I 23 migliori libri di data science da leggere nel 2026

La data science è uno dei settori in più rapida crescita. Le organizzazioni di tutto il mondo stanno sfruttando la potenza dei dati per supportare le decisioni e offrire esperienze innovative ai propri stakeholder. Poiché il campo è in continua evoluzione, i libri di data science sono un ottimo modo per affinare le basi e restare aggiornati sulle tecniche e i metodi più recenti. 

In questo articolo, abbiamo preparato una panoramica completa dei migliori libri di data science che spaziano dalla programmazione alla statistica, dalla visualizzazione dei dati ad altro ancora. Iniziamo!

I migliori libri di data science per principianti

I migliori libri di programmazione per la data science

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

Data Science from Scratch è un libro perfetto per chi inizia. Dopo il successo della prima edizione, Joel Grus ha pubblicato una versione rivista che copre le basi della data science utilizzando il linguaggio di programmazione Python 3.

Incentrato su problemi reali di data science, il libro affronta i concetti più importanti del campo implementando soluzioni da zero, con un equilibrato mix di statistica e codice. 

Anche se non è necessario sapere usare Python in anticipo per ottenere tutti i risultati che desideri da questo libro, avere un po' di familiarità con il linguaggio ti renderà l'apprendimento più semplice. Ti consigliamo di dare un'occhiata al corso di DataCamp Introduzione a Python per una base su Python.

2. Python Data Science Handbook di Jake VanderPlas

Questo libro completo, scritto da Jake VanderPlas, include guide passo passo all'uso degli strumenti e dei pacchetti più popolari dell'ecosistema Python per la data science. Tra questi ci sono Jupyter, iPython, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib e altre librerie. Imparerai attraverso esempi facilmente riproducibili.

Dalla sua uscita nel 2016, Python Data Science Handbook è diventato rapidamente un riferimento per il calcolo scientifico in Python. La buona notizia è che è attesa una edizione rivista entro la fine del 2022. Puoi anche ascoltare Jake VanderPlas parlare del libro, tra gli altri argomenti, nel podcast DataFramed.

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

Se sei un programmatore R che vuole entrare nella data science, questo libro fa per te. Scritto dalle star di R Hadley Wickham e Garret Grolemnd, con R for Data Science acquisirai le basi della disciplina utilizzando la versatilità del linguaggio R e RStudio.

Invece di insegnare da zero concetti statistici puri, il libro si concentra su come usare R per l'analisi dei dati, così da metterti a tuo agio con i pacchetti più popolari come ggplot2, tidyr e altri. In sintesi, una lettura imprescindibile per chiunque voglia affinare le basi di R.

I migliori libri di statistica per la data science

4. Think Stats di Allen B. Downey

Per trasformare i dati in insight, devi sapere non solo come programmare ma anche come applicare diversi metodi di probabilità e statistica. Imparare la statistica è fondamentale per avere successo come data scientist. Fortunatamente, questo libro dimostra che imparare la statistica può essere facile e divertente. 

Think Stats è un'introduzione a Probabilità e Statistica per programmatori Python. Lavorando su un unico caso di studio per tutto il libro, imparerai i diversi metodi statistici usati nelle varie fasi del workflow di data science. 

Il libro copre in modo approfondito concetti chiave di statistica, come statistica descrittiva, distribuzioni, regole di probabilità, visualizzazione e molto altro. 

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

Rivolto sia a statistici sia a non statistici, An Introduction to Statistical Learning offre una panoramica accessibile della statistica per l'analisi dei dati.

Include un trattamento ampio e accessibile di alcuni dei temi chiave dell'apprendimento statistico, tra cui regressione lineare, classificazione, metodi di campionamento, approcci di regressione penalizzata, metodi basati su alberi, support vector machine, clustering e altro ancora. Puoi anche consultare il percorso di competenze Statistics Fundamentals with R per accompagnare lo studio. 

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

La statistica è una parte fondamentale della data science. Tuttavia, come affermano gli autori, molti data scientist non hanno una formazione statistica formale. Practical Statistics for Data Scientists è un'ottima risorsa per colmare questo gap. 

Questo eccellente libro fornisce indicazioni pratiche sull'applicazione dei metodi statistici nella data science. Si concentra su come evitare l'uso improprio della statistica nel workflow e offre consigli operativi sulle tecniche più utilizzate. La seconda edizione aggiunge nuovi esempi sia in Python che in R.

I migliori libri di machine learning per la data science

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

Il machine learning è una parte integrante del toolkit della data science. Se sei un programmatore Python interessato a imparare il machine learning, questo libro ti fornirà tutto ciò di cui hai bisogno.

An Introduction to Machine Learning with Python è il libro ideale per dare il via al tuo percorso nel machine learning. Scritto da uno degli sviluppatori principali del pacchetto scikit-learn, copre in modo approfondito tutti gli aspetti della costruzione di modelli di machine learning con il pacchetto scikit-learn di Python.

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

In questo libro, Aurelien Geron spiega le tecniche di base del machine learning basandosi su strumenti e framework Python popolari, come scikit-learn, Keras e Tensorflow. 

Il libro adotta un approccio pratico al machine learning ed evita di sommergerti con la teoria dietro molti modelli. Spiega anche concetti più avanzati come deep learning e reti neurali. Include esercizi in ogni capitolo per implementare facilmente gli esempi e imparare facendo.

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

Se sei solo curioso del machine learning e vuoi iniziare senza entrare nei dettagli tecnici, oppure sei un professionista che desidera ripassare i concetti di base, punta su The Hundred-Page Machine Learning Book.

Riassumere una disciplina così complessa ed estesa in sole 100 pagine è un'impresa notevole, in cui Andriy Burkov riesce. Dopo averlo letto, sarai in grado di comprendere i diversi tipi di machine learning, i concetti chiave nella progettazione e nel deployment di modelli predittivi e ciò che serve per avviare un'applicazione basata su machine learning. 

Un'altra ottima risorsa per apprendere le basi teoriche del machine learning è il corso Understanding Machine Learning. 

I migliori libri di data visualization per la data science

10. The Functional Art di Alberto Cairo

​​In The Functional Art, il data journalist Alberto Cairo affronta la domanda su come rendere funzionale l'arte dietro la visualizzazione dei dati. In altre parole, come creare visualizzazioni belle senza compromettere utilità e insight.

Partendo da una panoramica dettagliata delle best practice nella visualizzazione dei dati, Cairo riassume le peculiarità del nostro cervello e come influenzano il modo in cui percepiamo e ricordiamo le informazioni grafiche. Dopo aver letto questo libro, il tuo approccio alla data visualization cambierà per sempre.

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

I dashboard sono uno dei modi più efficaci per visualizzare a colpo d'occhio dati provenienti da fonti diverse. Sono diventati un elemento centrale nell'infrastruttura delle aziende data-driven, consentendo a consumatori di dati e professionisti di accedere simultaneamente a dati e KPI. Tuttavia, come sottolinea Stephen Few nel suo rinomato libro, i dashboard sono spesso progettati in modi macchinosi e inefficienti. 

Information Dashboard Design è concepito come una guida pratica alla creazione di dashboard efficaci. Partendo dai principi della teoria del design e della visualizzazione dei dati, il libro presenta le best practice del settore per progettare dashboard. Fornisce anche numerosi esempi di come passare senza soluzione di continuità dalla teoria alla pratica. 

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

La capacità di comunicare efficacemente con i dati è una competenza fondamentale per chiunque lavori nella data science. La visualizzazione può aiutarci in questo compito. Tuttavia, se vogliamo assicurarci che gli insight si traducano in azioni, dobbiamo considerare altre risorse ed elementi che influenzano la comunicazione. È questa l'idea alla base di Effective Data Storytelling.

Nel suo libro, Brent Dykes—ospite dell'episodio del podcast DataFramed "Effective Data Storytelling: How To Turn Insights Into Actions"—sviluppa un framework per il data storytelling, un approccio che combina tre elementi centrali: dati, narrazione e visuali. In sintesi, questo libro è una risorsa imprescindibile per chi comunica regolarmente con i dati.

13. Information Graphics di Sandra Rendgen e Julius Wiedemann

Information Graphics è un libro bellissimo e realizzato in modo brillante che esplora lo sviluppo della comunicazione visiva nell'era dei big data. Contiene una serie di saggi sulla storia della visualizzazione dei dati e 400 esempi reali di progetti grafici che attraversano numerosi ambiti della nostra società. Utile a chiunque sia interessato alla storia e alla pratica della comunicazione visiva moderna. 

14. Present Beyond Measure di Lea Pica

Present Beyond Measure è una guida completa alla visualizzazione dei dati che si rivolge a un pubblico eterogeneo, tra cui data analyst, marketer e altri. Coprendo aspetti chiave come eliminare l'overwhelm dei dati, padroneggiare il design delle slide e adottare tecniche di storytelling cinematografiche, il libro offre consigli pratici per creare narrazioni efficaci e presentazioni coinvolgenti. Con un focus sul PICA Protocol e sulla formula proprietaria Chart Detox™ di Lea, propone un approccio conciso ma completo allo storytelling chiaro con i dati. Adatto a un'ampia gamma di professionisti, da executive a consulenti, offre spunti e suggerimenti preziosi per creare visualizzazioni d'impatto e presentarle con sicurezza.

Libri bonus di data science

15. Weapons of Math Destruction di Cathy O’Neill

Pubblicato nel 2016, Weapons of Math Destruction ha aperto la strada a un dibattito necessario sulle implicazioni etiche dei big data. Secondo Cathy O’Neill, gli algoritmi perpetuano bias dannosi. Illustrando questi bias con esempi reali, O’Neill conclude sostenendo come trasparenza e audit degli algoritmi saranno necessari per un futuro più equo. Ascolta Cathy O’Neil parlare del suo libro nel podcast DataFramed.

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

I motori di ricerca sono tra i principali propulsori dei big data. Ogni giorno creiamo miliardi di terabyte di dati semplicemente digitando query nei motori di ricerca. Queste informazioni possono rivelare molto sui nostri comportamenti, pregiudizi e paure. Nel best-seller Everybody Lies, Stephens-Davidowitz scava nei dati delle ricerche su Google e fornisce risposte rivelatrici a domande che spaziano da economia ed etica a politica, razza, genere e altro.

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

In Algorithms of Oppression, Safiya U. Noble approfondisce come i motori di ricerca restituiscano risultati di ricerca distorti. Sostiene che la combinazione di incentivi nel promuovere determinati risultati, unita allo status di monopolio di un numero relativamente piccolo di motori di ricerca, abbia portato ad algoritmi razzisti e sessisti che perpetuano stereotipi dannosi su internet. Questo libro offre una panoramica del potere che la data science può avere sia nell'alleviare sia nel rafforzare il razzismo. 

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

La maggior parte dei casi di impatti dannosi, reali o percepiti, della data science non è guidata da cattive intenzioni. Piuttosto, deriva di norma dalla mancanza di un attento esame etico durante la progettazione e il deployment. L'obiettivo di 97 Things About Ethics Everyone in Data Science Should Know è identificare le migliori pratiche etiche da integrare nel workflow di analisi dei dati. Il libro si basa sulle opinioni di top practitioner della data science. 

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

I lettori apprezzeranno questa prospettiva provocatoria e illuminante su come oggi le aziende usino la statistica per influenzare i nostri comportamenti. Con un mix equilibrato di teoria ed esempi reali di buone e, soprattutto, cattive pratiche, l'acclamato autore Charles Wheelan offre chiavi di lettura per comprendere meglio la nostra società e sostiene l'importanza di una migliore alfabetizzazione statistica. 

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

La maggior parte dei libri sui big data tende a concentrarsi sulle applicazioni dei dati a supporto delle decisioni aziendali, trascurando il fatto che i dati possono aiutarci anche nella vita di tutti i giorni. Don't Trust Your Gut affronta proprio questo tema. Fornisce una guida pratica su come i dati possano funzionare meglio dell'intuizione per supportare le grandi e piccole scelte che tutti dobbiamo fare nel corso della vita. 

21. Introduction to Natural Language Processing di Jacob Eisenstein

Se hai già conoscenze di base di programmazione e statistica e vuoi orientare la tua carriera verso l'elaborazione del linguaggio naturale, questo libro fa per te. Introduction to Natural Language Processing di Jacob Einstein offre una prospettiva tecnica sull'NLP, collegando le tecniche contemporanee di machine learning alle fondamenta linguistiche e computazionali del campo.

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

Il titolo parla da sé. Il best-seller Bernard Marr ha scritto questo libro unico e pratico su come 45 tra le aziende più note usano i big data nelle operazioni quotidiane. Offre grande ispirazione ad altre organizzazioni che vogliono usare i dati in modo efficace e svela alcune delle insidie da evitare nell'implementazione di queste soluzioni. 

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

Scritto da uno dei massimi esperti di Big Data, Big Data: Understanding How Data Powers Big Business ci offre una panoramica completa su cosa sono i dati e come vengono utilizzati. Il libro è ricco di consigli pratici, idee, tecniche, metodologie ed esempi reali che mostrano come strumenti e tecnologie big data possano accelerare il valore per il business. 

Scopri di più sulla data science

Speriamo che questo elenco ti sia stato utile. I libri sono un'ottima risorsa per imparare la data science, sia per iniziare un nuovo argomento sia per diventare esperto. Ma se non hai tempo per leggere un libro, ci pensiamo comunque noi. Dai un'occhiata alle risorse seguenti e inizia oggi stesso!

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