Dieser Artikel wurde im November 2019 von Przemek Chojecki veröffentlicht. com / data-science-books-you-should-read-in-2020-358f70e1d9b2) ”ist eine japanische Übersetzung. Dieser Artikel wurde mit Genehmigung des ursprünglichen Autors veröffentlicht.

Data Science ist derzeit wohl einer der heißesten Märkte. Fast alle Unternehmen suchen oder erwägen einen Data-Science-Job.

Es ist also der perfekte Zeitpunkt, um Datenwissenschaftler zu werden. Oder wenn Sie bereits Datenwissenschaftler sind und in eine leitende Position befördert werden möchten, ist dies eine gute Zeit, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Dieser Artikel behandelt einige der beliebtesten Bücher zur Datenwissenschaft.

Einführungsstufe

Wenn Sie gerade erst mit Ihrem Data Science-Abenteuer beginnen, probieren Sie es aus!

Data Science von Grund auf neu Wie Sie sehen können, ist dies eine Einführung in die Datenwissenschaft für Anfänger. Sie müssen Python nicht kennen, um loszulegen. ** * Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Data Science ausgehend von Null-Grundlagen und mit Python erlernten Praktiken](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3] % 81% 8B% E3% 82% 89% E3% 81% AF% E3% 81% 98% E3% 82% 81% E3% 82% 8B% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82 % BF% E3% 82% B5% E3% 82% A4% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B9-% E2% 80% 95Python% E3% 81% A7% E5% AD% A6% E3% 81% B6% E5% 9F% BA% E6% 9C% AC% E3% 81% A8% E5% AE% 9F% E8% B7% B5-Joel-Grus / dp / 4873117860) **

Wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, aber mehr über maschinelles Lernen erfahren möchten, lesen Sie Einführung in maschinelles Lernen mit Python UTF8 & camp = 1789 & creative = 9325 & creativeASIN = 1449369413 & linkCode = as2 & tag = petacrunch-20 & linkId = 8669cacfe298d25c2832d9062642dd44) ist ein empfohlenes Buch. In diesem Buch wird auch nicht davon ausgegangen, dass Sie Python kennen. ** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Maschinelles Lernen beginnend mit Python](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82 % 81% E3% 82% 8B% E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92-% E2% 80% 95scikit-learn% E3% 81% A7% E5% AD% A6% E3% 81% B6% E7% 89% B9% E5% BE% B4% E9% 87% 8F% E3% 82% A8% E3% 83% B3% E3% 82% B8% E3% 83% 8B% E3% 82% A2% E3% 83% AA% E3% 83% B3% E3% 82% B0% E3% 81% A8% E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92% E3% 81% AE% E5% 9F% BA% E7% A4% 8E-Andreas-C-Müller / dp / 4873117984) **

Mittelstufe

Wenn Sie bereits ein oder zwei datenwissenschaftliche Bücher gelesen haben, ein oder zwei Projekte selbst durchgeführt haben und ein wenig an die Arbeit mit Daten gewöhnt sind, hilft Ihnen dieses Buch beim Wachstum.

[Python für die Datenanalyse](https://www.amazon.com/gp/product/1491957662/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1491957662&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId54f2 Es ist perfekt, sich mit solchen Standard-Python-Bibliotheken vertraut zu machen. Es ist ein Buch, das an einer Stelle beginnt, die Sie an die Funktionsweise von Python erinnert und in einem Buch abgeschlossen ist.

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet Einführung in die Datenanalyse mit Python **

Python Data Science Handbook Eine gute Einführung in alle Standard-Python-Bibliotheken, einschließlich Matplotlib und Scikit-learn.

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet Python Data Science Handbook **

Python Machine Learning Zwischen den Heimstufen. Geeignet für Profis und Fortgeschrittene. Es beginnt langsam und berührt sogar die neuesten Informationen zu maschinellem Lernen und tiefem Lernen. Bitte schauen Sie sich das an!

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Python Machine Learning Programming](https://www.amazon.co.jp/Python-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7% BF% 92% E3% 83% 97% E3% 83% AD% E3% 82% B0% E3% 83% A9% E3% 83% 9F% E3% 83% B3% E3% 82% B0-% E9% 81 % 94% E4% BA% BA% E3% 83% 87% E3% 83% BC% E3% 82% BF% E3% 82% B5% E3% 82% A4% E3% 82% A8% E3% 83% B3 % E3% 83% 86% E3% 82% A3% E3% 82% B9% E3% 83% 88% E3% 81% AB% E3% 82% 88% E3% 82% 8B% E7% 90% 86% E8 % AB% 96% E3% 81% A8% E5% AE% 9F% E8% B7% B5-Impress-Gear / dp / 4295003379 / ref = pd_aw_sbs_14_1 / 356-4626260-1375150? _Encoding = UTF8 & pd_rd_i = 4295003379 & pd_d_rd -4697-b334-fe8e28c202a4 & pd_rd_w = eFfzR & pd_rd_wg = dhEE4 & pf_rd_p = aeee4cf9-9af8-43b4-b05c-0ae7c82d9d5e & pf_rd_r = EV30407MT0TEDRJ

Python for Finance Muss lesen, wenn Sie interessiert sind. Es konzentriert sich auf die Analyse der Finanzmärkte mithilfe datenwissenschaftlicher Tools, und dafür gibt es viele gute Beispiele. Dies ist sehr praktisch und für Personen geeignet, die nicht täglich im Finanzbereich arbeiten.

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Finanzen mit Python](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83% 95% E3% 82% A1% E3% 82% A4% E3% 83% 8A% E3% 83% B3% E3% 82% B9-% E2% 80% 95% E3% 83% 87% E3% 83% BC % E3% 82% BF% E9% A7% 86% E5% 8B% 95% E5% 9E% 8B% E3% 82% A2% E3% 83% 97% E3% 83% AD% E3% 83% BC% E3 % 83% 81% E3% 81% AB% E5% 90% 91% E3% 81% 91% E3% 81% A6-% E3% 82% AA% E3% 83% A9% E3% 82% A4% E3% 83% AA% E3% 83% BC% E3% 83% BB% E3% 82% B8% E3% 83% A3% E3% 83% 91% E3% 83% B3-Yves-Hilpisch / dp / 4873118905 / ref = pd_sbs_14_t_0 / 356-4626260-1375150? _encoding = UTF8 & pd_rd_i = 4873118905 & pd_rd_r = 25e23290-63ee-49ec-8264-5dbbbd1e044e & pd_rd_w = IS3AS & pd_rd_wg = uqGB1 & pf_rd_p = ca22fd73-0f1e-4b39-9917-c84a20b3f3a8 & pf_rd_r = 309AE2AAF53MH3VCP4RF & psc = 1 & refRID = 309AE2AAF53MH3VCP4RF) **

Expertenlevel

Wenn man sich dem professionellen Niveau nähert, ist es oft sinnvoller, eine wissenschaftliche Arbeit tatsächlich zu lesen, als ein Buch zu lesen. Um jedoch über die traditionelle Statistik hinauszugehen und Deep Learning zu lernen, beginnt dieses Buch langsam mit der Lösung, bietet sehr praktischen, gebrauchsfertigen Code und verwendet Deep Learning. Wir bieten eine Reihe allgemein nützlicher Tipps. Es ist auch Zeit zu implementieren. Hier sind drei großartige und derzeit Standard-Nachschlagewerke:

Deep Learning mit Python Geschrieben vom Schöpfer von Keras, einer der beliebtesten Bibliotheken für maschinelles Lernen. Es ist ein Muss beim tiefen Lernen.

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Deep Learning mit Python und Keras](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A8Keras%E3%81%AB%E3%82%88%E3 % 82% 8B% E3% 83% 87% E3% 82% A3% E3% 83% BC% E3% 83% 97% E3% 83% A9% E3% 83% BC% E3% 83% 8B% E3% 83 % B3% E3% 82% B0-Francois-Chollet / dp / 4839964262) **

Deep Learning Ein tolles Nachschlagewerk. Es enthält nicht viel Code, gibt Ihnen jedoch einen tiefen Einblick in die Lösung von Problemen des maschinellen Lernens: geschrieben von einem Pionier im Bereich Deep Learning.

** Übersetzung: Die japanische Übersetzung lautet [Deep Learning](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92- Ian-Goodfellow / dp / 4048930621 / ref = as_li_ss_tl? Ie = UTF8 & qid = 1530541848 & sr = 8-2 & keywords =% E6% B7% B1% E5% B1% A4% E5% AD% A6% E7% BF% 92 & linkCode = sl1 & tag = c -22 & linkId = 29c8b4e142d8d7434b5b54080a142a1c) **

Wenn Sie sich für Mathematik interessieren, [Maschinelles Lernen: eine probabilistische Perspektive](https://www.amazon.com/gp/product/0262018020/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0262018020&linkCode=as2&tag=petr 20 & linkId = a52c63d00ba9f01f29e1db95d6b4c171) Ich denke, es gefällt dir sehr gut. Dies ist ein Meisterwerk, das die Mathematik hinter allen Methoden des maschinellen Lernens abdeckt. Sie können wahrscheinlich nicht alles auf einmal lesen, aber es ist eine großartige Referenz für die Forschung zum maschinellen Lernen.

** Übersetzung: Japanische Übersetzung unbekannt **

abschließend

Das ist alles!

Wenn Sie diesen Artikel interessant finden, schauen Sie sich meine anderen Beiträge an, wie Sie Datenwissenschaftler werden können.

Complete guide to become a Data Scientist
Practical guide to become a Data Scientist
Data Science Books and Courses recommendations

** Übersetzung: "Empfehlungen für Data Science-Bücher und -Kurse" wurde gelöscht, da der Link nicht aus dem Originalwerk übersprungen werden kann **

Übersetzungskooperation

Original Author: Przemek Chojecki Thank you for letting us share your knowledge!

Dieser Artikel wurde in Zusammenarbeit mit folgenden Personen veröffentlicht. Danke nochmal. Selektor: Yumika Tomita Übersetzer: @ satosansato3 Auditor: @nyorochan Herausgeber: @aoharu

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