Лучшие книги по аналитике данных для начинающих: топ-10, рейтинг 2024

Мы собрали лучшие книги по аналитике данных для начинающих, которые хорошо зарекомендовали себя по реальным отзывам клиентов в 2024 году.

Книги по аналитике данных дают много полезной информации, но остаются лишь теорией, которую сложно применить. Без обратной связи трудно понять, правильно ли вы понимаете и используете новые знания. Курсы, напротив, предоставляют возможность напрямую взаимодействовать с экспертами, которые помогут скорректировать ошибки и усвоить материал на более глубоком уровне. Такой подход делает обучение более полным и результативным.

Если вы хотите глубоко разобраться в аналитике данных, 👉 рекомендуем лучший образовательный продукт в этой теме за 2024 год по соотношению цена-качество и по реальным отзывам учеников.

1. Joel Grus. Data Science from Scratch

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 406

Книга охватывает основы работы с Python для анализа данных, включая основные структуры данных, алгоритмы и методы машинного обучения. Автор объясняет, как использовать Python для создания практических решений задач аналитики данных. Joel Grus — инженер-программист с большим опытом в области аналитики данных.

Чему вы научитесь: работа с Python, базовые структуры данных, основные алгоритмы машинного обучения, практическое применение к реальным данным, построение визуализаций.

2. Nathan Yau. Data Points

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 384

Книга посвящена визуализации данных. Nathan Yau — эксперт в области статистики и визуализации, делится своим опытом по созданию графиков и схем, которые упрощают восприятие сложной информации.

Чему вы научитесь: основы визуализации, выбор правильного типа графика, улучшение презентаций данных, понимание трендов, акцент на деталях.

3. Cathy O'Neil. Weapons of Math Destruction

Средняя оценка: 4.3/5

Число страниц: 272

Эта книга рассматривает социальные последствия использования алгоритмов. Cathy O'Neil — математик и специалист по данным, объясняет, как данные могут быть использованы в корыстных или вредных целях.

Чему вы научитесь: этика в аналитике данных, понимание алгоритмических ошибок, критическое мышление, анализ социальных последствий, оценка рисков.

4. Hadley Wickham. R for Data Science

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 520

Книга для начинающих в работе с R, охватывает основные библиотеки для анализа и визуализации данных. Hadley Wickham — автор популярных библиотек R, таких как ggplot2 и dplyr.

Чему вы научитесь: основы R, работа с ggplot2, визуализация данных, очистка данных, статистический анализ.

5. John W. Foreman. Data Smart

Средняя оценка: 4.2/5

Число страниц: 432

Книга обучает основным концепциям аналитики данных через Excel. John W. Foreman — специалист в области бизнес-аналитики.

Чему вы научитесь: работа с Excel, создание моделей данных, прогнозирование, оптимизация, визуализация.

6. Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook

Средняя оценка: 4.6/5

Число страниц: 548

Книга представляет собой исчерпывающее руководство по использованию Python для анализа данных. Jake VanderPlas — специалист в области вычислительной науки и автор популярных библиотек Python. Она охватывает инструменты, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, и Scikit-learn.

Чему вы научитесь: работа с библиотеками Python, манипуляции данными, визуализация данных, машинное обучение, эффективная обработка больших данных.

7. Alberto Cairo. The Functional Art

Средняя оценка: 4.5/5

Число страниц: 384

Эта книга фокусируется на принципах визуализации данных. Alberto Cairo — ведущий эксперт в области инфографики, раскрывает, как создавать визуализации, которые одновременно красивы и функциональны. Книга включает примеры из реальных проектов.

Чему вы научитесь: понимание основ визуализации, выбор правильного формата графиков, работа с цветами и макетами, дизайн для восприятия, улучшение пользовательского опыта.

8. Dean Abbott. Applied Predictive Analytics

Средняя оценка: 4.4/5

Число страниц: 456

Книга углубляется в использование предиктивной аналитики для решения реальных задач. Dean Abbott — известный специалист по аналитике, делится своим опытом по созданию моделей прогнозирования. Это идеальное пособие для освоения методов построения моделей и интерпретации результатов.

Чему вы научитесь: разработка моделей прогнозирования, работа с данными, интерпретация результатов, создание решений для бизнеса, оценка точности прогнозов.

9. Steven S. Skiena. The Data Science Design Manual

Средняя оценка: 4.3/5

Число страниц: 512

Эта книга рассматривает ключевые концепции и методы анализа данных с акцентом на их применение. Steven S. Skiena — профессор компьютерных наук, предлагает структурированный подход к освоению темы с практическими примерами и задачами.

Чему вы научитесь: обработка данных, алгоритмы анализа, структурированный подход к проектам, применение теории графов, анализ социальных сетей.

10. Alex J. Gutman, Jordan Goldmeier. Becoming a Data Head

Средняя оценка: 4.2/5

Число страниц: 352

Книга направлена на обучение практическим навыкам работы с данными и их анализа. Alex J. Gutman и Jordan Goldmeier делятся опытом, который помогает освоить ключевые навыки аналитика данных даже начинающим пользователям.

Чему вы научитесь: интерпретация данных, принятие решений на основе данных, эффективное представление данных, работа с инструментами анализа, построение аналитических процессов.

1. Какие книги по аналитике данных самые популярные в 2024 году?

Список включает такие книги, как "Data Science from Scratch" и "Data Smart".

2. На каком языке программирования лучше начинать изучать аналитику данных?

Рекомендуется начать с Python, так как он универсален и широко используется.

3. Какие навыки можно приобрести, изучая аналитику данных?

Обработка данных, визуализация, построение прогнозов, работа с алгоритмами машинного обучения.

4. Сколько времени занимает обучение аналитике данных?

В зависимости от интенсивности, от 3 до 12 месяцев.

5. Какие курсы по аналитике данных считаются лучшими?

Например, курс Skillbox по аналитике данных 0-junior.

6. Нужен ли опыт программирования для начала?

Нет, но базовые знания будут полезны.

7. Какой софт используется аналитиками данных?

Python, R, Excel, SQL, Tableau и Power BI.

8. Как визуализировать данные?

Используйте библиотеки вроде matplotlib, ggplot2 или инструменты Tableau.

9. Какая книга лучше всего подходит для начинающих?

"Data Science from Scratch" — идеальный выбор.

10. Какие книги по аналитике данных стоит читать после освоения базовых знаний?

Рекомендуются "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" и "Practical Statistics for Data Scientists".