Home » Tekno » Buku-Buku Terbaik Untuk Belajar Data Science

Buku-Buku Terbaik Untuk Belajar Data Science

by Wahyu Saputra S.Kom
by Wahyu Saputra S.Kom

Dalam artikel ini akan membahas buku-buku tentang data science terbaik yang tersedia saat ini sehingga Kita mendapatkan wawasan yang luas bagaimana perkembangan dan revolusi di bidang data science.

Essential Math for Data Science : Calculus, Statistic, Probability Theory, and Linear Algebra by Hadrien Jean

Meskipun mungkin untuk mendalami bidang data science tanpa sepenuhnya memahami matematika pada intinya, namun seorang data scientist yang benar-benar ahli dan profesional harus memiliki fondasi yang kuat dalam ilmu matematika. Hadrien Jean’s dalam bukunya yang berjudul Essential Math for Data Science berusaha untuk menjelaskan matematika pada inti data science, machine learning, dan deep learning. Apakah Kita seorang data scientist yang tidak memiliki latar belakang matematika atau pengembang yang berharap untuk menambahkan analisis data ke toolkit Kita, buku ini akan membantu Kita memperluas kemampuan data science Kita melalui kefasihan matematika.

Essential Math for Data Science juga menunjukkan bagaimana Python dan Jupyter dapat dimanfaatkan untuk merencanakan data dan memvisualisasikan transformasi ruang, dan mencakup library machine learning seperti TensorFlow dan Keras.

  • A Common Sense Guide to Data Structures and Algorithms : Level Up Your Core Programming Skills (2nd Edition), by Jay Wengrow

Panduan praktis dan langsung untuk struktur data dan algoritma ini yang membahas lebih dari sekedar teori dan akan membantu Kita meningkatkan keterampilan pemrograman Kita. Kita akan mempelajari cara menggunakan tabel hash, tree, dan grafik untuk meningkatkan efisiensi kode Kita, dengan latihan praktis di setiap bab sehingga Kita dapat mempraktikkan apa yang telah Kita pelajari sebelum beralih ke topik berikutnya. Sementara algoritma dan struktur data yang sering disajikan sebagai konsep teoritis, buku ini berfokus pada penguasaan konsep-konsep ini sehingga Kita dapat membuat kode Kita berjalan lebih cepat dan lebih efisien.

  • Smarter Data Science : Succeeding with Enterprise-Grade Data and AI Projects, by Neal Fishman, Cole Stryker, and Grady Booch

Dalam lingkungan bisnis, data science terlalu sering dianggap sebelah mata dan kehadirannya tidak selalu membuat terasa di mana sebenarnya itu yang paling dibutuhkan. Bahkan data scientist yang paling terbaik, tidak akan mendapatkan peningkatan yang signifikan dalam karir mereka jika mereka tidak dapat membuat dampak pada seluruh organisasi. Smarter Data Science mengatasi kekurangan ini dengan mengeksplorasi mengenai alasan proyek data science sering gagal di level enterprise, dan bagaimana cara memperbaikinya. 

Buku ini dirancang untuk membantu direktur, manajer, profesional TI, dan analis secara efektif menskalakan program data science mereka sehingga dapat diprediksi, dapat diulang, dan pada akhirnya menguntungkan seluruh organisasi.

  • Practical Statistics for Data Science :  50 + Essential Concepts Using R and Python (2nd Edition), by Peter Bruce, Andrew Bruce, and Peter Gedeck

Buku data science ini membantu para data scientist saat ini dan calon yang tidak memiliki pelatihan formal dalam statistik untuk menguasai dasar-dasarnya. Sementara buku Practical Statistics for Data Scientists menjelaskan kembali dasar-dasar data science berdasarkan dari perspektif data science, sehingga Kita dapat belajar cara menerapkan metode statistik untuk tugas-tugas sehari-hari Kita. Edisi kedua yang baru-baru ini diterbitkan memberikan contoh aplikasi statistik di Python dan menyoroti konsep statistik yang (dan tidak) penting bagi para data scientist untuk belajar.

  • Data Science for Beginners, by Andrew Park

Jika Kita benar-benar baru dalam data science, maka set empat buku ini untuk pemula adalah buku yang sangat direkomendasikan. Dengan buku-buku ini akan memberikan pemahaman dasar yang kuat tentang Python, analisis data, machine learning, dan data science. Setiap buku menyediakan instruksi langkah demi langkah dan tutorial tentang cara memanfaatkan bahasa pemrograman Python yang populer untuk membuat jaringan saraf, memanipulasi data, dan menguasai dasar-dasarnya. Data Science for Beginners terdiri dari buku-buku berikut yaitu :

  1. Python for Beginners 
  2. Python for Data Analysis
  3. Python Machine Learning
  4. Python Data Science 
  • Build a Data Career in Data Science, by Emil Robinson and Jacqueline Nolis

Memahami dasar matematika, teori, dan teknologi yang terdiri dari data science tidak sama dengan mempersiapkan diri dalam berkarier. Seperti judulnya, Build a Career in Data Science lebih merupakan panduan karir daripada standar buku data science pada umumnya. Para penulis dalam menulis buku ini berangkat dari mengisi kesenjangan antara akademisi dan mendapatkan pekerjaan pertama Kita (atau maju dalam karier data science Kita saat ini). Buku ini membahas topik-topik seperti siklus hidup proyek data science yang khas, bagaimana beradaptasi dengan kebutuhan perusahaan, bagaimana mempersiapkan peran manajemen, dan bahkan tips untuk membantu Kita mengelola para stakeholder yang sulit.

  • Data Science for Dummies (2nd Edition), by Lillian Pierson

Meskipun Data Science for Dummies (diterbitkan pada tahun 2017) bukanlah hal baru, namun buku ini masih merupakan pengantar yang bagus untuk para pemula. Buku Lillian Pierson mencakup dasar-dasar yang perlu Kita ketahui sebagai data scientist, termasuk platform MPP, Spark, machine learning, NoSQL, Hadoop, analisa big data, MapReduce, dan kecerdasan buatan. Judul buku ini mungkin sedikit keliru, karena pembaca yang dimaksudkan adalah profesional TI dan mahasiswa teknologi. Buku ini bukan panduan instruksional langsung, melainkan ikhtisar data science yang kuat dalam membuat bidang kompleks meenjadi lebih mudah didekati.

You may also like