2026'da Okunacak En İyi 23 Veri Bilimi Kitabı

Veri bilimi günümüzün en hızlı büyüyen alanlarından biridir. Dünya çapındaki kuruluşlar, karar alma süreçlerini desteklemek ve paydaşlarına yenilikçi deneyimler sunmak için verinin gücünden yararlanıyor. Alan sürekli gelişirken, veri bilimi kitapları uygulayıcıların temel bilgilerini keskinleştirmeleri ve en yeni teknik ve yöntemleri takip etmeleri için harika bir yoldur. 

Bu yazıda, programlama, istatistik, veri görselleştirme ve daha fazlasını kapsayan en iyi veri bilimi kitaplarının kapsamlı bir özetini hazırladık. Hadi başlayalım!

Yeni Başlayanlar İçin En İyi Veri Bilimi Kitapları

Veri Bilimi İçin En İyi Programlama Kitapları

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

Data Science from Scratch yeni başlayanlar için mükemmel bir kitaptır. Kitabın başarılı ilk baskısının ardından Joel Grus, Python 3 programlama dilini kullanarak veri biliminin temellerini ele alan gözden geçirilmiş bir baskı yayımladı.

Gerçek veri bilimi problemleri etrafında şekillenen kitap, istatistik ve kodlamayı yumuşak bir şekilde harmanlayarak, çözümleri sıfırdan uygulamak suretiyle alandaki en önemli kavramları kapsar. 

Bu kitaptan istediğiniz sonuçları almak için önceden Python bilmiyor olmanız gerekmez; ancak dile biraz aşina olmak öğrenmenizi kolaylaştırır. Python'a hızlı bir başlangıç için DataCamp’in Python’a Giriş kursuna göz atmanızı öneririz.

2. Jake VanderPlas'tan Python Data Science Handbook

Jake VanderPlas tarafından yazılan bu kapsamlı kitap, Python veri bilimi ekosistemi içindeki en popüler araç ve paketlerin adım adım kullanım rehberlerini içerir. Buna Jupyter, iPython, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib ve diğer kütüphaneler dahildir. Kolayca tekrarlayabileceğiniz örnekler üzerinden öğreneceksiniz.

2016'daki çıkışından bu yana, Python Data Science Handbook Python ile bilimsel hesaplama için hızla bir başvuru kaynağı haline geldi. Güzel haber şu ki, 2022 sonuna kadar bir gözden geçirilmiş baskı bekleniyor. Ayrıca Jake VanderPlas’ın kitaptan ve diğer konulardan bahsettiği DataFramed Podcast’ini de dinleyebilirsiniz.

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

R programcısıysanız ve veri bilimine adım atmak istiyorsanız bu kitap sizin için. R’nin yıldızları Hadley Wickham ve Garret Grolemnd tarafından yazılan R for Data Science ile, R programlama dilinin ve RStudio’nun sunduğu esneklikten yararlanarak bu disiplinin temelini edineceksiniz.

Kitap, istatistiği en temelden öğretmek yerine R’ı veri analizi için nasıl kullanacağınızı göstererek ggplot2, tidyr ve daha pek çok popüler pakete hâkim olmanızı sağlar. Kısacası, R konusundaki temel bilgilerini güçlendirmek isteyen her veri bilimci için mutlaka okunması gereken bir kaynaktır.

Veri Bilimi İçin En İyi İstatistik Kitapları

4. Allen B. Downey'den Think Stats

Veriyi içgörüye dönüştürmek için yalnızca kod yazmayı değil, aynı zamanda olasılık ve istatistikteki farklı yöntemleri uygulamayı da bilmeniz gerekir. İstatistik öğrenmek, veri bilimcisi olarak başarılı olmanın kritik bir yönüdür. Neyse ki bu kitap, istatistik öğrenmenin kolay ve eğlenceli olabileceğini gösteriyor. 

Think Stats, Python programcıları için Olasılık ve İstatistiğe giriş niteliğindedir. Kitap boyunca tek bir vaka çalışması üzerinde ilerleyerek, veri bilimi iş akışının farklı adımlarında kullanılan çeşitli istatistiksel yöntemleri öğreneceksiniz. 

Kitap, tanımlayıcı istatistikler, dağılımlar, olasılık kuralları, görselleştirme ve çok daha fazlası gibi istatistikteki kilit kavramları kapsamlı biçimde ele alır. Allen Downey’nin DataCamp’teki kitabına da göz atabilirsiniz — Python ile Keşifsel Analiz. 

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

İstatistikçilere de istatistikçi olmayanlara da hitap eden An Introduction to Statistical Learning, veri analizi için istatistik alanına erişilebilir bir genel bakış sunar.

Doğrusal regresyon, sınıflandırma, yeniden örnekleme yöntemleri, küçültme yaklaşımları, ağaç tabanlı yöntemler, destek vektör makineleri, kümeleme ve daha fazlası gibi istatistiksel öğrenmenin temel konularını kapsamlı ve kolay anlaşılır biçimde işler. Öğreniminize eşlik etmesi için R ile İstatistik Temelleri beceri yoluna da göz atabilirsiniz. 

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

İstatistik, veri biliminin çekirdek bir parçasıdır. Ancak yazarların da belirttiği gibi, birçok veri bilimci istatistik alanında biçimsel bir eğitime sahip değildir. Practical Statistics for Data Scientists bu boşluğu doldurmak için harika bir kaynaktır. 

Bu mükemmel kitap, istatistiksel yöntemlerin veri bilimi içinde uygulanmasına yönelik pratik rehberlik sunar. Veri bilimi iş akışında istatistiğin yanlış kullanımından kaçınmaya odaklanır ve en yaygın kullanılan istatistiksel tekniklerin uygulanmasına dair taktiksel öneriler verir. İkinci baskı hem Python hem de R ile yeni örnekler ekler.

Veri Bilimi İçin En İyi Makine Öğrenmesi Kitapları

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

Makine öğrenmesi, veri bilimi araç setinin ayrılmaz bir parçasıdır. Python programcısıysanız ve makine öğrenmesi öğrenmek istiyorsanız, bu kitap size ihtiyaç duyacağınız her şeyi sağlar.

An Introduction to Machine Learning with Python, makine öğrenmesi yolculuğunuza başlamak için ideal bir kitaptır. scikit-learn paketinin çekirdek geliştiricilerinden biri tarafından yazılan bu kitap, Python’un scikit-learn paketinde makine öğrenmesi modelleri kurmanın inceliklerini kapsamlı biçimde ele alır.

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

Bu kitapta Aurelien Geron, scikit-learn, Keras ve Tensorflow gibi popüler Python araç ve çerçevelerine dayanarak makine öğrenmesinin temel tekniklerini açıklar. 

Kitap, makine öğrenmesine pratik bir yaklaşım getirir ve birçok modelin arkasındaki teoriyle sizi bunaltmaktan kaçınır. Ayrıca derin öğrenme ve sinir ağları gibi daha ileri kavramları da açıklar. Her bölümde örnekleri kolayca uygulayıp onlardan öğrenebilmeniz için alıştırmalar bulunur.

9. Andriy Burkov'dan The Hundred-Page Machine Learning Book

Makine öğrenmesi hakkında sadece merak sahibiyseniz ve teknik ayrıntılara girmeden bu disipline başlamak istiyorsanız ya da temel kavramları tazelemek isteyen bir uygulayıcıysanız, yüz sayfalık makine öğrenmesi kitabı tam size göre.

Andriy Burkov, böylesine karmaşık ve geniş bir disiplini yalnızca 100 sayfada özetleme gibi iddialı bir işi başarıyor. Okuduktan sonra farklı makine öğrenmesi türlerini, kestirimsel modellerin tasarımı ve dağıtımındaki temel kavramları ve makine öğrenmesine dayalı bir uygulamayı hayata geçirmek için gerekenleri anlayabileceksiniz. 

Makine öğrenmesinin kuramsal temellerini öğrenmek için bir diğer harika kaynak ise Understanding Machine Learning kursudur.

Veri Bilimi İçin En İyi Veri Görselleştirme Kitapları

10. Alberto Cairo'dan The Functional Art

The Functional Art’ta veri gazetecisi Alberto Cairo, veri görselleştirmenin ardındaki sanatı nasıl işlevsel kılacağımız sorusuna eğiliyor. Başka bir deyişle, fayda ve içgörüden ödün vermeden nasıl güzel görselleştirmeler oluşturulur?

Veri görselleştirmede en iyi uygulamaların ayrıntılı bir özetinden hareketle Cairo, beynimizin özelliklerini ve bunların görsel bilgiyi algılayış ve hatırlayış biçimimizi nasıl etkilediğini özetliyor. Bu kitabı okuduktan sonra veri görselleştirmeye yaklaşımınız tamamen değişecek.

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

Panolar, farklı kaynaklardaki verileri bir bakışta görselleştirmenin en etkili yollarından biridir. Veri odaklı şirketlerin altyapısında temel bir unsur haline gelmiş, hem veri tüketicilerinin hem de veri uygulayıcılarının verilere ve KPI’lara eşzamanlı erişmesini sağlamıştır. Ancak Stephen Few’in ünlü kitabında belirttiği gibi, panolar sıklıkla zahmetli ve verimsiz biçimlerde tasarlanır. 

Information Dashboard Design, etkileyici panolar oluşturmak için pratik bir rehber olarak tasarlanmıştır. Tasarım teorisi ve veri görselleştirmenin ilkelerinden yola çıkan kitap, pano tasarımına yönelik sektörün en iyi uygulamalarını sunar. Ayrıca kuramdan uygulamaya kesintisiz geçişin birçok örneğini sağlar. 

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

Veriyle etkili biçimde iletişim kurabilme becerisi, veri bilimi alanında çalışan herkes için kritik bir yetenektir. Veri görselleştirme bu görevde bize yardımcı olabilir. Ancak veriden elde ettiğimiz içgörülerin eyleme dönüşmesini sağlamak istiyorsak, iletişimi etkileyen diğer kaynak ve unsurları da göz önünde bulundurmamız gerekir. Effective Data Storytelling de bu fikre dayanır.

Brent Dykes, DataFramed podcast’inin “Effective Data Storytelling: How To Turn Insights Into Actions” bölümünde de yer alan—kitabında veri hikâye anlatımı için bir çerçeve geliştiriyor; veriyi, anlatıyı ve görselleri birleştiren bir yaklaşım. Özetle, düzenli olarak verilerle iletişim kuran herkes için bu kitap vazgeçilmez bir kaynaktır.

13. Sandra Rendgen ve Julius Wiedemann'dan Information Graphics

Information Graphics, büyük veri çağında görsel iletişimin gelişimini keşfeden, son derece özenli ve etkileyici bir kitaptır. Veri görselleştirmenin tarihine ilişkin bir dizi deneme ve toplumumuzun çok sayıda alanını kapsayan 400 gerçek grafik projesi örneği içerir. Modern görsel iletişimin tarihi ve pratiğine ilgi duyan herkes için faydalı olacaktır. 

14. Lea Pica'dan Present Beyond Measure

Present Beyond Measure, veri analistleri, pazarlamacılar ve daha fazlasını kapsayan geniş bir kitleye hitap eden kapsamlı bir veri görselleştirme rehberidir. Veriden bunalmayı ortadan kaldırma, slayt tasarımında ustalık ve sinematik hikâye anlatımı tekniklerini kullanma gibi temel noktaları ele alan kitap, etkileyici veri anlatıları ve ilgi çekici sunumlar hazırlamak için pratik öneriler sunar. PICA Protokolüne ve Lea’nın tescilli Chart Detox™ Formülüne odaklanarak, net veri hikâyesi anlatımı için özlü ama kapsamlı bir yaklaşım sağlar. Üst düzey yöneticilerden danışmanlara kadar geniş bir yelpazedeki profesyoneller için uygun olan bu kaynak, etkili veri görselleştirmeleri oluşturma ve bunları güvenle sunma konusunda değerli içgörü ve ipuçları sunar.

Bonus Veri Bilimi Kitapları

15. Cathy O’Neill'den Weapons of Math Destruction

2016’da yayımlanan Weapons of Math Destruction, büyük verinin etik etkilerine dair gerekli bir tartışmanın yolunu açtı. Cathy O’Neill’e göre, algoritmalar zararlı önyargıları sürdürüyor. Bu önyargıları gerçek örneklerle somutlaştıran O’Neill, kitabı daha adil bir gelecek için şeffaflığın ve algoritma denetimlerinin gerekli olacağı argümanıyla bitiriyor. Cathy O’Neil’in kitabını tartıştığı DataFramed Podcast’ini dinleyin.

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

Arama motorları, büyük verinin en büyük itici güçlerinden biridir. Her gün, arama motorlarına sorgular yazarak milyarlarca terabayt veri üretiyoruz. Bu bilgiler, davranışlarımız, önyargılarımız ve korkularımız hakkında çok şey ortaya çıkarabilir. Çok satan Everybody Lies kitabında Stephens-Davidowitz, Google arama verilerine derinlemesine dalarak ekonomi, etik, siyaset, ırk, cinsiyet ve daha birçok konuyu kapsayan sorulara çarpıcı yanıtlar sunuyor.

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

Algorithms of Oppression’da Safiya U. Noble, arama motorlarının sorgulara nasıl önyargılı sonuçlar döndürdüğünü derinlemesine inceler. Belirli sonuçların öne çıkarılmasındaki teşviklerin, görece az sayıdaki internet arama motorunun tekel konumuyla birleşmesinin, internette zararlı kalıpyargıları sürdüren ırkçı ve cinsiyetçi algoritmalara yol açtığını savunur. Bu kitap, veri biliminin ırkçılığı hafifletmede ve aynı zamanda pekiştirmede sahip olabileceği güce dair bir genel bakış sunar. 

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

Veri biliminin gerçek ya da algılanan zararlı etkilerine ilişkin yüksek profilli vakaların çoğu kötü niyetle değil, tasarım ve dağıtım sürecinde dikkatli bir etik incelemenin eksikliğiyle ortaya çıkar. Veri biliminde herkesin bilmesi gereken 97 etik şey kitabının amacı, veri analizi iş akışına entegre edilecek etik en iyi uygulamaları belirlemektir. Kitap, önde gelen veri bilimi uygulayıcılarının görüşlerine dayanır. 

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

Okurlar, şirketlerin günümüzde istatistikleri davranışlarımızı yönlendirmek için nasıl kullandığına dair bu kışkırtıcı ve aydınlatıcı bakıştan memnun kalacak. Teori ile iyi ve özellikle de kötü uygulamalardan gerçek örneklerin dengeli bir karışımıyla, ünlü yazar Charles Wheelan toplumumuzu daha iyi anlamaya yönelik ipuçları sunar ve daha iyi bir istatistik okuryazarlığı için güçlü bir argüman ortaya koyar. 

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

Büyük veri hakkında yazılan kitapların çoğu, verinin iş kararlarını destekleme uygulamalarına odaklanır ve verinin günlük hayatımızda da yardımcı olabileceği gerçeğini göz ardı eder. Don’t Trust Your Gut bu noktayı ele alır. Hepimizin hayatımız boyunca vermek zorunda kaldığı büyük ve küçük kararlarda, sezgilere kıyasla verinin nasıl daha iyi çalışabileceğine dair pratik bir rehber sunar. 

21. Jacob Eisenstein'dan Introduction to Natural Language Processing

Hâlihazırda temel düzeyde kodlama ve istatistik bilgisine sahipseniz ve kariyerinizi doğal dil işleme alanına yönlendirmek istiyorsanız, bu kitap sizin için. Jacob Einstein’ın Introduction to Natural Language Processing kitabı, çağdaş makine öğrenimi tekniklerini alanın dilbilimsel ve hesaplamalı temelleriyle ilişkilendiren teknik bir bakış sunar.

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

Başlık her şeyi anlatıyor. Çok satan yazar Bernard Marr, en saygın 45 şirketin büyük veriyi günlük operasyonlarında nasıl kullandığına dair bu benzersiz ve pratik kitabı kaleme aldı. Veriyi etkili şekilde kullanmak isteyen diğer kuruluşlar için harika ilham kaynakları sunarken, bu çözümlerin uygulanmasında kaçınılması gereken tuzakları da gözler önüne serer. 

23. Bill Schmarzo'dan Big Data: Understanding How Data Powers Big Business

Büyük Veri alanının en önde gelen uzmanlarından biri tarafından yazılan Big Data: Understanding How Data Powers Big Business, verinin ne olduğu ve nasıl kullanıldığına dair kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, büyük veri araç ve teknolojilerinin iş değerini nasıl hızlandırabileceğine dair pratik ipuçları, fikirler, teknikler, metodolojiler ve gerçek örneklerle doludur. 

Veri Bilimi Hakkında Daha Fazla Öğrenin

Umarız bu listeyi faydalı bulmuşsunuzdur. Kitaplar, veri bilimi öğrenmek için—ister yeni bir konuya başlamak ister uzmanlaşmak amacıyla—harika bir kaynaktır. Ancak bir kitap okumaya zamanınız yoksa yine de çözümümüz var. Aşağıdaki kaynaklara göz atın ve bugün başlayın!

• Programlama, istatistik, görselleştirme ve daha fazlasını kapsayan 380+ veri bilimi kursunun bulunduğu geniş bir kurs kataloğu.
• En güncel içgörüler için blogumuza abone olun 
• DataFramed podcast’ine abone olun
• Veri Bilimi Cheat sheetlerimize göz atın