Nhận FREE 9 cuốn sách không thể thiếu cho người mới làm Data Analyst (theo kỹ năng)

Trong thế giới phát triển nhanh chóng ngày nay, điều cần thiết là phải tiếp tục học hỏi và cập nhật các kỹ năng của mình để luôn phù hợp. Với sự ra đời của các công nghệ mới, điều quan trọng hơn bao giờ hết là phát triển các kỹ năng của chúng ta và luôn đi trước xu hướng.

Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi, việc nâng cao chuyên môn của mình ở những lĩnh vực sau là điều không thể thiếu: kiến thức chuyên môn, tư duy phân tích và giải quyết vấn đề, kỹ năng phân tích dữ liệu,…

Tuy vậy, không phải bất cứ ai cũng có điều kiện để tham gia các khoá học hoặc mua sách chính thức với giá hàng trăm đô, nên Datapot hôm nay sẽ giới thiệu 9 đầu sách tới mọi người, đồng thời gửi tặng HƠN 100 cuốn sách quý báu MIỄN PHÍ tới mọi người, đừng bỏ lỡ nhé!

Để hệ thống hoá bức tranh toàn cảnh, ta luôn cần có một kiến thức tổng quát về lĩnh vực mình đang theo, những bài toán ứng dụng trong doanh nghiệp là gì. Đồng thời, khả năng am hiểu về doanh nghiệp, đưa ra phân tích và các đề xuất liên quan cũng là điều thiết yếu. Và cuốn sách đầu tiên đó là…

Data Analytics Made Accessible (by Dr. Anil Maheshwari)

Cuốn sách “Data Analytics Made Accessible” cung cấp phần giới thiệu rõ ràng và dễ hiểu về lĩnh vực trí tuệ doanh nghiệp (BI) và khai thác dữ liệu. Sách bao gồm tất cả các chủ đề thiết yếu bằng các ví dụ thực tế về phân tích dữ liệu, bài tập nghiên cứu trường hợp và hướng dẫn khai thác dữ liệu R và Python cho người mới bắt đầu. Mỗi chương của cuốn sách đều có một tình huống điển hình từ một câu chuyện có thật, khiến nó vừa dễ hiểu vừa mang tính giáo dục. Từ đó, hệ thống hoá một lượng kiến thức nhất định về nghề, nhìn thấy bức tranh toàn cảnh về nghề data giúp bạn bớt hoang mang, học các kiến thức trong mảng nhanh hơn rất nhiều.

Chủ đề chính

• Kho dữ liệu (data warehousing)
• Khai phá dữ liệu (data mining)
• Cây quyết định (decision trees)
• Mô hình hồi quy (regression models)
• Mạng neural nhân tạo (artificial neural networks)
• Phân tích cụm (cluster analysis)
• Khai phá luật kết hợp (association rule mining)
• Khai phá dữ liệu văn bản (text mining)
• Khai phá web (web mining)
• Dữ liệu lớn và lời khuyên nghề nghiệp về khoa học dữ liệu

Đánh giá

(4.3/5 - Amazon.com)

Cuốn sách được mô tả là phần giới thiệu ngắn gọn và dễ tiếp cận về chủ đề kinh doanh thông minh và khai thác dữ liệu, kèm theo các ví dụ cụ thể. Cuốn sách là một hướng dẫn hữu ích cho ai cần giải quyết vấn đề, cung cấp một khuôn khổ rõ ràng và ngắn gọn để giải quyết các vấn đề kinh doanh và là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để tìm hiểu về phân tích dữ liệu. Trên thực tế, tài nguyên này được đón nhận nồng nhiệt đến mức một số trường đại học đã đưa nó vào phần tài liệu đọc bắt buộc cho nhiều khóa học phân tích.

Data Science for Business (by Foster Provost and Tom Fawcett)

Một cuốn sách nâng cao hơn được viết bởi các chuyên gia khoa học dữ liệu nổi tiếng, “Data Science for Business” giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu và hướng dẫn bạn tư duy phân tích dữ liệu cần thiết. Hướng dẫn này cũng giúp bạn hiểu nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu đang được sử dụng ngày nay.

Một điều quan trọng không thể thiếu, bạn sẽ không chỉ học được cách cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan trong kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu mà còn học được cách tham gia thông minh vào các dự án khoa học dữ liệu của công ty bạn.

Chủ đề chính

• Hiểu cách khoa học dữ liệu phù hợp với tổ chức của bạn và cách bạn có thể sử dụng nó để tạo lợi thế cạnh tranh
• Hãy coi dữ liệu là tài sản kinh doanh cần được đầu tư cẩn thận nếu bạn muốn đạt được giá trị thực
• Tiếp cận các vấn đề kinh doanh bằng phân tích dữ liệu, sử dụng quy trình khai thác dữ liệu để thu thập dữ liệu tốt theo cách phù hợp nhất
• Tìm hiểu các khái niệm chung để thực sự trích xuất kiến thức từ dữ liệu
• Áp dụng các nguyên tắc khoa học dữ liệu khi phỏng vấn ứng viên làm công việc khoa học dữ liệu

Đánh giá

(4.13/5 - Goodreads)

Trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay, kỹ năng xác suất và thống kê (Probability & Statistics) là điều cần thiết để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường việc làm. Nhà tuyển dụng đang tìm kiếm những ứng viên có thể thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Bằng cách phát triển kỹ năng này, chúng ta có thể giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp và đưa ra các quyết định hiệu quả hơn. Kỹ năng cũng rất quan trọng để hiểu những hạn chế của dữ liệu và tránh những cạm bẫy phổ biến như biểu đồ sai lệch và các biến gây nhiễu.

Practical Statistics for Data Scientists (by Peter Bruce & Andrew Bruce)

Cuốn sách này lý tưởng cho những người mới bắt đầu cuộc hành trình của mình. Phân tích thống kê cũng là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu và học máy và cuốn sách này bao gồm tất cả các khái niệm cơ bản về nó. Khi sử dụng cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu tại sao EDA (phân tích khám phá dữ liệu) lại quan trọng cũng như cách tiếp cận nó. Sách cũng cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách lấy mẫu ngẫu nhiên có thể làm giảm sai lệch, phân tích hồi quy và cách phát hiện sự bất thường cũng như các phương pháp học máy thống kê. Ngoài những khái niệm này, cuốn sách này còn có các ví dụ về code bằng cả R và Python.

Chủ đề chính

50 khái niệm thống kê thiết yếu bằng cách sử dụng R và Python

• Chương 1: Khai phá dữ liệu với những chỉ số thống kê
• Chương 2: Phương pháp chọn mẫu
• Chương 3: Mội số phương pháp Testing
• Chương 4: Hồi quy và dự đoán
• Chương 5: Bài toán về phân cụm, phân loại (classifications)
• Chương 6: Thuật toán về machine learning
• Chương 7: Phương pháp unsupervised learning

Đánh giá

(4.17/5 - Goodreads)

Trong bài đánh giá của InsideBIGDATA, cuốn sách được mô tả là một cuốn sách quan trọng trên một số phương diện. Độc giả khác còn nhận thấy cuốn sách này là một cẩm nang tham khảo tuyệt vời để tìm hiểu về thống kê. Sách cũng giúp các độc giả biết cách tránh lạm dụng chúng và đưa ra lời khuyên về điều gì quan trọng và điều gì không.

The Art of Statistics (by David Spiegelhalter)

Một phiên bản hoàn toàn mới lạ so với “Naked Statistics”. Cuốn sách dạy người đọc cách rút ra kiến thức từ dữ liệu thô bằng cách tập trung vào các khái niệm và mối liên hệ đằng sau toán học. Sách cũng cung cấp các ví dụ thực tế để giới thiệu các vấn đề phức tạp và cho thấy số liệu thống kê có thể giúp giải quyết các vấn đề như xác định hành khách may mắn nhất trên tàu Titanic, liệu kẻ giết người hàng loạt khét tiếng có bị bắt sớm hơn hay không và liệu việc sàng lọc ung thư buồng trứng có mang lại lợi ích hay không.

Chủ đề chính

• Các khái niệm thống kê trong bối cảnh ứng dụng thực tế
• Xác suất, phân tích dữ liệu, hồi quy và kiểm tra giả thuyết
• Thống kê Bayes và ứng dụng
• Giải thích số liệu thống kê và hiểu sự không chắc chắn

Đánh giá

(4.17/5 - Goodreads)

Cuốn sách được mô tả là hướng dẫn “quan trọng và toàn diện” về tư duy thống kê, giúp hiểu rõ hơn về những vấn đề lớn nhất trong cuộc sống. Việc tác giả sử dụng những ví dụ thực tế để giới thiệu những vấn đề phức tạp đã được độc giả khen ngợi.

Coding cũng là một kỹ năng thiết yếu trong thế giới kỹ thuật số ngày nay. Mọi trang web, ứng dụng điện thoại thông minh, chương trình máy tính, máy tính và thậm chí cả lò vi sóng đều dựa vào code để hoạt động. Hai ngôn ngữ phổ biến mà chúng ta thường biết đến là SQL, Python, hãy cùng theo chân Datapot tìm hiểu các đầu sách cơ bản này nhé!

SQL QuickStart Guide (by Walter Shields)

Cuốn sách này cung cấp phần giới thiệu thân thiện với người mới bắt đầu về SQL và bao gồm các bài tập giúp bạn thực hành các kỹ năng dữ liệu trong thế giới thực.

Đây là một cuốn sách cung cấp phần giới thiệu thân thiện với người mới bắt đầu về ngôn ngữ lập trình SQL. Cuốn sách được thiết kế để giúp người đọc tìm hiểu cách quản lý, phân tích và thao tác dữ liệu bằng SQL. Đồng thời, sách giúp bạn thực hành các kỹ năng dữ liệu trong thế giới thực.

Chủ đề chính

• Cấu trúc cơ bản của cơ sở dữ liệu
• Cách sử dụng SQL để truy xuất và hiểu dữ liệu
• Các truy vấn SQL quan trọng nhất
• Các ứng dụng chuyên nghiệp của SQL

Python for Data Analysis (by Wes McKinney)

“Python for Data Analysis” là một cuốn sách cực kỳ hữu ích và giàu thông tin. Sách cung cấp phần giới thiệu chắc chắn về cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu và đi kèm với các ví dụ và bài tập thực tế giúp người đọc củng cố hiểu biết của mình về các khái niệm như Numby, Pandas, Visualization. Sách hướng dẫn code trên các nền tảng như Jupiter Notebook nên khá gần gũi với những người phân tích.

Chủ đề chính

• Chương 1: một chương ngắn giúp bạn làm quen với Python và các thư viện khoa học.
• Chương 2 và 3: trình bày nhanh những kiến thức cơ bản về Python và Ipython command shell. Các chương này sẽ giúp ích phần nào nếu bạn chưa có kinh nghiệm về Python.
• Chương 3 và Phụ lục: trình bày NumPy kết hợp pandas được xây dựng trực tiếp trên đó.

Đánh giá

(4.17/5 - Goodreads)

Các khía cạnh tích cực:

• Bài đánh giá cho rằng cuốn sách là một cuốn giới thiệu thực tế và hiện đại về tính toán khoa học bằng Python, được thiết kế riêng cho các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Bài viết cũng dành lời khen tới tác giả Wes McKinney vì là tác giả chính của pandas và đã cung cấp nhiều nghiên cứu điển hình thực tế.

Các khía cạnh tiêu cực:

• Bài đánh giá chỉ trích cuốn sách được viết giống như một hướng dẫn tham khảo, bao gồm một tính năng hoặc thao tác tại một thời điểm mà không có nhiều phân tích dữ liệu thực tế hay giảng dạy các kỹ thuật, lý thuyết thông thường.
• Bài đánh giá chỉ ra rằng cuốn sách này đã lỗi thời vì nó không đề cập đến một số tính năng và chức năng mới được thêm vào pandas kể từ phiên bản 0.18. Nó cũng hiển thị nhiều ví dụ về non-modern code và non-idiomatic code có thể được cải thiện bằng cách sử dụng cú pháp khác.

Trực quan hóa dữ liệu (Visualization) giúp truyền đạt những hiểu biết sâu sắc, hỗ trợ đưa ra quyết định, tạo điều kiện thuận lợi cho việc kể chuyện và khám phá dữ liệu. Nếu không trực quan hóa dữ liệu, ta sẽ rất khó để có được thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu phức tạp và đưa ra quyết định sáng suốt.

Storytelling with data (by Cole Nussbaumer Knaflic)

Một cuốn sách vô cùng nổi tiếng mà bất cứ ai làm dữ liệu cùng đã từng biết đến. “Storytelling with data” là cuốn sách của Cole Nussbaumer Knaflic, giải thích cách sử dụng dữ liệu để kể một câu chuyện rõ ràng và hấp dẫn. Cuốn sách hướng tới các chuyên gia kinh doanh cần giao tiếp với dữ liệu, bao gồm sinh viên, nhà phân tích, lãnh đạo và quản lý. Cuốn sách này chính là chìa khoá thay đổi hoàn toàn tư duy và mindset của mọi người khi trình bày biểu đồ cho một báo cáo, bản trình bày đi làm hằng ngày. Từ chọn một biểu đồ đúng, chọn màu sắc phù hợp, biết loại bỏ thông tin gây nhiễu và trình bày như thế nào để hướng khách hàng vào chủ đề mình muốn nói một cách hiệu quả nhất.

Chủ đề chính

• Hiểu ngữ cảnh
• Chọn cách hiển thị hình ảnh phù hợp
• Loại bỏ sự lộn xộn
• Tập trung sự chú ý vào điều bạn muốn
• Suy nghĩ như một người thiết kế
• Kể một câu chuyện

Đánh giá

(4.40/5 - Goodreads)

Cấu trúc của sách này hướng tới dữ liệu thực tế, rất phù hợp với môi trường kinh doanh. Các chương tương đối ngắn và đúng chủ đề, hướng tới giao tiếp và tầm quan trọng của bối cảnh. Đây sẽ là một cuốn sách có thể dễ dàng được tiếp thị dưới dạng sách giảng dạy.

Download tại cuối bài viết

Kỹ năng tư duy phản biện (Critical Thinking) nhanh nhạy là một trong những yếu tố mà các công ty tuyển dụng đánh giá cao ở một người phân tích dữ liệu giỏi. Khi có khả năng tư duy tốt, người phân tích không chỉ giải quyết vấn đề hiệu quả, nhanh chóng mà còn hệ thống hoá một cách có tư duy, thuyết phục được người đối diện hiểu được vấn đề, từ đó sẽ đề xuất được các hướng đi cho doanh nghiệp trong vận hành và quản trị kinh doanh. Vậy nên, thay đổi tư duy từ chính bản thân, chính là bước đi quan trọng mà không phải ai cũng làm được!

Thinking with Data (by Max Shron)

Tưởng chừng đối tượng hướng đến là các Data Scientists và Data Analysts, nhưng cuốn sách này lại vô cùng hữu dụng với những ai chưa chuyên sâu về dữ liệu. Cuốn sách ngắn, cô đọng với khái niệm “CoNVO” vô cùng hiệu quả. Sách rèn luyện về tư duy phản biện và rèn luyện tư duy của việc cần có hướng đi đúng ngay từ đầu trước khi làm một công việc nào đó. Cụ thể phải xác định được ngữ cảnh, nhu cầu của đối tác, định nghĩa rõ ràng đầu ra của bài toán mình trả lời. Đồng thời, tác giả không cần quá nhiều từ hoa mỹ để nhấn mạnh các điểm hoặc ràng buộc các khái niệm vào bất kỳ nguyên tắc quản lý dự án hoặc kỹ thuật cụ thể nào.

Chủ đề chính

• Xác định phạm vi: Why trước How
• Cái gì tiếp theo?
• Tranh luận
• Mô hình lý luận
• Nhân quả
• Kết hợp lại với nhau

Đánh giá

(3.90/5 - Amazon.com)

Download tại cuối bài viết

Kỹ năng giải quyết vấn đề (Problem Solving) luôn cần thiết trong cả cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp. Chúng cho phép chúng ta xác định và khai thác các cơ hội trong môi trường cũng như kiểm soát tương lai. Trong nền kinh tế toàn cầu đang thay đổi nhanh chóng hiện nay, các nhà tuyển dụng thường xác định việc giải quyết vấn đề hàng ngày là rất quan trọng đối với sự thành công của tổ chức của họ.

Cracked It (by Bernard Garrette, Corey Phelps, Olivier Sibony)

“Cracked It!” cung cấp cách tiếp cận bốn bước để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Cuốn sách phác thảo các công cụ giải quyết vấn đề thực tế và sâu sắc nhất được phát triển bởi các công ty tư vấn chiến lược được đánh giá cao như McKinsey, BCG và Bain. Các tác giả hướng dẫn người đọc qua từng bước trong quy trình: từ cách trình bày, cấu trúc và sau đó giải quyết vấn đề cho đến cách bán giải pháp. Sau khi đọc xong cuốn sách, bạn sẽ cảm thấy mình cần nhìn mọi việc ở góc độ đa chiều và toàn diện, khi đó công việc phân tích của chúng ta sẽ tốt lên mỗi ngày.

Chủ đề chính

• 5 cạm bẫy khi giải quyết vấn đề
• Phương pháp 4S
• Tuyên bố, cấu trúc, xác định lại vấn đề
• Cấu trúc và giải quyết vấn đề bằng tư duy thiết kế
• Bán giải pháp
• Thực hành phương pháp 4S

Đánh giá

(4.27/5 - Goodreads)

Cuốn sách được mô tả là một hướng dẫn thực tế và sâu sắc để giải quyết vấn đề, cung cấp cách tiếp cận bốn bước để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp. Độc giả trên Amazon UK nhận thấy cuốn sách này là một hướng dẫn hữu ích để giải quyết vấn đề, cung cấp một khuôn khổ rõ ràng và ngắn gọn để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

Download tại cuối bài viết

Chỉ với việc sở hữu 9 đầu sách trên, bạn đã tiết kiệm được cho bản thân hơn 250 đô, một khoản không hề nhỏ phải không nào? Nếu bạn muốn Datapot giới thiệu cho bạn những đầu sách hay các chủ đề đặc sắc nào nữa, đừng ngần ngại bình luận bên dưới để chúng mình biết với nha. Đừng quên theo dõi các bài blog thú vị tại Blog - Datapot.vn nhé.

Ngoài ra, trọn bộ 12 cuốn sách DATA ANALYST và hơn 100 đầu sách hấp dẫn đang chờ đón bạn ở FORM đăng ký bên dưới. Nhanh tay để sưu tầm thêm sách vào tủ sách của bản thân nhé!