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Updated by Frank Schuetz on Dec 19, 2022
Headline for Bücherliste Data & AI und mehr - Fokus Oreilly
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Bücherliste Data & AI und mehr - Fokus Oreilly

In dieser Übersicht findest du Bücherempfehlungen rund um Data Science, Data Engineering und mehr.

Ich bin ein Fan der Oreilly-Bücher ,die mir immer wieder mal geholfen haben.

Ich weise darauf hin, dass ich die Bücher auch über einen Affliate-Link bei Amazon promote.
Damit finanzierst den Aufwand, den ich in der Pflege der Inhalte stecke mit - vielen Dank!

Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data Systems

Für wen geeignet:
Einsteiger im Bereich Data Engineering, Data Science und Machine Learning Engineer.

Guter allgemeiner Überblick.

Foundations of Scalable Systems: Designing Distributed Architectures

Für System-Architekten und Software-Architekten geeignet.

Aber auch für alle die komplexe Daten- und KI-Produkte bauen und betreiben (wollen).

Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python

Geeignet für alle die in Python programmieren und damit die mathematischen Grundlagen der linearen Algebra verbessern wollen.

Praktische Statistik für Data Scientists: 50+ essenzielle Konzepte mit R und Python

Geeignet für alle die statistische Grundlagen mit den Programmiersprachen R und/oder Python verbessern wollen.

A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms: Level Up Your Core Programming Skills

Geeignet für alle Entwickler.
Sehr grundlegendes Wissen in Datenstrukturen und Algorithmen.

Hätte ich gerne in meinem Grundstudium gehabt ;-).

Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program With AI, Big Data and the Cloud

Ein umfassendes Buch mit vielen Grundlagen.

Nicht immer in die Tiefe gehend, aber um sich ein guten Überblick zu verschaffen hilfreich.

Head First Git: A Learner's Guide to Understanding Git from the Inside

Ein wie ich finde sehr praxisorientierter Einstieg in die Git-Welt.

Gute Beispiele.

Head First Design Patterns: Building Extensible and Maintainable Object-Oriented

Hilfreiche Grundlagen um leistungsfähige, aber auch vor allem qualitative Software zu bauen.

Software Architecture: The Hard Parts: Modern Tradeoff Analysis for Distributed Architectures

Heutige IT-Lösungen werden durch die neuen Möglichkeiten nicht einfacher zu betreiben.

Dieses Buch hier adressiert erfahrene Entwickler*innen, die komplexe Systeme und Architekturen betreiben (wollen).

Kubernetes in Action

Kubernetes gilt es heute zu beherrschen, um skalierbare aber auch portierbare Anwendungen zu handeln und betreiben zu können.

Das Buch von Marko Luksa hat mir sehr geholfen auch praktische Tipps zu bekommen.

Learning SQL: Generate, Manipulate, and Retrieve Data

Wer Daten beherrschen will, muss sich mit SQL auseinander setzen.

Ein Must-Have für jeden der Datenbanken administrieren will oder Daten- und KI-Produkte entwickeln und betreiben will.

SQL ist Wissen aus Daten!

Interactive Data Visualization for the Web: An Introduction to Designing with D3

Datenvisualisierung ist das Tor zu Wissen und zu den Daten.

Ebenfalls eine sehr grundlegende Fähigkeit neben SQL, aus den richtigen Daten auch die richtigen Reports und Grafiken zu bauen, die andere befähigen das Wissen darin besser zu verstehen.

Seeing with Fresh Eyes: Meaning, Space, Data, Truth

Eines meiner Lieblingsbücher, wenn es darum geht das Wissen in Daten grafisch so aufzubereiten, dass Menschen befähigt werden daraus Entscheidungen besser zu treffen.

Nicht Pflicht, aber ein bei Nice-to-Have-Büchern das Must-Have-Buch ;-)

Schnelles Denken, langsames Denken

Machine & Daten treffen auf Mensch & Kopf.

Wie wir Entscheidungen treffen hängt von von Kahneman analysierten Systemen in uns ab.
Pflichtlektüre - auch um besser datengestützte Entscheidungen besser zu treffen.

Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems

Daten-Produkte und Daten-Lösungen sind keine einfachen IT-Anwendungen.

Dieses Buch zeigt Grundlagen und Besonderheiten auf.

Learning Domain-Driven Design: Aligning Software Architecture and Business Strategy

Kundenwert entsteht nur durch die Einnahme der Kundenperspektive und Austausch mit dem Kunden, ob man seine Problemsicht auch richtig verstanden hat.

Die Methode des "Domain driven design" hilft und unterstützt einem das Ziel einfacher zu erreichen.

Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics

KI- und Daten-Produkte brauchen ein grundlegendes und breites Verständnis mathematischer Verfahren und Grundlagen.

Dieses Buch schafft einen guten Überblick.
Für Deep Dives sind ergänzende Bücher sinnvoll, aber kein Muss.

Natural Language Processing with Transformers: Building Language Applications With Hugging Face

Keine Liste von Büchern, die nicht, die wirklich bahnbrechenden Entwicklung von Anwendungen auf Basis von Deep Learning und Transformer-Modellen thematisiert.