De 23 beste data-scienceboeken om in 2026 te lezen

Data science is een van de snelstgroeiende vakgebieden van dit moment. Organisaties wereldwijd benutten de kracht van data om besluitvorming te ondersteunen en innovatieve ervaringen te bieden aan hun stakeholders. Omdat het vak continu evolueert, zijn data-scienceboeken een geweldige manier voor beoefenaars om hun basiskennis aan te scherpen en op de hoogte te blijven van de nieuwste technieken en methoden. 

In dit artikel hebben we een uitgebreid overzicht samengesteld van de beste data-scienceboeken over programmeren, statistiek, datavisualisatie en meer. Laten we beginnen!

De beste data-scienceboeken voor beginners

Beste programmeerboeken voor data science

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

Data Science from Scratch is een perfect boek voor beginners. Na het succes van de eerste editie introduceerde Joel Grus een herziene editie die de basis van data science behandelt met de programmeertaal Python 3.

Rondom echte data-scienceproblemen laat het boek de belangrijkste concepten in het vak zien door oplossingen from scratch te implementeren, met een vriendelijke mix van statistiek en code. 

Hoewel je geen voorkennis van Python nodig hebt om alles uit dit boek te halen, maakt enige kennis van de taal het leren wel makkelijker. We raden aan om DataCamp’s Introduction to Python-cursus te bekijken als opstapje naar Python.

2. Python Data Science Handbook door Jake VanderPlas

Dit uitgebreide boek van Jake VanderPlas bevat stapsgewijze handleidingen voor het gebruik van de populairste tools en pakketten binnen het Python-data-science-ecosysteem. Dit omvat Jupyter, iPython, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib en andere libraries. Je leert via voorbeelden die je eenvoudig kunt reproduceren.

Sinds de release in 2016 is de Python Data Science Handbook snel uitgegroeid tot een referentie voor wetenschappelijk rekenen in Python. Goed nieuws: een herziene editie wordt eind 2022 verwacht. Je kunt Jake VanderPlas ook over het boek horen praten, naast andere onderwerpen, in de DataFramed-podcast.

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

Als je een R-programmeur bent die wil overstappen naar data science, is dit boek voor jou. Geschreven door R-sterren Hadley Wickham en Garret Grolemnd, krijg je met R for Data Science de basis van deze discipline onder de knie met de veelzijdige programmeertaal R en RStudio.

In plaats van hardcore statistische concepten vanaf nul te doceren, richt het boek zich op hoe je R gebruikt voor data-analyse, zodat je vertrouwd raakt met populaire pakketten zoals ggplot2, tidyr en meer. Kortom, verplichte kost voor elke data scientist die zijn of haar fundamenten in R wil aanscherpen.

Beste statistiekboeken voor data science

4. Think Stats door Allen B. Downey

Om data in inzichten te veranderen, moet je niet alleen kunnen coderen maar ook verschillende methoden in kansrekening en statistiek kunnen toepassen. Statistiek leren is cruciaal om te slagen als data scientist. Gelukkig laat dit boek zien dat statistiek leren makkelijk en leuk kan zijn. 

Think Stats is een introductie tot kansrekening en statistiek voor Python-programmeurs. Door in het hele boek met één casestudy te werken, leer je de verschillende statistische methoden die in de verschillende stappen van de data-scienceworkflow worden gebruikt. 

Het boek behandelt kernconcepten in statistiek uitgebreid, zoals beschrijvende statistiek, verdelingen, probabiliteitsregels, visualisatie en veel meer. 

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

Gemaakt voor zowel statistici als niet-statistici, biedt An Introduction to Statistical Learning een toegankelijke introductie tot statistiek voor data-analyse.

Het bevat een uitgebreide en toegankelijke behandeling van enkele sleutelonderwerpen in statistical learning, waaronder lineaire regressie, classificatie, resamplingmethoden, regularisatiebenaderingen, boomgebaseerde methoden, supportvector machines, clusteren en meer. Je kunt ook de Statistics Fundamentals with R-skill track bekijken als aanvulling op je leertraject. 

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

Statistiek is een kernonderdeel van data science. Maar zoals de auteurs zeggen, veel data scientists hebben geen formele opleiding in statistiek. Practical Statistics for Data Scientists is een geweldige bron om dit gat te dichten. 

Dit uitstekende boek biedt praktische richtlijnen voor het toepassen van statistische methoden in data science. Het richt zich op het vermijden van misbruik van statistiek in de workflow en geeft tactisch advies over de meest gebruikte statistische technieken. De tweede editie voegt nieuwe voorbeelden toe in zowel Python als R.

Beste machine-learningboeken voor data science

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

Machine learning is een integraal onderdeel van de gereedschapskist van de data scientist. Als je een Python-programmeur bent die machine learning wil leren, biedt dit boek alles wat je nodig hebt.

An Introduction to Machine Learning with Python is het ideale boek om je machine-learningtraject te starten. Geschreven door een van de kernontwikkelaars van het scikit-learn-pakket, behandelt dit boek uitgebreid de ins en outs van het bouwen van machine-learningmodellen met Python’s scikit-learn-pakket.

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

In dit boek legt Aurélien Géron de basistechnieken van machine learning uit aan de hand van populaire Python-tools en -frameworks, zoals scikit-learn, Keras en Tensorflow. 

Het boek hanteert een praktische benadering van machine learning en vermijdt dat je overspoeld raakt met de theorie achter veel modellen. Het verklaart ook meer geavanceerde concepten zoals deep learning en neurale netwerken. Elk hoofdstuk bevat oefeningen zodat je de voorbeelden gemakkelijk kunt implementeren en ervan kunt leren.

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

Als je gewoon nieuwsgierig bent naar machine learning en met de discipline wilt starten zonder in technische details te duiken, of als je een ML-practitioner bent die kernconcepten wil herzien, kies dan voor the hundred-page machine learning book.

Het samenvatten van zo’n complexe en uitgebreide discipline in slechts 100 pagina’s is een indrukwekkende prestatie, en Andriy Burkov slaagt daarin. Na het lezen begrijp je de verschillende soorten machine learning, kernconcepten in het ontwerpen en uitrollen van voorspellende modellen, en wat ervoor nodig is om een applicatie op basis van machine learning te starten. 

Een andere geweldige bron om de theoretische basis van machine learning te leren is de cursus Understanding Machine Learning. 

Beste datavisualisatieboeken voor data science

10. The Functional Art door Alberto Cairo

​​In The Functional Art beantwoordt datajournalist Alberto Cairo de vraag hoe je de kunst achter datavisualisatie functioneel maakt. Met andere woorden: hoe je prachtige visualisaties maakt zonder in te leveren op bruikbaarheid en inzichten.

Vertrekkend vanuit een gedetailleerd overzicht van best practices in datavisualisatie, vat Cairo de eigenaardigheden van ons brein samen en hoe die beïnvloeden hoe we grafische informatie waarnemen en onthouden. Na het lezen van dit boek verandert je benadering van datavisualisatie voorgoed.

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

Dashboards bieden een van de meest effectieve manieren om data uit verschillende bronnen in één oogopslag te visualiseren. Ze zijn een kernonderdeel geworden van de infrastructuur van datagedreven bedrijven, waardoor dataconsumenten en dataprofessionals tegelijk toegang hebben tot data en KPI’s. Maar zoals Stephen Few in zijn bekende boek aangeeft, worden dashboards vaak omslachtig en inefficiënt ontworpen. 

Information Dashboard Design is opgezet als een praktische gids voor het maken van overtuigende dashboards. Vanuit de principes van ontwerptheorie en datavisualisatie presenteert het boek vervolgens industriële best practices voor dashboardontwerp. Het biedt ook talloze voorbeelden van hoe je naadloos van theorie naar praktijk gaat. 

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

Effectief met data kunnen communiceren is een essentiële vaardigheid voor iedereen die in data science werkt. Datavisualisatie kan ons daarbij helpen. Maar als we willen dat onze data-inzichten tot actie leiden, moeten we ook andere middelen en elementen meenemen die communicatie beïnvloeden. Dat is het idee achter Effective Data Storytelling.

In zijn boek—hij was te gast in de DataFramed-podcast-aflevering “Effective Data Storytelling: How To Turn Insights Into Actions”—ontwikkelde Brent Dykes een framework voor data storytelling, een aanpak die drie centrale elementen combineert: data, verhaal en visuals. Kortom, dit boek is een onmisbare bron voor iedereen die regelmatig met data communiceert.

13. Information Graphics door Sandra Rendgen en Julius Wiedemann

Information Graphics is een prachtig vormgegeven boek dat de ontwikkeling van visuele communicatie in het big-data-tijdperk verkent. Het bevat een reeks essays over de geschiedenis van datavisualisatie en 400 echte voorbeelden van grafische projecten in tal van domeinen in onze samenleving. Iedereen die geïnteresseerd is in de geschiedenis en praktijk van moderne visuele communicatie zal dit waardevol vinden. 

14. Present Beyond Measure door Lea Pica

Present Beyond Measure is een uitgebreide gids over datavisualisatie voor een divers publiek, waaronder data-analisten, marketeers en meer. Het boek behandelt sleutelonderdelen zoals het wegnemen van data-overwhelm, het beheersen van slidedeck-ontwerp en het inzetten van filmische verteltechnieken, en biedt praktische tips om overtuigende dataverhalen en boeiende presentaties te maken. Met focus op het PICA-protocol en Lea’s eigen Chart Detox™-formule biedt het een beknopte maar grondige aanpak voor heldere data storytelling. Geschikt voor een brede groep professionals, van executives tot consultants, met waardevolle inzichten en tips om impactvolle datavisualisaties te creëren en die met vertrouwen te presenteren.

Bonus data-scienceboeken

15. Weapons of Math Destruction door Cathy O’Neill

Gepubliceerd in 2016, effende Weapons of Math Destruction de weg voor een noodzakelijke discussie over de ethische implicaties van big data. Volgens Cathy O’Neill bestendigen algoritmen schadelijke vooroordelen. Aan de hand van echte voorbeelden illustreert O’Neill deze biases en besluit ze het boek met het pleidooi dat transparantie en algoritme-audits nodig zullen zijn voor een eerlijkere toekomst. Luister naar Cathy O’Neil over haar boek in de DataFramed-podcast.

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

Zoekmachines zijn een van de grootste aanjagers van big data. Elke dag creëren we door alleen al zoekopdrachten te typen miljarden terabytes aan data. Deze informatie kan veel onthullen over ons gedrag, onze vooroordelen en onze angsten. In de bestseller Everybody Lies duikt Stephens-Davidowitz in Google-zoekdata en geeft hij onthullende antwoorden op vragen over economie, ethiek, politiek, ras, gender en meer.

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

In Algorithms of Oppression gaat Safiya U. Noble diep in op hoe zoekmachines bevooroordeelde resultaten op zoekopdrachten teruggeven. Ze stelt dat de combinatie van prikkels om bepaalde resultaten te promoten, samen met de monopolistische status van een relatief klein aantal zoekmachines, heeft geleid tot racistische en seksistische algoritmen die schadelijke stereotypen op internet bestendigen. Dit boek laat zien welke rol data science kan spelen bij het verlichten, maar ook het versterken van racisme. 

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

De meeste spraakmakende gevallen van echte of vermeende schadelijke impact van data science komen niet voort uit kwade bedoelingen. Ze worden meestal veroorzaakt door een gebrek aan zorgvuldige ethische toetsing tijdens het ontwerp- en uitrolproces. Het doel van 97 Things About Ethics Everyone in Data Science Should Know is om ethische best practices te identificeren die je in de data-analyseworkflow kunt integreren. Het boek is gebaseerd op de inzichten van topdata-sciencebeoefenaars. 

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

Lezers zullen genieten van deze prikkelende en verhelderende blik op hoe statistiek tegenwoordig door bedrijven wordt gebruikt om ons gedrag te beïnvloeden. Met een gebalanceerde mix van theorie en echte voorbeelden van goede en vooral slechte praktijken geeft de geprezen auteur Charles Wheelan handvatten om onze samenleving beter te begrijpen en pleit hij voor betere statistische geletterdheid. 

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

De meeste boeken over big data richten zich op toepassingen van data om zakelijke besluitvorming te ondersteunen, en gaan voorbij aan het feit dat data ons ook in het dagelijks leven kan helpen. Don’t Trust Your Gut pakt dit aan. Het biedt een praktische gids voor hoe data beter kan werken dan intuïtie bij de kleine en grote keuzes die we in ons leven moeten maken. 

21. Introduction to Natural Language Processing door Jacob Eisenstein

Als je al basiskennis hebt van coderen en statistiek en je carrière richting natural language processing wilt bewegen, is dit boek voor jou. Introduction to Natural Language Processing van Jacob Eisenstein biedt een technische blik op NLP en verbindt hedendaagse machine-learningtechnieken met de taalkundige en computationele fundamenten van het vakgebied.

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

De titel zegt het al. Bestsellerauteur Bernard Marr schreef dit unieke en praktische boek over hoe 45 van de bekendste bedrijven big data gebruiken in hun dagelijkse activiteiten. Hij biedt inspiratie voor andere organisaties die data effectief willen inzetten en onthult valkuilen die je moet vermijden bij de implementatie van dit soort oplossingen. 

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

Geschreven door een van de meest vooraanstaande experts in big data, geeft Big Data: Understanding How Data Powers Big Business ons een uitgebreid overzicht van wat data is en hoe het wordt gebruikt. Het boek staat vol praktische tips, ideeën, technieken, methodologieën en echte voorbeelden die laten zien hoe big-data-tools en -technologieën de bedrijfswaarde kunnen versnellen. 

Meer leren over data science

We hopen dat je deze lijst leerzaam vond. Boeken zijn een geweldige bron om data science te leren, zowel om met een nieuw onderwerp te beginnen als om expert te worden. Maar als je geen tijd hebt om een boek te lezen, helpen we je nog steeds op weg. Bekijk de volgende bronnen en ga vandaag nog van start!

• Een grote cursuscatalogus met meer dan 380 data-sciencecursussen over programmeren, statistiek, visualisatie en meer.
• Abonneer je op onze blog voor de laatste inzichten 
• Abonneer je op de DataFramed-podcast
• Bekijk onze Data Science-cheatsheets