-
-
-
Tổng cộng:
-
3 Cuốn sách nền tảng nên đọc về Khoa học dữ liệu
Nhà Khoa học dữ liệu được xem là ngành nghề “quyến rũ” nhất thế kỉ XXI theo Harvard Business Review. Nhu cầu nhân lực lớn, cơ hội nghề nghiệp rộng mở, tuy nhiên không phải không có thách thức. Bởi đây là ngành nghề mới phát triển tại Việt Nam, nên tự trang bị kiến thức, kỹ năng đạt chuẩn quốc tế là yếu tố tiên quyết. Geolink mách bạn 3 cuốn sách nền tảng không thể bỏ qua trên hành trình giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Đây là những cuốn sách cơ bản dành cho những người mới bắt đầu tham gia lĩnh vực Khoa học dữ liệu:
- “Data Science from Scratch: First Principles with Python” - Tác giả Joel Grus. Đây là cuốn sách hoàn hảo cho người mới bắt đầu, ngay cả khi bạn chưa biết gì về Python. Cuốn sách cung cấp kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính, thống kê và xác suất; đồng thời đi sâu vào những nguyên tắc nền tảng của học máy, các mô hình Naive Bayes, hồi quy tuyến tính, cây quyết định, mạng nơ-ron và phân cụm. Trong cuốn sách, tác giả Joel Grus cũng đưa người đọc bước đầu khám phá hệ thống đề xuất, xử lý ngôn ngữ và tiếng nói, MapReduce và cơ sở dữ liệu.
- “Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists”: Cuốn sách này phù hợp với những newbies nhưng muốn tìm hiểu sâu hơn về Học máy. Tác giả sẽ đi từ những khái niệm, đến phân tích ưu điểm, hạn chế của các thuật toán học máy phổ biến. Một số phương pháp nâng cao để đánh giá mô hình và điều chỉnh tham số, các kỹ thuật xử lý văn bản cụ thể và những đề xuất để cải thiện chất lượng của học máy và cơ sở dữ liệu cũng được đề cập trong cuốn sách.
- “Data Science Job: How to become a Data Scientist”: Data Scientist là gì? Công việc cụ thể của một nhà khoa học dữ liệu là gì? Cuốn sách sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan, chân thực nhất.
Geolink tổng hợp từ Towards Data Science