Data Science (Науката за податоци) е интердисциплинарно поле кое користи научни методи, процеси, алгоритми и системи за извлекување на знаењето и сознанијата од структурирани и неструктурирани податоци, а потоа применетото знаење од податоците се користи низ широк опсег на апликативни домени. Науката за податоци е поврзана со data mining (ископување податоци), machine learning (машинско учење) и big data (големи податоци).
Data science претставува концепт за обединување на статистиката, анализата на податоци, информатиката и нивните сродни методи со цел да се разберат и анализираат актуелните појави со податоци. Користи техники и теории извлечени од многу области во контекст на математиката, статистиката, компјутерските науки и информатичката наука. Сепак, науката за податоци е различна од компјутерската и информатичката наука.
Data scientist (научник за податоци) е некој што создава програмски код и го комбинира со статистичко знаење за да создаде увид од податоците. Како последица на брзиот развој на технологијата во светот се појавија голем број на податоци кои треба да се анализираат и процесираат, а се од значителна корист за компаниите, па затоа data scientists станаа клучен дел од една организација.
Според тоа, работните места во науката за податоци се едни од најбрзорастечките и најбарани во денешницата. Од 2012 година, улогите на еден data scientist се зголемени за 650%, а овој пораст сè уште не покажува знаци на запирање. Напротив, статистиките и предвидувањата кажуваат дека побарувачката за вештините од областа на data science ќе се зголеми за уште 27,9 проценти до 2026 година. А, воедно предвидувањата кажуваат и дека од 1,5 милиони менаџери и аналитичари ќе се бара да разберат како анализата на податоците го поттикнува донесувањето одлуки.
Дополнително со зголемувањето на побарувачката на data scientists, се зголемуваат и нивните плати и бенефиции, правејќи ја областа на data science една од најплатените професии во денешницата.
Денес, живееме во време кога литературата ни е лесно достапна и многу материјали ни стојат на располагање. Па, доколку сега те привлекува доменот на работа на еден data scientists или пак веќе си имаш одредено знаење во областа и сакаш да го прошириш своето знаење, постојат многу книги кои можеш да ги прочиташ, а се во рамките на твојот интерес.
Во продолжение, издвоивме 7 книги кои треба да ги прочита секој data science ентузијаст:
Applied Microsoft Power BI: Bring your data to life!
Оваа книга опфаќа создавање на интерактивни извештаи и контролни табли, интегрирање и транформирање на податоците и имплементирање на софистицирани модели за самопослужување за описна и предвидлива аналитика, како и многу други техники коишто треба да ги знае секој чија пасија е data science. Дизајниран е како водич кој е лесен за следење, исполнет со инструкции и практични демо совети кои ќе те водат чекор по чекор низ целиот процес.
The Definitive Guide to DAX
Вклучувајќи ги современите најдобри практики, ова е најкомплетниот водич за јазикот DAX на Microsoft за business intelligence, моделирање податоци и аналитика. Експертските консултанти на Microsoft BI, ќе ти помогнат да совладаш сè од функциите на табелата преку напредна оптимизација на кодот и моделот.
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
Оваа книга ги опишува главните важни идеи во различни области како што се: медицината, биологијата, финансиите и маркетингот во заедничка концептуална рамка. Додека пристапот е статистички, акцентот е ставен на концептите наместо на математиката. Дадени се многу примери, а дел од темите кои се разработени вклучуваат: невронски мрежи, векторски машини за поддршка, стебла за класификација и зајакнување.
Practical Statistics for Data Scientists: 50 Essential Concepts
Статистичките методи се клучен дел од data science, но сепак многу малку data scientists имаат формална обука за статистика. Курсевите и книгите за основна статистика ретко ја покриваат темата од перспектива на data science. Овој практичен водич ќе ти објасни како да ги примениш различните статистички методи во data science, како да ја избегнеш нивната злоупотреба и ќе ти даде корисни совети за тоа што е важно, а што не.
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
Оваа практична книга ќе ти покаже како да користиш едноставни, ефикасни алатки за да имплементираш програми способни да учат од податоците. Со користење на конкретни примери, минимална теорија и две рамки на Python, Scikit-Learn и TensorFlow – авторот ќе ти помогне да стекнеш интуитивно разбирање за концептите и алатките за градење интелигентни системи. Ќе научиш низа техники, почнувајќи со едноставна линеарна регресија и напредувајќи до длабоки невронски мрежи, а преку вежби во секое поглавје ќе успееш да го примениш стекнатото знаење.
The Hundred-Page Machine Learning Book
Сè што навистина треба да знаеш за машинското учење испишано на 100 страници. На само 100 страници, авторот успева да опфати неверојатна ширина на голем број од темите. Во практиката, често се случува кратките книги да не навлегуваат детално во важни математички равенки, но тоа не е случај и со оваа книга. Совршена е за почетници коишто допрва навлегуваат во светот на машинското учење.
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD
„Deep learning“ често се смета за ексклузивен домен на докторатите по математика и големите технолошки компании. Но, како што покажува овој практичен водич, програмерите коишто го владеат Python можат да постигнат импресивни резултати во deep learning со мала математичка позадина, мали количини на податоци и минимален код. Како? Со fastai – првата библиотека која обезбедува конзистентен интерфејс за најчесто користените апликации за длабоко учење.
На тригодишната додипломска студиска програма за Софтверско инженерство и иновации на Brainster Next College (Бреинстер Некст колеџ) – првиот акредитиран практичен ИТ факултет се изучува предметот податочна наука, како и сите сродни области во контекст на математиката, статистиката, компјутерските науки и информатичката наука. Преку оваа програма студентите се стекнуваат со голем број на ИТ вештини и технологии, отворајќи им ја вратата кон најразлични просперитетни кариери во дигиталниот свет, а data science е една од нив.
Преземи го првиот чекор кон успешна кариера во програмирање и дознај повеќе за нашите програми, методологија на работа, професори и процес на аплицирање.
За повеќе информации, закажи информативна средба сега!
