Saat ini, data science sedang naik daun dan banyak perusahaan mencari talenta di bidang ini. Jika kamu tertarik untuk menjadi seorang data scientist, membaca buku-buku berikut akan sangat membantu mempersiapkan dirimu.
21 Rekomendasi Buku Data Science
Buku untuk Pemula
| No. | Judul | Rangkuman Singkat |
|---|---|---|
| 1 | Python Crash Course (Eric Matthes) | Pengantar Python untuk pemula, dengan latihan dan contoh. |
| 2 | R for Data Science (Hadley Wickham & Garrett Grolemund) | Pengantar R untuk Data Science, termasuk tidyverse. |
| 3 | Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data (Charles Wheelan) | Statistik dasar dengan contoh menarik dan relatable. |
| 4 | Data Science from Scratch (Joel Grus) | Pengantar Data Science tanpa coding, fokus pada konsep. |
| 5 | Think Like a Data Scientist (Brian Godlove) | Cara berpikir dan metodologi Data Science. |
Buku untuk Tingkat Menengah
| No. | Judul | Rangkuman Singkat |
|---|---|---|
| 6 | Python for Data Analysis (Wes McKinney) | Python untuk analisis data, termasuk NumPy, Pandas, dan Matplotlib. |
| 7 | R in Action (Robert I. Kabacoff) | R untuk analisis data, termasuk statistik, machine learning, dan visualisasi. |
| 8 | Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow (Aurélien Géron) | Machine learning dengan Python, Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow. |
| 9 | Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, & Aaron Courville) | Pembelajaran mendalam (deep learning) dengan teori dan contoh. |
| 10 | Data Science for Business (Foster Provost & Tom Fawcett) | Data Science untuk bisnis, dengan contoh dan studi kasus. |
Buku untuk Tingkat Lanjut
| No. | Judul | Rangkuman Singkat |
|---|---|---|
| 11 | The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, & Jerome Friedman) | Statistik komputasi untuk machine learning. |
| 12 | Bayesian Data Analysis (Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, & Donald B. Rubin) | Analisis data Bayesian dengan contoh dan aplikasi. |
| 13 | Causal Inference (Judea Pearl) | Inferensi kausal untuk data observasi dan eksperimen. |
| 14 | Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Kevin P. Murphy) | Machine learning dengan sudut pandang probabilitas. |
| 15 | Speech and Language Processing (Daniel Jurafsky & James H. Martin) | Pemrosesan bahasa alami (NLP) dengan teori dan contoh. |
Buku Lainnya
| No. | Judul | Rangkuman Singkat |
|---|---|---|
| 16 | Data Science for Everyone (Jake Porus) | Data Science untuk semua orang, tanpa coding. |
| 17 | The Art of Data Science (Foster Provost & Tom Fawcett) | Seni Data Science, dengan fokus pada komunikasi dan presentasi. |
| 18 | Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data (Charles Wheelan) | Statistik dasar dengan contoh menarik dan relatable. |
| 19 | Storytelling with Data (Cole Nussbaumer Knaflic) | Menceritakan kisah dengan data, untuk visualisasi dan presentasi. |
| 20 | Ethics of Data Science (John Danaher) | Etika Data Science, dengan contoh dan studi kasus. |
| 21 | Data Feminism (Catherine D’Ignazio & Lauren Klein) | Feminisme data, untuk keadilan dan kesetaraan dalam Data Science. |
Python for Data Analysis
Buku karya Wes McKinney ini adalah buku klasik yang harus kamu baca jika ingin belajar Python untuk analisis data. Bahasannya dimulai dari dasar sehingga cocok untuk pemula. Beberapa topik yang dibahas antara lain:
- Pandas untuk manipulasi dan analisis data
- NumPy untuk komputasi ilmiah
- Visualisasi data dengan Matplotlib
Ini adalah buku wajib bagi siapa pun yang ingin mulai belajar data science menggunakan Python.
Storytelling with Data
Buku karya Cole Nussbaumer Knaflic ini mengajarkan keterampilan penting dalam menyajikan data dan bercerita dengan data. Data science tidak hanya tentang coding dan algoritma, tapi juga bagaimana menerjemahkan hasil analisis menjadi insight bisnis.
Beberapa tips yang diajarkan antara lain:
- Fokus pada inti cerita dari data
- Pilih visualisasi data yang sesuai
- Jelaskan makna di balik angka
Kemampuan bercerita dengan data akan membuat analisismu lebih dimengerti dan berdampak.
Data Science for Business
Ditulis oleh Foster Provost & Tom Fawcett, buku ini memberikan perspektif bisnis dalam penerapan data science. Data science tidak hanya tentang teknik, tapi juga tentang memahami masalah bisnis dan memberikan solusi.
Beberapa hal yang dibahas:
- Aplikasi data science untuk pengambilan keputusan bisnis
- Memanfaatkan data science untuk competitive advantage
- Prinsip-prinsip analisis data
Buku ini cocok untuk memahami nilai data science dalam konteks dunia bisnis.
Data Science from Scratch
Ditulis oleh Joel Grus, buku ini membahas data science dan implementasinya menggunakan Python. Diawali dengan konsep dasar statistik dan algebra linier, buku ini membimbing pembaca untuk membangun berbagai algoritma machine learning dari nol.
Beberapa topik:
- Regresi linier sederhana
- Regresi logistik
- Pohon keputusan
- Jaringan syaraf
Buku yang bagus untuk latihan coding dan memperkuat pemahaman konsep di balik algoritma.
Designing Machine Learning Systems
Buku teknis karya Luis Pedro Coelho ini membahas praktik-praktik terbaik dalam membangun sistem machine learning skala besar. Tidak hanya coding, tapi juga arsitektur, infrastruktur, dan proses yang dibutuhkan.
Beberapa topik:
- Pipeline dan workflow machine learning
- Serving model sebagai layanan
- Monitoring dan pemeliharaan model
- Organisasi data science team
Buku yang berguna untuk memahami sisi engineering dari machine learning.
Ethics for Data Science
Buku singkat karya Mike Loukides dan DJ Patil ini penting dibaca untuk memahami etika dan dampak sosial dari data science. Sebagai data scientist, kita perlu waspada terhadap bias dan masalah privasi akibat penggunaan data.
Beberapa prinsip etika yang dibahas:
- Transparansi dalam pembuatan dan penggunaan model
- Akuntabilitas atas dampak algoritma
- Inklusivitas terhadap berbagai kelompok
- Auditabilitas proses analisis data
Ini buku wajib untuk meningkatkan tanggung jawab profesional.
Tabel: Perbandingan Buku Data Science
| Judul | Penulis | Tingkat | Fokus |
|---|---|---|---|
| Python for Data Analysis | Wes McKinney | Pemula | Python, Pandas |
| Storytelling with Data | Cole Nussbaumer Knaflic | Menengah | Visualisasi Data |
| Data Science for Business | Foster Provost & Tom Fawcett | Menengah | Bisnis |
| Data Science from Scratch | Joel Grus | Menengah | Algoritma ML |
| Designing ML Systems | Luis Pedro Coelho | Lanjut | Engineering |
| Ethics for Data Science | Mike Loukides & DJ Patil | Semua | Etika |
Kesimpulan
Dengan membaca buku-buku di atas, kamu akan mendapatkan pengetahuan luas tentang data science, mulai dari keterampilan teknis hingga soft skills dan etika. Luangkan waktu untuk mempelajari buku-buku ini sebelum melamar pekerjaan di bidang data science. Selalu upgrade pengetahuanmu karena dunia data science sangat dinamis dan terus berkembang cepat. Semoga informasi di artikel ini bermanfaat!
FAQ
Berapa banyak buku yang harus saya baca?
Tidak ada aturan pasti tentang berapa banyak buku yang harus dibaca. Namun sebagai pemula, sebaiknya fokus 1-2 buku tentang data science secara umum dan 1 buku tentang bahasa pemrograman seperti Python.
Apakah saya perlu membaca semua buku yang direkomendasikan?
Tidak perlu membaca semua buku di artikel ini. Pilihlah 2-3 buku yang sesuai dengan minat dan tingkat kemampuanmu saat ini. Pelajari satu topik pada satu waktu.
Mana yang lebih baik: buku atau video pembelajaran online?
Keduanya bagus dengan kelebihan masing-masing. Buku cocok untuk pembelajaran yang mendalam. Video bagus untuk overview dan mempercepat pemahaman. Kombinasikan keduanya untuk hasil maksimal.
Apakah saya perlu latihan coding untuk menjadi data scientist?
Ya, latihan coding sangat penting. Python adalah bahasa yang paling umum digunakan. Kuasai juga library seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-Learn.
