In questo articolo scopriremo quali sono i migliori libri e manuali di Big Data, Data Science e Machine Learning i Migliori Libri pe per il data scientist del futuro, aggiornati al 2021-2022.
Il data scientist o scienziato dei dati è una figura professionale emergente, molto richiesta dalle aziende, nata negli ultimi anni a seguito della enorme mole di dati generata dal traffico internet.
Questo nuovo profilo professionale si occupa principalmente di analizzare ed elaborare grandi quantità di dati al fine di ricavarne informazioni ritenute utili a fini aziendali.
Per fare questo il data scientist ha bisogno di conoscenze molto accurate in ambito di data processing , machine learning e big data. Ovviamente per far questo bisogna già conoscere quelle nozioni di informatica, statistica e matematica di base necessarie per poter pensare di intraprendere questo tipo di carriera.
Il data processing , o estrazione di dati, è un metodo costituito da un insieme di tecniche automatiche o semi-automatiche per individuare correlazioni tra più variabili relative ad un singolo target. Con il data processing si estraggono e analizzano dati al fine di fare emergere gli schemi o pattern sottesi che emergono solo dopo un’attenta analisi dei dati stessi.Il data processing è utile soprattutto quando al mare magnum dei dati che circolano sul web si applica l’apprendimento automatico o machine learning. Questo settore dell’IA, l’intelligenza artificiale, si occupa di migliorare le prestazioni di un certo algoritmo nell’identificare pattern non chiaramente rilevabili nei dati disponibili.
Il machine learning di solito viene utilizzato dal data scientist in sinergia con il data mining: l’apprendimento automatico costruisce una previsione a partire dallo studio dei dati a disposizione, il data processing invece attua un’analisi esplorativa dei dati per carpirne nuovi e sconosciuti legami e proprietà. Su quali dati lavorano machine learning e data mining? Con i famosi big data, ovviamente. Ovvero un insieme così grande di dati da dover essere trattati con specifiche tecniche di analisi ed estrapolazione unplanned .
In questa nostra selezione dei migliori libri per i futuri data scientist troverete i migliori volumi disponibili su data processing , machine learning e big data, aggiornati al 2021.
INDICE:
Cliccando sulle copertine si accede alle schede complete dei libri su Amazon, con tutti i dettagli e le recensioni dei lettori. Le edizioni qui riportate sono quelle più aggiornate disponibili a maggio 2021.
I migliori libri sui Big Data
Big Data. La guida completa per il Data Scientist
Si è da poco affacciata ed è assai richiesta dal mercato del lavoro la figura professionale del Data Scientist. Lo scienziato dei dati ricopre oggi un ruolo fondamentale nelle aziende in quanto capace di estrapolare dell’enorme mole di informazioni che circolano in rete un insieme di dati utili ad identificare le scelte migliori che i vertici decisionali all’interno della azienda stessa sono chiamati a prendere. Il Data Scientist, infatti, si occupa di filtrare, incrociare e ricavare informazioni utili dalla enorme massa di dati prodotti dal traffico della rete Internet su un certo argomento. Si tratta di lavorare, quindi, con i così detti Big Data. Questo libro si avvale di un team di esperti e docenti universitari che offrono i loro contributi su ognuna delle diverse aree di competenza del Data Scientist. Vengono quindi trattati nel testo elementi di statistica e matematica, calcolo delle probabilità, digital processing, data processing , management , data analysis, data conditioning, web semantic, management team analyst, business intelligence, open source intelligence, privacy e sicurezza dei dati e dei sistemi, tecniche di presentazione e comunicazione aziendale.
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Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning
I Big Data sono una realtà e la professionalità del data scientist è tanto ambita quanto rara sul mercato del lavoro. All’interno delle aziende, infatti, gli investimenti si concentrano sempre più sull’analisi dei dati, con lo scopo di prendere decisioni efficaci e migliorare prodotti, servizi e vendite. Questo manuale presenta in modo semplice e concreto i Big Data a chi non ha particolare esperienza ma vuole passare velocemente dalla teoria alla pratica. Per questo viene introdotto KNIME, uno strumento open source e gratuito dotato di un’interfaccia grafica che ne semplifica l’utilizzo e permette anche a chi non scrive codice di sfruttare i principali algoritmi di machine learning. Dopo aver definito cosa sono – e non sono – i Big Data, attraverso esempi pratici e tutorial viene spiegato come costruire cluster per organizzare dati e come creare modelli di predizione. Infine vengono introdotti argomenti più avanzati come il riconoscimento e l’analisi del linguaggio umano, e l’estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python. Una guida per manager, professionisti e studenti, ma più in generale per chiunque voglia iniziare a lavorare con i Big Data apprezzandone le opportunità e comprendendone le criticità.
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Big data. Architettura, tecnologie e metodi per l’utilizzo di grandi basi di dati
Ogni giorno nel mondo vengono creati miliardi di dati digitali. Questa mole di informazione proviene dal notevole incremento di dispositivi che automatizzano numerose operazioni – record delle transazioni di acquisto e segnali GPS dei cellulari, per esempio – e dal Web: foto, video, post, articoli e contenuti digitali generati e diffusi dagli utenti tramite i social media. L’elaborazione di questi “big data” richiede elevate capacità di calcolo, tecnologie e risorse che vanno ben al di là dei sistemi convenzionali di gestione e immagazzinamento dei dati. Il testo esplora il mondo dei “grandi dati” e ne offre una descrizione e classificazione, presentando le opportunità che possono derivare dal loro utilizzo. Descrive le soluzioni software e hardware dedicate, riservando ampio spazio alle implementazioni Open Source e alle principali offerte cloud. Si propone dunque come una guida approfondita agli strumenti e alle tecnologie che permettono l’analisi e la gestione di grandi quantità di dati. Il volume è dedicato a chi, in università e in azienda (database administrator, IT manager, professionisti di Business Intelligence) intende approfondire le tematiche relative ai big data. È, inoltre, un valido supporto per il management aziendale per comprendere come ottenere informazioni utilizzabili nei processi decisionali.
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Big data marketing. Creare valore nella platform economy con dati, intelligenza artificiale e IoT
Il big data marketing non è solo l’applicazione al marketing tradizionale di strumenti di analisi innovativi, bensì un modo nuovo e diverso di fare marketing e business. Oggi è fondamentale spostare l’attenzione su come i big data stanno trasformando i processi di marketing e su come la conoscenza di questi cambiamenti può aiutare a migliorare le attività di marketing e di business più in generale. Questo volume è un’introduzione critica alle pratiche di big data marketing, anche nella vasta area delle big data analytics. La descrizione delle nuove tecnologie e dei nuovi approcci (dall’lnternet of Things all’intelligenza artificiale, dal data mining al machine learning) è sviluppata sia su un piano teorico sia sulla base di specifici casi aziendali, ed è posta costantemente in relazione con i cambiamenti strategici in atto, nell’intento di supportare i manager nel decision making quotidiano in azienda. L’obiettivo è non solo offrire un quadro di ciò che è possibile fare con i big data ma, soprattutto, spingere il lettore a riflettere sul tema, e quindi ad affrontare anche il dark side della società e dell’economia dei big data.
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L’analisi dei big data con Python. Le migliori tecniche per aggregare i dati
Il linguaggio di programmazione Python è molto utilizzato come strumento software per l’analisi dei Big Data in ambito aziendale e non solo. Questo testo, scritto da specialisti, mostra diversi tool e tecniche per gestire i dati provenienti da varie fonti e database allo scopo di renderli fruibili per successive analisi statistiche e computazionali. I capitoli sono brevi, centrati su ogni singola tecnica operativa e sempre conclusi con esercizi e codici di esempio. Oltre a Python vengono quindi descritti una serie di tool e strumenti specifici, perlopiù open source, che supportano il lavoro di sviluppo del software. Imparerete a: utilizzare Python per leggere e trasformare i dati in diversi formati; utilizzare strumenti avanzati come Jupiter, Spark, Parquet, Pandas e Hadoop; generare statistiche e metriche di base utilizzando i dati su disco; svolgere elaborazioni distribuite su cluster; convertire dati da varie fonti in formati di archiviazione o query; preparare i dati per analisi statistiche, visualizzazioni e machine learning; presentare i dati sotto forma di grafici efficaci.
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Recent Trends in Big Data Analytics for Internet of Things
offre una panoramica completa di tutti gli aspetti dell'analisi dei big data nei sistemi Internet of Things (IoT). Il libro include discussioni sulle tecnologie abilitanti dell'analisi dei dati IoT, i tipi di analisi dei dati IoT, le sfide nell'analisi dei dati IoT, la domanda di analisi dei dati IoT, piattaforme informatiche, strumenti analitici, privacy e sicurezza. Gli illustri redattori hanno incluso risorse che affrontano tecniche chiave nell'analisi dei dati IoT. Il libro dimostra come selezionare le tecniche appropriate per portare alla luce preziose informazioni dai dati IoT e offre nuovi progetti per i sistemi IoT. Con una costante attenzione alle strategie pratiche con applicazioni concrete per analisti di dati e professionisti dell'IoT, Big Data Analytics per Internet of Things offre anche ai lettori: Un'introduzione completa all'Internet delle cose, comprese le architetture IoT, le tecnologie abilitanti e le applicazioni
Un'esplorazione dell'intersezione tra Internet of Things e Big Data, incluso l'IoT come fonte di Big Data, le caratteristiche uniche dei dati IoT, ecc.
Una discussione sull'analisi dei dati IoT, inclusi i requisiti di analisi dei dati dei dati IoT e i tipi di analisi dell'IoT, inclusi l'analisi predittiva, descrittiva e prescrittiva
Un trattamento delle tecniche di apprendimento automatico per l'analisi dei dati IoT
Perfetto per professionisti, operatori del settore e ricercatori impegnati nell'analisi dei big data relativi ai sistemi IoT, Big Data Analytics per Internet of Things guadagnerà anche un posto nelle librerie di progettisti e produttori IoT interessati a facilitare l'implementazione efficiente delle strategie di analisi dei dati.
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Handbook of Research for Big Data: Concepts and Techniques
I dati sono diventati una risorsa preziosa come mai prima d'ora. Oggi la sfida non è una carenza di dati, ma la necessità di tecniche e metodi sufficientemente in grado di raccogliere informazioni preziose dalla massa in rapida evoluzione dei Big Data. Questo nuovo volume, Handbook of Research for Big Data: Concepts and Techniques, aiuta a raccogliere la sfida della gestione e dell'utilizzo dei Big Data presentando nuove ricerche su vari progressi tecnologici nel campo.
I capitoli del libro presentano informazioni su importanti applicazioni, concetti e tecnologie per i Big Data nell'attuale scenario industriale e di mercato. Esamina i problemi del dominio di ricerca e le loro soluzioni, nonché vari casi di studio di ricerca, piani di ricerca, metodologie e set di dati correlati per le quattro V: volume, velocità, varietà e veridicità.
I capitoli trattano i Big Data in materia di governance, trasporti, gestione dei disastri, epidemiologia e altro ancora. Il libro tratta la progettazione e l'analisi del calcolo riconfigurabile di SoC per IoT, tecniche e applicazioni di data mining, l'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale nei big data e altro ancora.
Il volume è una risorsa preziosa per i ricercatori sia del mondo accademico che dell'industria per conoscere e migliorare le proprie conoscenze e competenze nell'ampia area del calcolo e delle applicazioni dei big data.
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Migliori Libri sul Data mining e machine learning
Machine learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza
Elaborare il magma di dati oggi disponibile è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l’informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l’utilizzo di librerie Python dedicate – tra cui scikit-learn, Theano e Keras – applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l’analisi del linguaggio naturale, l’elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L’approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python.
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Data Mining: Principali tecniche statistiche
Questa breve opera non può e non vuol essere un manuale completo ed esauriente di quello che si chiama Data Mining. L’intenzione è di offrire al principiante una maniera di comprendere che cosa sia il cosiddetto Data Mining e parallelamente i rudimenti dell’argomento. Vale la pena di notare che oggidì vengono automaticamente raccolte grandi masse di dati: si entra nel tempo dei Big Data ed allora il Data Mining assume un’importanza crescente e viene usato sempre di più nel mondo produttivo. Si è cercato di fare comprendere la logica dei diversi metodi: coloro che vorranno operare nel settore potranno così approfondire le tecniche ed ogni formalismo su altri testi meno introduttivi. Dopo una breve panoramica, vengono approfondite le tecniche statistiche di data mining, le applicazioni nel campo del marketing e infine il web mining con l’approfondimento di un case study. L’accento viene posto sull’aspetto statistico del Data Mining e sul senso statistico dei metodi e delle tecniche di questo campo di studio.
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Appunti sparsi di Machine Learning: Un vademecum per comprendere uno degli argomenti più affascinanti dei nostri giorni
Confrontandomi quotidianamente con tematiche tecnologiche legate all’analisi e alla comprensione dei dati, è sorta in me quasi una necessità impellente di provare a raccogliere e organizzare appunti di varia natura sul tema del machine learning che mai come in questi anni sembra essere decollato come “strumento” in grado di aumentare ulteriormente la competitività aziendale.
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Algoritmo di estrazione dati per prevedere il lupus eritematoso sistemico (SLE)
L’estrazione dei dati viene utilizzata dai medici per identificare trattamenti efficaci e buone pratiche, e i pazienti ricevono servizi sanitari migliori e più convenienti. Le enormi quantità di informazioni generate dalle transazioni sanitarie sono troppo avanzate e voluminose, che sono complesse per essere elaborate e analizzate in modo tradizionale. L’obiettivo principale del libro si concentra sullo sviluppo di un algoritmo di cluster BasedClassification (OCBC) ottimale, un moderno algoritmo di data mining per prevedere la malattia sistemica del lupus eritematoso. L’accuratezza dell’algoritmo è dimostrata dalla costruzione dello strumento di previsione del Lupus-Eritematoso Sistemico per predire la malattia nella fase iniziale della Classificazione basata su Cluster utilizzando un algoritmo ottimale (OCBC). Gli algoritmi ID3, C4.5, J48 sono selezionati come algoritmi di base per confrontare l’accuratezza, la specificità, la sensibilità, la precisione, il richiamo e la misura F, le statistiche Kappa, ecc. con l’algoritmo OCBC proposto. Sono stati condotti molti tipi di ricerche per confrontare l’accuratezza dell’algoritmo OCBC sullo stesso set di dati e il risultato mostra che l’OCBC supera l’ID3 J48 e gli algoritmi. La precisione dell’OCBC migliora ulteriormente dopo il clustering il set di dati.
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Machine Learning Workflow: Dal prototipo alla produzione
Il volume è idealmente suddiviso in 2 due parti principali:
la prima, che copre l’80% del libro, analizza con un buon livello di dettaglio lo schema workflow proposto riferibile alla metodologia CRISP-DM che utilizzerò nel volume, benché “aggiornata” per rispondere alle specifiche esigenze legate al mondo Big Data e ML (in alcuni punti saranno presenti semplici parti di codice in linguaggio Python, strumentali all’esemplificazione di alcune parti) e introduce anche il CD4ML legato a tematiche ML in ambito DevOps e caratterizzato da un approccio più moderno.
La seconda riporta due casi reali ripercorrendo l’intero workflow e mostrando come, nei casi di specie, problemi e criticità siano state affrontate e risolte, anche in questa parte non mancheranno alcuni esempi di codice Python e il riferimento a specifiche architetture e infrastrutture, ove necessario saranno esplicitati alcuni temi laterali ma rilevanti per la comprensione dei casi.
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Migliori libri per i Data scientist, la nuova professione
Data scientist. Tra competitività e innovazione
Di fronte all’affermarsi della Algorithm Economy e dei Big Data, per le organizzazioni diventa sempre più necessaria una figura professionale capace di dialogare e collaborare con COBOT e macchine intelligenti: il Data Scientist. Rispondendo a questa esigenza, il volume fornisce indicazioni pratiche sia a coloro che vogliono intraprendere e sviluppare ai massimi livelli la carriera di Data Scientist sia alle aziende che desiderano accogliere questa figura per migliorare capacità decisionale e competitività. Vengono approfonditi i seguenti aspetti: background elettivo del Data Scientist; skill e competenze; ruoli e attività; sviluppo di carriera; evoluzione della professione; strumenti a disposizione; nuove frontiere che la tecnologia impone all’attenzione dei decisori.
La Data Science, ovvero la Scienza dei dati, è nata nel 1974 ad opera dell’informatico danese Peter Naur intendendo con essa quella disciplina che si occupa di gestire i dati a disposizione, per come essi già sono senza però tentare di ricavarne della informazioni utili. Solo dopo con l’arrivo dei big data l’attenzione viene focalizzata sui dati che acquisiscono una rilevanza maggiore: si capisce di fatti quanto valore ai fini del mercato questa enorme quantità di dati possa assumere e si studiano le tecniche adatte a riuscire a ricavare da essi quante più informazioni possibili.
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Data Science con Python: dalle stringhe al machine learning, le tecniche essenziali per lavorare sui dati
La data science è una materia in rapida evoluzione le cui applicazioni spaziano in ambiti diversi della nostra vita. Questo libro insegna a trasformare database caotici e dati non strutturati in dataset omogenei e ordinati attraverso l'impiego degli strumenti essenziali del linguaggio Python per il data mining, il machine learning, la network analysis e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Il lettore impara ad acquisire dati numerici e testuali eterogenei da fonti diverse come semplici file locali, database e il Web. Scopre come ripulirli e normalizzarli. Lavora su basi di dati SQL e NoSQL, applica strumenti per la rappresentazione grafica e scopre i modelli di analisi statistiche e predittive più utilizzati nel campo del machine learning.
Una lettura dedicata a studenti e docenti, ai professionisti alle prime armi e agli sviluppatori in cerca di una guida di riferimento. I requisiti fondamentali sono una normale esperienza di programmazione in Python e un ambiente di sviluppo con installata la versione 3.3 (o superiore) del linguaggio oltre ai moduli e alle librerie specifiche indicate nel testo.
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