableau не требует дорогостоящего внедрения.

Топ-5 книг по аналитике от Алексея Никушина

В аналитике, как, впрочем, и в любой другой профессии, чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно постоянно развиваться. Как именно? Периодически прокачиваться на digital-конференциях , читать наш блог 😄 и изучать полезную литературу. Мы узнали у одного из самых крутых аналитиков Москвы Вселенной:-) и организатора конференции «Матемаркетинг» Алексея Никушина, что НЕ пылится на его книжной полке.

Алексей Никушин, аналитик, организатор конференции «Матемаркетинг»

1. «Lean Analytics» Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz

Книга о том, как аналитика поможет в построении вашего бизнеса. Авторы описывают созданный ими фреймворк для стартапа, который базируется на шести бизнес-моделях : интернет-магазин , SaaS, мобильное приложение, медиаресурс, UGC-контент и маркетплейс. Для каждой модели приведены базовые подходы к аналитике, названы ключевые метрики, которые стоит отслеживать, и их примерные значения. Здорово дополняет книгу большое количество описанных кейсов стартапов. Авторы не просто дают теоретические советы, но и показывают, к каким результатам они приводят.

«OMTM — One Metric That Matters. Это значит, что вам надо выбрать одну ключевую метрику, которая отражает то, над чем вы в данное время работаете и на чем фокусируетесь. Считайте все, но фокусируйтесь на самом важном.

Описание „жизненного цикла“ вашего пользователя — отличный способ понять, за какими ключевыми метриками вам надо следить. Цель — поиск самых рискованных мест вашей бизнес-модели , выбор метрики, характеризующей этот риск, и последующая работа с ней».

«Lean Analytics» Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz

2. «Аналитическая культура» Карл Андерсон

Автор — Карл Андерсон, директор по аналитике в компании Warby Parker ( Нью-Йорк ). В процессе написания данной книги он провел интервью с аналитиками и учеными, собрал множество интересных кейсов. Получилось своего рода руководство по внедрению data-driven-культуры в уже работающий бизнес — от сбора данных и построения отчетов до аналитики, принятия решений и конкретных действий.

В книге вы найдете ответы на такие вопросы:

  • как правильно собирать данные, какие это данные;
  • как и каких аналитиков лучше нанимать, чтобы сформировать из них сильную команду;
  • какие существуют статистические методы и инструменты визуализации данных и т. д.

В общем, книга обязательна к прочтению всем руководителям, которые стремятся построить data-driven-компанию .

3. «Как не ошибаться. Сила математического мышления»
Джордан Элленберг

  • За сколько минут приезжать в аэропорт?
  • Почему часто у высоких родителей не очень высокие дети?
  • Какова вероятность заболеть раком?

К анализу этих и других жизненных вопросов Джордан Элленберг предлагает подойти с помощью математики. Эта наука, по его мнению, пронизывает все, что нас окружает. Она позволяет «структурировать хаотичную поверхность нашего мира, увидеть скрытые в ней закономерности и понять истинное значение информации». Начиная с рейганомики, лотерейных схем и искусственных языков и заканчивая тем, что Facebook может узнать о вас. Математика, как говорит Элленберг, «это надстройка к вашему здравому смыслу, которая значительно приумножает его возможности и силу».

Рекомендую данную книгу к прочтению всем, и не только аналитикам. Вооружившись силой математического мышления, вы сможете взглянуть на свою работу (проект, продукт, задачу) с новой стороны, по-другому понять значение той или иной информации, увидеть ошибки, критически осмыслить их и избежать в дальнейшем.

4. «Статистика. Шаг за шагом» Роберт А. Доннелли — младший

Каждый специалист должен владеть основной аналитической базой. Статистика — сбор информации, ее систематизация и анализ, а также умение интерпретировать данные — и есть эта база. Поэтому всем начинающим аналитикам я рекомендую прочитать книгу Роберта А. Доннелли — младшего «Статистика. Шаг за шагом».

Она познакомит вас с основными законами статистики и их применением в различных ситуациях выбора. После прочтения вы сможете сами формулировать гипотезы, выбирать нужные критерии и, самое главное, принимать важные решения, используя законы статистики.

Читать еще:  Книги о маркетинге

5. «Думай как математик. Как решать любые задачи быстрее и эффективнее» Барбара Оакли

Закончить рейтинг хочу этой замечательной книгой, которая здорово помогает мне и в работе, и в учебе. В ней собрано множество крутых приемов, которые позволяют мне эффективно усваивать новый материал, решать сложные задачи и даже использовать сон для нахождения инсайтов!

«Между техническим, научным и художественным творчеством существует глубокая связь. Эксцентричный художник-сюрреалист Сальвадор Дали, как и Томас Эдисон, ради достижения рассеянного состояния тоже засыпал с зажатым в руке предметом, который потом со звоном падал (Дали называл это „сон без сна“). Рассеянное мышление помогает постигать материал на глубоком и творческом уровне. Математика и решение задач тоже во многом творческая деятельность. Многие считают, что есть только один способ решить задачу, однако в большинстве случаев существуют разные пути к решению, вам остается только их увидеть».

«Думай как математик. Как решать любые
задачи быстрее и эффективнее» Барбара Оакли

  • Зачем и как правильно усваивать знания порциями;
  • Как преодолеть ступор и прокрастинацию в решении сложных задач;
  • Что такое интерливинг и почему он так полезен для запоминания и усвоения новой информации и многое другое.

Барбара Оакли, доктор наук, призывает тренировать свой мозг и подтверждает на конкретных примерах, что каждый может изменить способ своего мышления, сделав его более эффективным (как у математиков 😁).

Каждая упомянутая выше книга — кладезь полезной информации. Некоторые из них я постоянно держу на своем рабочем столе, другие систематически перечитываю. Советую всем аналитикам, и начинающим и уже профессионалам, обратить на них внимание, прочитать/перечитать с карандашом в руке и применять в работе полученные знания. Удачи!

Список литературы по Анализу данных 2017, 2018

Чтобы скачать Список литературы по Анализу данных — нажмите кнопку «Показать полный список литературы», выделите текст и скопируйте его в буффер обмена, а потом вставьте его в любом текстовом редакторе, или просто нажмите кнопку скачать и файл сохранится на вашем компьютере.

Айзек, М.П. Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2010: Самоучитель / М.П. Айзек, В.В. Серогодский, М.В. Финков. — СПб.: НиТ, 2016. — 352 c.
2. Айзек, М.П. Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2013. Самоучитель / М.П. Айзек. — СПб.: Наука и техника, 2015. — 416 c.
3. Бергер, А.Б. MS SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных / А.Б. Бергер. — СПб.: BHV, 2017. — 928 c.
4. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA: Учебное пособие для вузов / В.П. Боровиков. — М.: Гор. линия-Телеком, 2018. — 288 c.
5. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе Statistica: Учебное пособие / В.П. Боровиков. — М.: ГЛТ, 2016. — 288 c.
6. Боровиков, В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. Учебное пособие для вузов. +CD / В.П. Боровиков. — М.: РиС, 2015. — 288 c.
7. Воскобойников, Ю.Е. Регрессионный анализ данных в пакете MATHCAD + CD / Ю.Е. Воскобойников. — СПб.: Лань, 2015. — 224 c.
8. Горяинова, Е.Р. Прикладные методы анализа статистических данных: Учебное пособие / Е.Р. Горяинова, А.Р. Панков, Е.Н. Платонов. — М.: ИД ГУ ВШЭ, 2018. — 310 c.

22. Марчук, Г.И. Геронтология in silico: становление новой дисциплины. Математические модели, анализ данных и вычислительные эксперименты / Г.И. Марчук. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2018. — 535 c.
23. Мастицкий, С.Э. Статистический анализ и визуализация данных с помощью R (черно-белые графики) / С.Э. Мастицкий. — М.: ДМК, 2015. — 496 c.
24. Миркин, Б.Г. Введение в анализ данных. Учебник и практикум / Б.Г. Миркин. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 174 c.
25. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных: Учебное пособие / А.Д. Наследов. — СПб.: Речь, 2017. — 392 c.
26. Наследов, А.Д. IMB SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных / А.Д. Наследов. — СПб.: Питер, 2018. — 416 c.
27. Орлов, А.И. Организационно-экономическое моделирование. В 3-х т. Т. 3. Статистические методы анализа данных: Учебник / А.И. Орлов. — М.: МГТУ им. Баумана, 2017. — 623 c.
28. Романко, В.К. Статистический анализ данных в психологии: Учебное пособие / В.К. Романко. — М.: БИНОМ. ЛЗ, 2016. — 312 c.
29. Сидняев, Н.И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных 2-е изд., пер. и доп. учебное пособие для магистров / Н.И. Сидняев. — Люберцы: Юрайт, 2016. — 495 c.
30. Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. — М.: Финансы и статистика, 2018. — 400 c.
31. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере: Учебное пособие / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров; Науч. ред. В.Э. Фигурнов. — М.: ИД ФОРУМ, 2017. — 368 c.
32. Чашкин, Ю.Р. Математическая статистика. Анализ и обработка данных: Учебное пособие / Ю.Р. Чашкин; Под ред. С.Н. Смоленский. — Рн/Д: Феникс, 2017. — 236 c.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector