23 Buku Sains Data Terbaik untuk Dibaca pada 2026

Sains data adalah salah satu bidang dengan pertumbuhan tercepat saat ini. Organisasi di seluruh dunia memanfaatkan kekuatan data untuk mendukung pengambilan keputusan dan menghadirkan pengalaman inovatif bagi para pemangku kepentingannya. Seiring bidang ini terus berkembang, buku-buku sains data adalah cara yang bagus bagi para praktisi untuk mempertajam dasar-dasarnya dan mengikuti teknik serta metode terbaru. 

Pada artikel ini, kami telah menyiapkan ikhtisar komprehensif buku-buku sains data teratas yang mencakup pemrograman, statistika, visualisasi data, dan banyak lagi. Mari mulai!

Buku Sains Data Terbaik untuk Pemula

Buku Pemrograman Terbaik untuk Sains Data

1. Data Science from Scratch: First Principles with Python oleh Joel Grus

Data Science from Scratch adalah buku yang sempurna untuk pemula. Setelah edisi pertama yang sukses, Joel Grus memperkenalkan edisi revisi yang membahas dasar-dasar sains data menggunakan bahasa pemrograman Python 3.

Berpusat pada masalah nyata sains data, buku ini membahas konsep-konsep terpenting di bidang ini dengan mengimplementasikan solusi dari nol, menggunakan perpaduan ringan antara statistika dan pengkodean. 

Meski Anda tidak perlu tahu cara menggunakan Python sebelumnya untuk mendapatkan semua hasil yang Anda inginkan dari buku ini, memiliki sedikit pengetahuan tentang bahasanya akan memudahkan proses belajar. Kami merekomendasikan untuk melihat kursus Introduction to Python dari DataCamp sebagai pengantar Python.

2. Python Data Science Handbook oleh Jake VanderPlas

Buku komprehensif yang ditulis oleh Jake VanderPlas ini mencakup panduan langkah demi langkah untuk menggunakan alat dan paket paling populer dalam ekosistem sains data Python. Ini termasuk Jupyter, iPython, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, dan pustaka lainnya. Anda akan belajar melalui contoh yang mudah direplikasi.

Sejak dirilis pada 2016, Python Data Science Handbook dengan cepat menjadi rujukan untuk komputasi ilmiah di Python. Kabar baiknya, edisi revisi diharapkan hadir pada akhir 2022. Anda juga dapat mendengarkan Jake VanderPlas membahas buku ini, di antara topik lainnya, di Podcast DataFramed.

3. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data oleh Garrett Grolemund dan Hadley Wickham  

Jika Anda adalah programmer R yang ingin terjun ke sains data, buku ini untuk Anda. Ditulis oleh bintang-bintang R Hadley Wickham dan Garret Grolemnd, melalui R for Data Science, Anda akan mendapatkan dasar-dasar disiplin ini melalui penggunaan bahasa pemrograman R yang serbaguna dan RStudio.

Alih-alih mengajarkan konsep statistika tingkat lanjut dari nol, buku ini akan berfokus pada cara menggunakan R untuk analisis data sehingga Anda dapat terbiasa dengan paket populer, seperti ggplot2, tidyr, dan lainnya. Singkatnya, bacaan wajib bagi setiap data scientist yang ingin mempertajam dasar-dasar R.

Buku Statistika Terbaik untuk Sains Data

4. Think Stats oleh Allen B. Downey

Untuk mengubah data menjadi wawasan, Anda tidak hanya perlu tahu cara mengode, tetapi juga cara menerapkan berbagai metode dalam probabilitas dan statistika. Mempelajari statistika adalah aspek krusial untuk sukses sebagai data scientist. Untungnya, buku ini menunjukkan bahwa belajar statistika bisa mudah dan menyenangkan. 

Think Stats adalah pengantar Probabilitas dan Statistika untuk programmer Python. Dengan mengerjakan satu studi kasus sepanjang buku, Anda akan mempelajari berbagai metode statistika yang digunakan dalam berbagai langkah alur kerja sains data. 

Buku ini membahas konsep kunci dalam statistika secara luas, seperti statistika deskriptif, distribusi, kaidah probabilitas, visualisasi, dan banyak lagi. 

5. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R oleh Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, dan Robert Tibshirani

Ditujukan untuk ahli statistik maupun non-statistik, An Introduction to Statistical Learning memberikan gambaran umum yang mudah diakses tentang bidang statistika untuk analisis data.

Ini mencakup pembahasan luas dan mudah dicerna mengenai beberapa topik kunci dalam pembelajaran statistik, termasuk regresi linear, klasifikasi, metode resampling, pendekatan kontraksi, metode berbasis pohon, support vector machine, pengelompokan, dan lainnya. Anda juga dapat melihat skill track Statistics Fundamentals with R untuk mendampingi pembelajaran Anda. 

6. Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python oleh Peter Bruce, Andrew Bruce, dan Peter Gedeck

Statistika adalah bagian inti dari sains data. Namun, seperti yang dikatakan para penulis buku ini, banyak data scientist yang tidak memiliki pelatihan formal dalam statistika. Practical Statistics for Data Scientists adalah sumber daya hebat untuk menutup kesenjangan ini. 

Buku yang sangat baik ini memberikan panduan praktis dalam menerapkan metode statistika dalam sains data. Fokusnya adalah cara menghindari penyalahgunaan statistika dalam alur kerja sains data dan memberikan saran taktis tentang teknik statistika yang paling banyak digunakan. Edisi kedua menambahkan contoh baru dalam Python dan R.

Buku Machine Learning Terbaik untuk Sains Data

7. Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists oleh Andreas C. Müller dan Sarah Guido

Machine learning adalah bagian integral dari perangkat sains data. Jika Anda adalah programmer Python yang tertarik mempelajari machine learning, buku ini akan menyediakan semua yang Anda butuhkan.

An Introduction to Machine Learning with Python adalah buku ideal untuk memulai perjalanan machine learning Anda. Ditulis oleh salah satu pengembang inti paket scikit-learn, buku ini secara ekstensif membahas seluk-beluk membangun model machine learning di paket scikit-learn Python.

8. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems oleh Aurélien Géron

Dalam buku ini, Aurelien Geron menjelaskan teknik dasar machine learning berdasarkan alat dan kerangka kerja Python populer, seperti scikit-learn, Keras dan Tensorflow. 

Buku ini mengambil pendekatan praktis terhadap machine learning dan menghindarkan Anda dari teori yang berlebihan di balik banyak model machine learning. Buku ini juga menjelaskan konsep yang lebih maju seperti deep learning dan neural network. Tersedia latihan di setiap bab sehingga Anda bisa dengan mudah mengimplementasikan contoh-contohnya dan belajar darinya.

9. The Hundred-Page Machine Learning Book oleh Andriy Burkov

Jika Anda hanya penasaran tentang machine learning dan ingin mulai mendalami disiplin ini tanpa masuk ke detail teknis, atau Anda seorang praktisi machine learning yang ingin meninjau kembali konsep inti, Anda sebaiknya memilih the hundred-page machine learning book.

Merangkum disiplin yang begitu kompleks dan luas hanya dalam 100 halaman adalah upaya yang kuat dan berhasil dilakukan Andriy Burkov. Setelah membacanya, Anda akan mampu memahami berbagai jenis machine learning, konsep inti dalam perancangan dan penerapan model prediktif, serta apa yang diperlukan untuk memulai aplikasi berbasis machine learning. 

Sumber hebat lainnya untuk mempelajari landasan teoretis machine learning adalah kursus Understanding Machine Learning. 

Buku Visualisasi Data Terbaik untuk Sains Data

10. The Functional Art oleh Alberto Cairo

​​Dalam The Functional Art, jurnalis data Alberto Cairo membahas pertanyaan tentang bagaimana membuat seni di balik visualisasi data menjadi fungsional. Dengan kata lain, bagaimana menciptakan visualisasi yang indah tanpa mengorbankan kegunaan dan wawasan.

Berangkat dari tinjauan terperinci praktik terbaik dalam visualisasi data, Cairo merangkum kekhasan otak kita dan bagaimana hal itu memengaruhi cara kita merasakan dan mengingat informasi grafis. Setelah membaca buku ini, pendekatan Anda terhadap visualisasi data akan berubah selamanya.

11. Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-glance Monitoring oleh Stephen Few

Dasbor menyediakan salah satu cara paling efektif untuk memvisualisasikan data dari berbagai sumber secara sekilas. Dasbor telah menjadi elemen inti dalam infrastruktur perusahaan berbasis data, memungkinkan konsumen data dan praktisi data sama-sama mengakses data dan KPI secara bersamaan. Namun, seperti yang ditunjukkan Stephen Few dalam bukunya yang terkenal, dasbor sering kali dirancang dengan cara yang rumit dan tidak efisien. 

Information Dashboard Design dirancang sebagai panduan praktis untuk membuat dasbor yang menarik. Berangkat dari prinsip-prinsip teori desain dan visualisasi data, buku ini kemudian menyajikan praktik terbaik industri untuk merancang dasbor. Buku ini juga menyediakan banyak contoh bagaimana berpindah dari teori ke praktik secara mulus. 

12. Effective Data Storytelling: How to Drive Change with Data, Narrative, and Visuals oleh Brent Dykes

Kemampuan berkomunikasi secara efektif dengan data adalah keterampilan penting bagi siapa pun yang bekerja di sains data. Visualisasi data dapat membantu kita dalam tugas ini. Namun, jika kita ingin memastikan bahwa wawasan data kita diterjemahkan menjadi tindakan, kita perlu mempertimbangkan sumber daya dan elemen lain yang memengaruhi komunikasi. Itulah gagasan di balik Effective Data Storytelling.

Dalam bukunya, Brent Dykes—yang hadir di episode podcast DataFramed “Effective Data Storytelling: How To Turn Insights Into Actions”—mengembangkan kerangka kerja untuk data storytelling, sebuah pendekatan yang menggabungkan tiga elemen sentral: data, narasi, dan visual. Singkatnya, buku ini adalah sumber daya wajib bagi siapa pun yang secara rutin berkomunikasi menggunakan data.

13. Information Graphics oleh Sandra Rendgen dan Julius Wiedemann

Information Graphics adalah buku yang indah dan dibuat dengan sangat cermat yang mengeksplorasi perkembangan komunikasi visual di era big. Buku ini berisi serangkaian esai tentang sejarah visualisasi data dan 400 contoh nyata proyek grafis yang menjangkau banyak bidang dalam masyarakat kita. Siapa pun yang tertarik pada sejarah dan praktik komunikasi visual modern akan menemukan ini bermanfaat. 

14. Present Beyond Measure oleh Lea Pica

Present Beyond Measure adalah panduan komprehensif tentang visualisasi data yang ditujukan untuk beragam audiens, termasuk analis data, pemasar, dan lainnya. Mencakup aspek-aspek kunci seperti menghilangkan kelebihan data, menguasai desain slide, dan menerapkan teknik penceritaan sinematik, buku ini menawarkan saran praktis untuk menyusun narasi data yang kuat dan presentasi yang menarik. Dengan fokus pada PICA Protocol dan Formula Chart Detox™ milik Lea, buku ini menyediakan pendekatan ringkas namun menyeluruh untuk penceritaan data yang jelas. Cocok untuk beragam profesional, dari eksekutif hingga konsultan, sumber ini menghadirkan wawasan dan kiat berharga untuk membuat visualisasi data yang berdampak dan menyajikannya dengan percaya diri.

Buku Sains Data Bonus

15. Weapons of Math Destruction oleh Cathy O’Neill

Diterbitkan pada 2016, Weapons of Math Destruction membuka jalan bagi perdebatan yang diperlukan tentang implikasi etis big data. Menurut Cathy O’Neill, algoritme melanggengkan bias yang berbahaya. Mengilustrasikan bias tersebut dengan contoh nyata, O’Neill menutup bukunya dengan berargumen bahwa transparansi dan audit algoritme akan diperlukan untuk masa depan yang lebih adil. Dengarkan Cathy O’Neil membahas bukunya di Podcast DataFramed.

16. Everybody Lies: Big Data, New Data, and What the Internet Can Tell Us About Who We Really Are oleh Seth Stephens-Davidowitz

Mesin pencari adalah salah satu pendorong terbesar big data. Setiap hari, kita membuat miliaran terabita data hanya dengan mengetikkan kueri di mesin pencari. Informasi ini dapat mengungkap banyak hal tentang perilaku, prasangka, dan ketakutan kita. Dalam buku laris Everybody Lies, Stephens-Davidowitz menggali data penelusuran Google dan memberikan jawaban yang membuka wawasan atas pertanyaan yang mencakup ekonomi, etika, politik, ras, gender, dan lebih banyak lagi.

17. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism oleh Dr. Safiya U. Noble

Dalam Algorithms of Oppression, Safiya U. Noble menyelami bagaimana mesin pencari mengembalikan hasil yang bias terhadap kueri. Ia berargumen bahwa kombinasi insentif dalam mempromosikan hasil tertentu, dikombinasikan dengan status monopoli dari sejumlah kecil mesin pencari internet, telah menyebabkan algoritme rasis dan seksis yang melanggengkan stereotip berbahaya di internet. Buku ini memberikan gambaran tentang kekuatan yang dimiliki sains data dalam meringankan, sekaligus memperkuat, rasisme. 

18. 97 Things About Ethics Everyone in Data Science Should Know oleh Bill Franks

Kebanyakan kasus profil tinggi tentang dampak berbahaya nyata atau yang dianggap dari sains data bukan didorong oleh niat buruk. Sebaliknya, biasanya didorong oleh kurangnya peninjauan etis yang cermat selama proses perancangan dan penerapan. Tujuan 97 Things About Ethics Everyone in Data Science Should Know adalah mengidentifikasi praktik terbaik etika untuk diintegrasikan ke dalam alur kerja analisis data. Buku ini didasarkan pada opini para praktisi sains data terkemuka. 

19. Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data oleh Charles Wheelan

Pembaca akan terpesona oleh pandangan yang provokatif dan mencerahkan tentang bagaimana statistika digunakan saat ini oleh perusahaan untuk memengaruhi perilaku kita. Dengan perpaduan seimbang antara teori dan contoh nyata praktik yang baik dan—terutama—buruk, penulis ternama Charles Wheelan memberikan petunjuk untuk memahami masyarakat kita dengan lebih baik dan mengemukakan pentingnya literasi statistika yang lebih baik. 

20. Don't Trust Your Gut: Using Data to Get What You Really Want in Life oleh Seth Stephens-Davidowitz

Kebanyakan buku tentang big data cenderung berfokus pada penerapan data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis, mengabaikan fakta bahwa data juga dapat membantu dalam kehidupan sehari-hari. Don’t Trust Your Gut hadir untuk membahas hal ini. Buku ini menyediakan panduan praktis tentang bagaimana data dapat bekerja lebih baik daripada intuisi untuk mendukung pilihan besar dan kecil yang harus kita buat sepanjang hidup. 

21. Introduction to Natural Language Processing oleh Jacob Eisenstein

Jika Anda sudah memiliki pengetahuan dasar pengkodean dan statistika dan ingin mengarahkan karier ke bidang pemrosesan bahasa alami, buku ini untuk Anda. Introduction to Natural Language Processing oleh Jacob Einstein memberikan perspektif teknis tentang NLP, yang mengaitkan teknik machine learning kontemporer dengan landasan linguistik dan komputasional bidang tersebut.

22. Big Data in Practice: How 45 Successful Companies Used Big Data Analytics to Deliver Extraordinary Results oleh Bernard Marr

Judulnya sudah berbicara sendiri. Penulis buku laris Bernard Marr menulis buku unik dan praktis ini tentang bagaimana 45 perusahaan paling ternama menggunakan big data dalam operasi sehari-hari mereka. Ia memberikan inspirasi hebat bagi organisasi lain yang ingin menggunakan data secara efektif dan mengungkap beberapa jebakan yang harus dihindari dalam penerapan solusi ini. 

23. Big Data: Understanding How Data Powers Big Business oleh Bill Schmarzo

Ditulis oleh salah satu pakar Big Data paling terkemuka, Big Data: Understanding How Data Powers Big Business memberi kita gambaran komprehensif tentang apa itu data dan bagaimana data digunakan. Buku ini penuh dengan kiat praktis, ide, teknik, metodologi, dan contoh nyata yang memberikan gambaran tentang bagaimana alat dan teknologi big data dapat mempercepat nilai bisnis. 

Pelajari Lebih Lanjut tentang Sains Data

Kami harap Anda merasa daftar ini mencerahkan. Buku adalah sumber yang bagus untuk mempelajari sains data, baik untuk memulai topik baru maupun untuk menjadi ahli. Namun jika Anda tidak punya waktu untuk membaca buku, kami tetap punya solusinya. Lihat sumber daya berikut dan mulailah hari ini!

• Katalog kursus besar dengan 380+ kursus sains data yang mencakup pemrograman, statistika, visualisasi, dan banyak lagi.
• Berlangganan blog kami untuk wawasan terbaru 
• Berlangganan podcast DataFramed
• Lihat Cheat Sheet Sains Data kami