Аналитик данных — профессия перспективная, и спрос на специалистов растет стремительно. Но тому, кто ее выбрал, важно успевать за быстрым темпом развития IT-отрасли: нужно постоянно учиться и совершенствовать свои компетенции. В помощь — профессиональная литература.
Чтобы вы быстрее освоились в профессии, если только начинаете карьеру аналитика, эксперты курса «Аналитик данных» от онлайн-университета Skypro советуют книги для новичков.
В своей книге Уэс Маккини разбирает вопросы преобразования, обработки, очистки данных и вычисления на языке Python. Вся теория подкреплена практическими примерами и иллюстрациями — с ними легче усвоить информацию.
В 2020 году вышло второе издание, где примеры кода переписаны под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек Pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Если вы уже знаете основы Python, разобраться в материале будет проще.
Материал объясняется на понятных примерах, а практические бизнес-задачи после каждого раздела помогают закрепить новые знания. Книга подойдет не только тем, кто начинает погружаться в аналитику. Она учит финансовым и статистическим функциям в Excel, а это полезно и в других сферах. Понимание, как увеличить прибыль, сократить затраты, эффективно управлять производством, пригодится как в крупной корпорации, так и в малом бизнесе.
Аналитикам важно не только работать с данными, но и представлять результат своей работы в понятном заказчику виде, предлагать решения и обосновывать свою позицию. В книге Джин Желязны объясняет, как правильно выбрать способ визуализации данных и донести свои идеи с помощью диаграмм и графиков.
Материал написан просто и понятно. Теорию дополняют иллюстрации, примеры и практические упражнения. В четвертой главе автор даже добавил мастер-класс по улучшению диаграмм, чтобы вы могли отточить свои навыки. Книга также будет полезна всем, кто сталкивается в работе с презентациями и отчетами.
Если вы уже работаете аналитиком и эти книги для вас слишком простые, посмотрите на литературу более сложного уровня.
Материал подойдет вам, если хотите использовать Python в сфере Data Science. Вандер Плас предполагает, что читатель уже имеет опыт в программировании. Задача автора — научить вас применять стек инструментов исследования данных языка Python для хранения, манипуляции и понимания данных. Рассматриваются библиотеки IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn.
Информация в книге хорошо структурирована. Каждая глава посвящена конкретному пакету или инструменту. Теорию дополняют примеры кода, визуализации данных и построения моделей.
Если вы опытный специалист, то материал, возможно, не будет для вас новым. Но в некоторых главах разбираются понятия, которые вы не встретите во вводной литературе по статистике. Книга написана понятным языком, информации много: алгоритмы статистических вычислений описаны подробно. Диаграммы, формулы, практические задачи дополняют каждую главу книги.
Представленные книги — лишь малая часть профессиональной литературы аналитика. Но даже они помогут быстрее справляться с задачами, которые ставит бизнес перед аналитиком данных.
habr.com
Чтобы вы быстрее освоились в профессии, если только начинаете карьеру аналитика, эксперты курса «Аналитик данных» от онлайн-университета Skypro советуют книги для новичков.
«Python и анализ данных», Уэс Маккинни
Автор книги — разработчик программного обеспечения и бизнесмен. Именно он создал на Python библиотеку Pandas, которая используется для обработки и анализа данных.В своей книге Уэс Маккини разбирает вопросы преобразования, обработки, очистки данных и вычисления на языке Python. Вся теория подкреплена практическими примерами и иллюстрациями — с ними легче усвоить информацию.
В 2020 году вышло второе издание, где примеры кода переписаны под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек Pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Если вы уже знаете основы Python, разобраться в материале будет проще.
«Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel», Уэйн Лесли Винстон
Книга американского ученого научит вас анализировать и обрабатывать данные, принимать решения, составлять отчеты и строить аналитические модели в Excel.Материал объясняется на понятных примерах, а практические бизнес-задачи после каждого раздела помогают закрепить новые знания. Книга подойдет не только тем, кто начинает погружаться в аналитику. Она учит финансовым и статистическим функциям в Excel, а это полезно и в других сферах. Понимание, как увеличить прибыль, сократить затраты, эффективно управлять производством, пригодится как в крупной корпорации, так и в малом бизнесе.
«Говори на языке диаграмм», Джин Желязны
Автор книги — директор по визуальным коммуникациям в консалтинговой компании McKinsey. Учит сотрудников оформлять презентации и доклады.Аналитикам важно не только работать с данными, но и представлять результат своей работы в понятном заказчику виде, предлагать решения и обосновывать свою позицию. В книге Джин Желязны объясняет, как правильно выбрать способ визуализации данных и донести свои идеи с помощью диаграмм и графиков.
Материал написан просто и понятно. Теорию дополняют иллюстрации, примеры и практические упражнения. В четвертой главе автор даже добавил мастер-класс по улучшению диаграмм, чтобы вы могли отточить свои навыки. Книга также будет полезна всем, кто сталкивается в работе с презентациями и отчетами.
Если вы уже работаете аналитиком и эти книги для вас слишком простые, посмотрите на литературу более сложного уровня.
Юрий Прудников
Аналитик данных в онлайн-университете Skypro«Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение», Джейк Вандер Плас
В книге автор рассказывает про вычислительные и статистические методы, которые используются для интенсивной обработки данных, научных исследований и в передовых разработках.Материал подойдет вам, если хотите использовать Python в сфере Data Science. Вандер Плас предполагает, что читатель уже имеет опыт в программировании. Задача автора — научить вас применять стек инструментов исследования данных языка Python для хранения, манипуляции и понимания данных. Рассматриваются библиотеки IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib и Scikit-Learn.
Информация в книге хорошо структурирована. Каждая глава посвящена конкретному пакету или инструменту. Теорию дополняют примеры кода, визуализации данных и построения моделей.
«Статистика для всех», Сара Бослаф
Автор рассказывает про основные статистические методы, знание которых облегчит жизнь аналитика. Сара Бослаф говорит, что создавала книгу больше для тех, кто хочет понимать результаты статистической обработки данных. А не только узнавать, как пользоваться конкретными методами или углубляться в математику при помощи статистических формул.Если вы опытный специалист, то материал, возможно, не будет для вас новым. Но в некоторых главах разбираются понятия, которые вы не встретите во вводной литературе по статистике. Книга написана понятным языком, информации много: алгоритмы статистических вычислений описаны подробно. Диаграммы, формулы, практические задачи дополняют каждую главу книги.
Представленные книги — лишь малая часть профессиональной литературы аналитика. Но даже они помогут быстрее справляться с задачами, которые ставит бизнес перед аналитиком данных.
Что почитать аналитику данных: 5 книг для саморазвития
Аналитик данных — профессия перспективная, и спрос на специалистов растет стремительно. Но тому, кто ее выбрал, важно успевать за быстрым темпом развития IT-отрасли: нужно постоянно учиться и...
habr.com