Big Data: i migliori libri su machine learning e data mining

Big Data: in questo articolo scopriremo quali sono i migliori libri di machine learning e data mining per il data scientist.

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 mining, 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 mining, 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 mining 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 mining 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 mining 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 ad hoc.

In questa nostra selezione dei testi  per i futuri data scientist troverete i migliori libri su machine learning,  big data, data mining.

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.

Big Data: i migliori libri per il Data Scientist

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Big Data. La guida completa per il Data Scientist

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Un manuale che spiega come estrapolare le informazioni cercate da un ammasso enorme di dati grezzi, che spiega cioè come analizzare i Big Data attraverso elementi di statistica e matematica, calcolo delle probabilità, data mining, database management e analysis, etc.

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Big Data Analytics. Analizzare e interpretare dati con il machine learning

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I Big Data analizzati attraverso le più recenti tecniche di analisi e aggregazione di cluster per organizzare dati e  creare modelli di predizione. Nel testo si spiega al lettore le metodologie avanzate che permettono al Data Scientist  il riconoscimento e l’analisi del linguaggio umano e l’estensione delle funzionalità di KNIME con R e Python.

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L’analisi dei big data con Python. Le migliori tecniche per aggregare i dati

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Un manuale aggiornato sull’uso di Python  per analizzare i dati informatici e che ne illustra la tecnica con esercizi e codici di esempio.

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Data minig e machine learning: i migliori libri sull’argomento

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Data Science e Machine Learning: Dai dati alla conoscenza

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Il data scientist è la professione del XXI secolo: le aziende sono sempre più alla ricerca, nell’epoca della globalizzazione e delle reti globali, di professionisti dei Big Data in grado di comprendere le relazioni tra i dati, anche con l’aiuto del machine learning,  estrapolare le informazioni di interesse e creare modelli previsionali.

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Data scientist, una nuova professione

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Data scientist. Tra competitività e innovazione

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Oggi viviamo nell’epoca della Algorithm Economy e dei Big Data: questo manuale è dedicato sia ai data scientist di domani sia alle aziende alla ricerca dei migliori professionisti dotati di capacità decisionale e competitività. Nel testo troverete illustrati il background elettivo del Data Scientist,  skill e competenze necesssari per lo sviluppo di carriera.

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.