23 cuốn sách Khoa học Dữ liệu hay nhất nên đọc trong năm 2026

Khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất hiện nay. Các tổ chức trên toàn thế giới đang tận dụng sức mạnh của dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định và mang đến những trải nghiệm đổi mới cho các bên liên quan. Khi lĩnh vực này liên tục phát triển, sách về khoa học dữ liệu là cách tuyệt vời để người làm nghề củng cố nền tảng và theo kịp các kỹ thuật, phương pháp mới nhất. 

Trong bài viết này, chúng tôi đã chuẩn bị một cái nhìn tổng quan toàn diện về những cuốn sách hàng đầu trong khoa học dữ liệu, bao gồm lập trình, thống kê, trực quan hóa dữ liệu và hơn thế nữa. Hãy bắt đầu thôi!

Những cuốn sách Khoa học Dữ liệu hay nhất cho người mới bắt đầu

Sách lập trình hay nhất cho Khoa học Dữ liệu

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

Data Science from Scratch là cuốn sách hoàn hảo cho người mới bắt đầu. Sau ấn bản đầu tiên thành công, Joel Grus đã giới thiệu phiên bản sửa đổi bao quát những điều cơ bản của khoa học dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình Python 3.

Lấy các bài toán khoa học dữ liệu thực tế làm trung tâm, cuốn sách đề cập những khái niệm quan trọng nhất trong lĩnh vực này bằng cách tự xây dựng lời giải từ con số 0, kết hợp nhẹ nhàng giữa thống kê và viết mã. 

Mặc dù bạn không nhất thiết phải biết Python trước để thu được mọi kết quả mong muốn từ cuốn sách, nhưng có chút hiểu biết về ngôn ngữ này sẽ giúp việc học dễ dàng hơn. Chúng tôi khuyến nghị bạn tham khảo khóa học Introduction to Python của DataCamp để nhập môn Python.

2. Python Data Science Handbook của Jake VanderPlas

Cuốn sách toàn diện do Jake VanderPlas viết này bao gồm hướng dẫn từng bước về cách sử dụng các công cụ và gói phổ biến nhất trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python. Bao gồm Jupyter, iPython, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib và các thư viện khác. Bạn sẽ học thông qua các ví dụ có thể dễ dàng tái hiện.

Kể từ khi phát hành năm 2016, Python Data Science Handbook đã nhanh chóng trở thành tài liệu tham chiếu cho tính toán khoa học bằng Python. Tin vui là một phiên bản sửa đổi được kỳ vọng ra mắt vào cuối năm 2022. Bạn cũng có thể nghe Jake VanderPlas thảo luận về cuốn sách, cùng các chủ đề khác, trên Podcast DataFramed.

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

Nếu bạn là lập trình viên R muốn lấn sân sang khoa học dữ liệu, cuốn sách này dành cho bạn. Được viết bởi hai tên tuổi của R là Hadley Wickham và Garret Grolemnd, với R for Data Science, bạn sẽ nắm được những điều cơ bản của lĩnh vực này thông qua việc sử dụng ngôn ngữ R linh hoạt và RStudio.

Thay vì dạy các khái niệm thống kê chuyên sâu từ đầu, cuốn sách tập trung vào cách dùng R để phân tích dữ liệu để bạn làm quen với các gói phổ biến như ggplot2, tidyr và nhiều hơn nữa. Tóm lại, đây là cuốn sách nên đọc cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào muốn mài giũa nền tảng R của mình.

Sách thống kê hay nhất cho Khoa học Dữ liệu

4. Think Stats của Allen B. Downey

Để biến dữ liệu thành hiểu biết, bạn không chỉ cần biết viết mã mà còn phải biết áp dụng các phương pháp khác nhau trong xác suất và thống kê. Học thống kê là yếu tố then chốt để thành công với vai trò nhà khoa học dữ liệu. May mắn thay, cuốn sách này cho thấy việc học thống kê có thể dễ dàng và thú vị. 

Think Stats là phần nhập môn Xác suất và Thống kê dành cho lập trình viên Python. Bằng cách làm việc với một nghiên cứu tình huống xuyên suốt cuốn sách, bạn sẽ học được các phương pháp thống kê được sử dụng ở những bước khác nhau của quy trình khoa học dữ liệu. 

Cuốn sách bao quát sâu các khái niệm then chốt trong thống kê như thống kê mô tả, phân phối, quy tắc xác suất, trực quan hóa và nhiều nội dung khác. 

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

Nhắm tới cả nhà thống kê và người không chuyên, An Introduction to Statistical Learning cung cấp cái nhìn tổng quan dễ tiếp cận về lĩnh vực thống kê cho phân tích dữ liệu.

Cuốn sách bao gồm phần trình bày rộng và dễ hiểu về các chủ đề chính trong học thống kê, bao gồm hồi quy tuyến tính, phân loại, phương pháp lấy mẫu lại, các cách tiếp cận co giãn, phương pháp dựa trên cây, máy vector hỗ trợ, phân cụm và hơn thế nữa. Bạn cũng có thể tham khảo lộ trình kỹ năng Statistics Fundamentals with R để hỗ trợ việc học. 

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

Thống kê là phần cốt lõi của khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, như các tác giả nói, nhiều nhà khoa học dữ liệu thiếu đào tạo bài bản về thống kê. Practical Statistics for Data Scientists là nguồn tài nguyên tuyệt vời để lấp khoảng trống này. 

Cuốn sách xuất sắc này cung cấp hướng dẫn thực tiễn về áp dụng các phương pháp thống kê trong khoa học dữ liệu. Trọng tâm là cách tránh lạm dụng thống kê trong quy trình khoa học dữ liệu và đưa ra các lời khuyên chiến thuật về những kỹ thuật thống kê được dùng rộng rãi nhất. Ấn bản thứ hai bổ sung các ví dụ mới bằng cả Python và R.

Sách học máy hay nhất cho Khoa học Dữ liệu

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

Học máy là một phần không thể thiếu trong bộ công cụ khoa học dữ liệu. Nếu bạn là lập trình viên Python quan tâm đến học máy, cuốn sách này sẽ cung cấp cho bạn mọi thứ cần thiết.

An Introduction to Machine Learning with Python là cuốn sách lý tưởng để khởi đầu hành trình học máy. Được viết bởi một trong những nhà phát triển nòng cốt của gói scikit-learn, cuốn sách bao quát chi tiết mọi ngóc ngách của việc xây dựng mô hình học máy trong gói scikit-learn của Python.

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

Trong cuốn sách này, Aurelien Geron giải thích các kỹ thuật cơ bản của học máy dựa trên những công cụ và khung Python phổ biến như scikit-learn, Keras và Tensorflow. 

Cuốn sách tiếp cận học máy theo hướng thực hành và tránh làm bạn choáng ngợp bởi lý thuyết đằng sau nhiều mô hình học máy. Đồng thời giải thích các khái niệm nâng cao như học sâu và mạng nơ-ron. Mỗi chương đều có bài tập để bạn dễ dàng triển khai ví dụ và học từ đó.

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

Nếu bạn chỉ tò mò về học máy và muốn bắt đầu lĩnh vực này mà không đi sâu vào chi tiết kỹ thuật, hoặc bạn là người thực hành học máy muốn ôn lại các khái niệm cốt lõi, bạn nên chọn cuốn sách học máy 100 trang.

Tóm lược một lĩnh vực vừa phức tạp vừa rộng lớn chỉ trong 100 trang là nỗ lực ấn tượng mà Andriy Burkov đã làm rất tốt. Sau khi đọc, bạn sẽ hiểu các loại học máy khác nhau, những khái niệm cốt lõi trong thiết kế và triển khai mô hình dự đoán, và những gì cần có để bắt đầu một ứng dụng dựa trên học máy. 

Một nguồn học khác tuyệt vời để nắm nền tảng lý thuyết của học máy là khóa Understanding Machine Learning.

Sách trực quan hóa dữ liệu hay nhất cho Khoa học Dữ liệu

10. The Functional Art của Alberto Cairo

​​Trong The Functional Art, nhà báo dữ liệu Alberto Cairo bàn về câu hỏi làm thế nào để biến nghệ thuật đằng sau trực quan hóa dữ liệu trở nên hữu dụng. Nói cách khác, làm sao tạo ra các trực quan hóa đẹp mắt mà không đánh đổi tính hữu ích và hàm ý.

Bắt đầu từ cái nhìn chi tiết về các thực hành tốt nhất trong trực quan hóa dữ liệu, Cairo tóm lược những đặc điểm riêng của bộ não chúng ta và cách chúng ảnh hưởng đến cách ta tiếp nhận và ghi nhớ thông tin đồ họa. Sau khi đọc cuốn này, cách bạn tiếp cận trực quan hóa dữ liệu sẽ thay đổi mãi mãi.

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

Dashboard là một trong những cách hiệu quả nhất để trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn trong nháy mắt. Chúng đã trở thành thành phần cốt lõi trong hạ tầng của các công ty hướng dữ liệu, cho phép cả người tiêu thụ dữ liệu và người làm dữ liệu truy cập dữ liệu và KPI đồng thời. Tuy nhiên, như Stephen Few chỉ ra trong cuốn sách nổi tiếng của mình, dashboard thường được thiết kế rườm rà và kém hiệu quả. 

Information Dashboard Design được xây dựng như một hướng dẫn thực hành để tạo các dashboard thuyết phục. Bắt đầu từ các nguyên tắc của lý thuyết thiết kế và trực quan hóa dữ liệu, cuốn sách trình bày thực hành tốt nhất trong ngành để thiết kế dashboard. Nó cũng cung cấp nhiều ví dụ về cách chuyển từ lý thuyết sang thực hành một cách mượt mà. 

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

Khả năng giao tiếp hiệu quả bằng dữ liệu là kỹ năng quan trọng với bất kỳ ai làm việc trong khoa học dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu có thể giúp chúng ta trong nhiệm vụ này. Tuy nhiên, nếu muốn đảm bảo hiểu biết từ dữ liệu được chuyển hóa thành hành động, chúng ta cần tính đến các nguồn lực và yếu tố khác ảnh hưởng đến giao tiếp. Đó là ý tưởng đằng sau Effective Data Storytelling.

Trong cuốn sách của mình, Brent Dykes—người đã xuất hiện trong tập podcast DataFramed “Effective Data Storytelling: How To Turn Insights Into Actions”—đã phát triển một khung kể chuyện bằng dữ liệu, cách tiếp cận kết hợp ba yếu tố trung tâm: dữ liệu, câu chuyện và hình ảnh. Tóm lại, đây là nguồn tài liệu không thể thiếu cho bất kỳ ai thường xuyên giao tiếp bằng dữ liệu.

13. Information Graphics của Sandra Rendgen và Julius Wiedemann

Information Graphics là một cuốn sách đẹp, được biên soạn khéo léo, khám phá sự phát triển của giao tiếp trực quan trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Nó bao gồm một loạt bài luận về lịch sử trực quan hóa dữ liệu và 400 ví dụ thực tế về các dự án đồ họa trải rộng trên nhiều lĩnh vực trong xã hội. Bất kỳ ai quan tâm đến lịch sử và thực hành giao tiếp trực quan hiện đại đều sẽ thấy hữu ích. 

14. Present Beyond Measure của Lea Pica

Present Beyond Measure là hướng dẫn toàn diện về trực quan hóa dữ liệu dành cho nhiều đối tượng, bao gồm nhà phân tích dữ liệu, marketer và hơn thế nữa. Bao quát các khía cạnh then chốt như loại bỏ sự quá tải dữ liệu, làm chủ thiết kế slide và áp dụng kỹ thuật kể chuyện mang tính điện ảnh, cuốn sách đưa ra lời khuyên thực tế để xây dựng các câu chuyện dữ liệu hấp dẫn và bài thuyết trình lôi cuốn. Tập trung vào PICA Protocol và công thức độc quyền Chart Detox™ của Lea, cuốn sách mang đến cách tiếp cận súc tích nhưng toàn diện cho việc kể chuyện bằng dữ liệu rõ ràng. Phù hợp với nhiều đối tượng chuyên nghiệp, từ lãnh đạo đến tư vấn, nguồn tài nguyên này mang lại những hiểu biết và mẹo hữu ích để tạo ra các trực quan hóa dữ liệu tác động và tự tin trình bày.

Sách Khoa học Dữ liệu bổ sung

15. Weapons of Math Destruction của Cathy O’Neill

Xuất bản năm 2016, Weapons of Math Destruction đã mở đường cho cuộc tranh luận cần thiết về những hệ quả đạo đức của dữ liệu lớn. Theo Cathy O’Neill, các thuật toán đang kéo dài những thiên kiến có hại. Minh họa các thiên kiến này bằng ví dụ thực tế, O’Neill kết thúc cuốn sách bằng lập luận rằng tính minh bạch và kiểm toán thuật toán sẽ cần thiết cho một tương lai công bằng hơn. Nghe Cathy O’Neil bàn về cuốn sách trên Podcast DataFramed.

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

Các công cụ tìm kiếm là một trong những động lực lớn nhất của dữ liệu lớn. Mỗi ngày, chúng ta tạo ra hàng tỷ terabyte dữ liệu chỉ bằng cách gõ truy vấn vào công cụ tìm kiếm. Thông tin này có thể tiết lộ rất nhiều về hành vi, định kiến và nỗi sợ của chúng ta. Trong cuốn sách bán chạy Everybody Lies, Stephens-Davidowitz đào sâu dữ liệu tìm kiếm Google và đưa ra những câu trả lời hé mở cho các câu hỏi trải rộng qua kinh tế, đạo đức, chính trị, chủng tộc, giới và nhiều hơn nữa.

17. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism của Tiến sĩ Safiya U. Noble

Trong Algorithms of Oppression, Safiya U. Noble đi sâu vào cách các công cụ tìm kiếm trả về kết quả thiên lệch cho truy vấn. Bà cho rằng sự kết hợp giữa động lực thúc đẩy một số kết quả nhất định và vị thế độc quyền của một số ít công cụ tìm kiếm trên internet đã dẫn đến các thuật toán mang tính phân biệt chủng tộc và giới, tiếp tục duy trì những khuôn mẫu có hại trên internet. Cuốn sách cung cấp cái nhìn tổng quan về quyền lực của khoa học dữ liệu trong việc giảm nhẹ, và cũng có thể củng cố, phân biệt chủng tộc. 

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

Phần lớn các trường hợp nổi cộm về tác động gây hại thực sự hoặc bị nhận định là có hại của khoa học dữ liệu không xuất phát từ ý đồ xấu. Thay vào đó, chúng thường do thiếu xem xét đạo đức cẩn trọng trong quá trình thiết kế và triển khai. Mục tiêu của 97 things about Ethics everyone in data science should know là xác định các thực hành tốt nhất về đạo đức để tích hợp vào quy trình phân tích dữ liệu. Cuốn sách dựa trên quan điểm của các chuyên gia hàng đầu trong khoa học dữ liệu. 

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

Độc giả sẽ thích thú với góc nhìn khiêu khích và minh họa về cách các công ty ngày nay sử dụng thống kê để thao túng hành vi của chúng ta. Với sự pha trộn cân bằng giữa lý thuyết và ví dụ thực tế về các thực hành tốt và đặc biệt là xấu, tác giả nổi tiếng Charles Wheelan cung cấp manh mối để hiểu xã hội của chúng ta tốt hơn và kêu gọi nâng cao hiểu biết thống kê. 

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

Phần lớn sách về dữ liệu lớn thường tập trung vào ứng dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh, bỏ qua thực tế rằng dữ liệu cũng có thể giúp ích trong đời sống hàng ngày của chúng ta. Don’t trust your gut khắc phục điều này. Cuốn sách cung cấp hướng dẫn thực tiễn về cách dữ liệu có thể hiệu quả hơn trực giác trong việc hỗ trợ những lựa chọn lớn nhỏ mà tất cả chúng ta phải đưa ra suốt cuộc đời. 

21. Introduction to Natural Language Processing của Jacob Eisenstein

Nếu bạn đã có kiến thức cơ bản về viết mã và thống kê và muốn phát triển sự nghiệp theo hướng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cuốn sách này dành cho bạn. Introduction to Natural Language Processing của Jacob Einstein cung cấp góc nhìn kỹ thuật về NLP, kết nối các kỹ thuật học máy đương đại với nền tảng ngôn ngữ học và tính toán của lĩnh vực này.

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

Tiêu đề đã nói lên tất cả. Tác giả bán chạy Bernard Marr đã viết cuốn sách độc đáo và thực tiễn này về cách 45 công ty nổi tiếng nhất sử dụng dữ liệu lớn trong hoạt động hằng ngày. Ông mang đến nguồn cảm hứng tuyệt vời cho các tổ chức khác đang tìm cách sử dụng dữ liệu hiệu quả và hé lộ một số cạm bẫy cần tránh khi triển khai các giải pháp này. 

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

Được viết bởi một trong những chuyên gia hàng đầu về Dữ liệu Lớn, Big Data: Understanding How Data Powers Big Business mang đến cho chúng ta cái nhìn tổng quan toàn diện về dữ liệu là gì và cách dữ liệu được sử dụng. Cuốn sách đầy ắp mẹo thực tế, ý tưởng, kỹ thuật, phương pháp luận và ví dụ thực tiễn cung cấp cái nhìn tổng quan về cách công cụ và công nghệ dữ liệu lớn có thể gia tăng giá trị kinh doanh. 

Tìm hiểu thêm về Khoa học Dữ liệu

Chúng tôi hy vọng bạn thấy danh sách này hữu ích. Sách là nguồn tài nguyên tuyệt vời để học khoa học dữ liệu, dù là bắt đầu với chủ đề mới hay trở thành chuyên gia. Nhưng nếu bạn không có thời gian đọc sách, chúng tôi vẫn có giải pháp. Hãy xem các tài nguyên sau và bắt đầu ngay hôm nay!

• Một danh mục khóa học lớn với hơn 380 khóa học khoa học dữ liệu bao gồm lập trình, thống kê, trực quan hóa và hơn nữa.
• Đăng ký blog của chúng tôi để nhận những góc nhìn mới nhất 
• Đăng ký podcast DataFramed
• Xem Cheat sheet Khoa học Dữ liệu của chúng tôi