Tài liệu Data Analysis & TOP +10 cuốn sách về phân tích dữ liệu

Tất cả những cuốn sách đã được liệt kê trên đều cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

1. Data Analysis Using SQL and Excel của Gordon S. Linoff và Michael J. A. Berry: Cuốn sách giúp nắm vững cách sử dụng SQL và Excel trong phân tích dữ liệu. Từ việc truy vấn cơ sở dữ liệu bằng SQL đến việc sử dụng Excel để biểu đồ hóa và phân tích dữ liệu, sách cung cấp một hướng dẫn rõ ràng và dễ hiểu. Tuy nhiên, hạn chế của cuốn sách này là nó chỉ tập trung vào hai công cụ này, giới hạn phạm vi của phân tích dữ liệu.
2. Data Analysis with Python của Wes McKinney: Quyển sách này giới thiệu và hướng dẫn sử dụng ngôn ngữ lập trình Python trong phân tích dữ liệu, bao gồm các khía cạnh cơ bản của phân tích dữ liệu như xử lý dữ liệu, trực quan hóa và phân tích số liệu. Với nhiều ví dụ minh họa dễ hiểu ứng với mỗi công cụ phân tích dữ liệu sẵn có, đây là một nguồn tài liệu tuyệt vời cho những người mới bắt đầu trong lĩnh vực Data Analysis.
3. Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight của John W. Foreman: Tại quyển sách này, bạn sẽ hiểu về các kỹ thuật khoa học dữ liệu để chuyển đổi thông tin thành insight. Sách cung cấp phương pháp và công cụ để phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và tạo ra giá trị từ dữ liệu. Mặc dù không đi sâu vào các thuật toán và kỹ thuật cụ thể, cuốn sách này mang đến một cái nhìn tổng quan về khoa học dữ liệu và cung cấp nhiều ví dụ cũng như hướng dẫn thực tế.
4. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals của Cole Nussbaumer Knaflic: Với quyển sách này, bạn sẽ hiểu được về cách truyền đạt thông tin dữ liệu một cách hiệu quả thông qua việc sử dụng các biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu. Điểm khác biệt của quyển sách đó là sử dụng các câu chuyện liên quan, giúp người đọc không bị nhàm chán.
5. Data Analytics Made Accessible của Anil Maheshwari và Anoop Singhal: Đây là một cuốn sách giúp người đọc tiếp cận với phân tích dữ liệu một cách dễ dàng và hiệu quả. Cuốn sách này giải thích các khái niệm cơ bản của phân tích dữ liệu và cung cấp các ví dụ và bài tập để thực hành. Sách tập trung vào việc giúp người đọc nắm bắt và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu trong thực tế.
6. Data Mining: Concepts and Techniques của Jiawei Han, Micheline Kamber và Jian Pei: Sách giới thiệu các khái niệm và phương pháp của khai thác dữ liệu, từ việc tiền xử lý dữ liệu đến việc áp dụng các thuật toán khai thác dữ liệu. Nó cung cấp một cơ sở kiến thức toàn diện về lĩnh vực này và là nguồn tham khảo hữu ích cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia về dữ liệu.
7. Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking của Foster Provost và Tom Fawcett: "Data Science for Business" nhằm giúp các nhà quản lý và doanh nhân hiểu về khoa học dữ liệu và tư duy phân tích dữ liệu. Nó giải thích các khái niệm và phương pháp của khoa học dữ liệu, từ việc thu thập và tiền xử lý dữ liệu đến việc áp dụng các mô hình dự đoán và tạo ra giá trị từ dữ liệu. Nó cung cấp các ví dụ và kịch bản thực tế để giúp người đọc áp dụng khoa học dữ liệu trong môi trường kinh doanh.
8. The Art of Data Science: A Guide for Anyone Who Works with Data của Roger D. Peng và Elizabeth Matsui: Sách cung cấp một góc nhìn thú vị về việc làm việc với dữ liệu và khuyến khích sự sáng tạo trong phân tích. Cuốn sách này tập trung vào quá trình tư duy và phương pháp trong việc thực hiện phân tích dữ liệu, từ việc đặt câu hỏi và thu thập dữ liệu đến việc hiểu và trực quan hóa dữ liệu. Sách cung cấp một góc nhìn thú vị về việc làm việc với dữ liệu và khuyến khích sự sáng tạo trong phân tích.
9. Data Science from Scratch: First Principles with Python của Joel Grus: Cuốn sách này cung cấp một góc nhìn chi tiết về các khái niệm và công cụ cơ bản trong khoa học dữ liệu. Nó giúp bạn hiểu về các thuật toán phân tích dữ liệu, các nguyên lý cơ bản và cách triển khai chúng bằng Python.

Mỗi cuốn sách đều có những điểm mạnh riêng, nhưng chung quy lại, chúng đều giúp bạn nắm bắt các nguyên tắc, phương pháp và công cụ quan trọng trong phân tích dữ liệu. Bạn có thể chọn cuốn sách phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của mình để tiếp cận và phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu của mình.

Một nguồn tài liệu miễn phí và chất lượng mà bạn không nên bỏ qua, đó là Video Tổng quan về Data Analyst của MindX Technology School. Đây là bộ tài liệu dành cho những người mới bắt đầu mà hoàn toàn miễn phí, giúp bạn có cái nhìn tổng quan về ngành dữ liệu và khoa học dữ liệu, cùng những thuật ngữ và công việc chính liên quan đến ngành này.

Trong video của MindX, bạn sẽ được tìm hiểu về tổng quan ngành dữ liệu và khoa học dữ liệu, hiểu được lý do tại sao cần phải tập trung vào việc thu thập, phân tích và trình bày thông tin từ dữ liệu để hỗ trợ quyết định và giải quyết vấn đề. Hay là sự phát triển công việc và lộ trình nghề nghiệp của một Data Analyst. Bạn sẽ nhận biết được các bước cần thiết để trở thành một Data Analyst thành công, bao gồm việc học những kỹ năng cần thiết và tích lũy kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Bạn cũng sẽ được giới thiệu với các vị trí việc làm phổ biến trong ngành phân tích dữ liệu, như Data Scientist, Business Analyst và Data Engineer.

Bộ tài liệu cũng sẽ giải thích định nghĩa và ý nghĩa của một số thuật ngữ quan trọng trong ngành dữ liệu và khoa học dữ liệu. Và cuối cùng sẽ giải đáp một số câu hỏi thường gặp về dữ liệu như cách lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu, quy trình xử lý dữ liệu, hoặc cách áp dụng Machine Learning vào công việc phân tích dữ liệu. Có thể nói, đây là một tài liệu hữu ích, đơn giản và dễ hiểu cho những người mới bắt đầu hướng đến một sự nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu.

⇒ Đăng ký nhận tài liệu tại đây: https://forms.gle/xstEatNp7iev6JZR7

Và trên đây là toàn bộ những thông tin về các nguồn sách, tài liệu về Data Analysis mà bạn nên biết. Mong rằng bài viết này sẽ hữu ích cho quá trình học. Và đừng quên theo dõi MindX để có thêm những kiến thức bổ ích khác nhé!