Alcuni libri che ho letto sul mondo della data science e che mi sento di consigliare.

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  • NEW: Factfulness - Hans Rosling
    In sintesi prova a convincerci che il mondo non sta andando a rotoli come probabilmente ciascuno di noi pensa. Nel dettaglio prova ad affrontare dieci grandi “istinti” che condizionano in negativo il nostro modo di relazionarci alle cose che accadono attorno a noi. È un libro interessante perché ci apre nuovi orizzonti, ci insegna molte cose nuove, documentando minuziosamente tutto ciò che viene scritto. Lo ha letto anche Bill Gates… forse questo potrebbe essere un incentivo affinché lo legga anche tu!

  • AI Expert, Architetti del Futuro - Alessandro Giaume e Stefano Gatti
    È uno dei libri più interessanti degli ultimi mesi. A me è piaciuto moltissimo, ne ho anche scritto una recensione.

  • Big Data @l lavoro - Thomas Davenport
    Questo libro fornisce numerosi esempi concreti e aiuta a contestualizzare le questioni più importanti legate ai big data. Consigliato soprattutto per chi non ha un background scientifico/tecnico.

  • Big Data Analytics, il manuale del Data Scientist - Alessandro Rezzani
    Il focus del libro è la big data analytics, per cui vengono presentate tecniche, tecnologie e architetture legate alla gestione di grandi quantità di dati. È un manuale tecnico e non un saggio, tuttavia è scorrevole e alle questioni più complesse ci si arriva in maniera incrementale.

  • R for Data Science - Garret Grolemund e Hadley Wickham
    Uno dei migliori manuali tecnici per cominciare a programmare in R. Queto testo è utilizzato anche in ambito accademico. Per una lettura efficace il lettore deve munirsi anche di computer dove poter testare il codice illustrato in queste pagine.

  • Il tradimento dei numeri - David Hand
    Questo è un saggio molto originale, poiché aiuta a guardare il mondo dei dati da una prospettiva diversa dalle solite. L’autore propone una riflessione molto interessante su quelli che definisce “dark data”, ovvero i dati che non possediamo, i dati che ancora non abbiamo.

  • Big Data - Marco Delmastro e Antonio Nicita
    In queste pagine ci si interroga sui rapporti che i dati hanno con la giurisprudenza e in particolar modo con i legami con questioni come la privacy, la nostra reputazione, il controllo dei dati da parte delle grandi società IT, etc.. Nicita e Delmastro sono economisti e, tra le altre cose, hanno entrambi ricoperto ruoli di alto livello presso l’Autorità per le garanzie nella comunicazioni (AGCOM).

  • Democrazia e potere dei dati - Antonello Soro
    Un buon data scientist deve porsi delle domande che vadano oltre le sue mansioni prettamente tecniche e operative. Un’area dove è necessario porsi delle domande è senz’altro quella del rapporto tra “potere dei dati” e democrazia. Questo libro è un validissimo punto di partenza.

  • La società calcolabile e i big data - Domenico Talia
    Il sottotitolo di questo è “algoritmi e persone nel mondo digitale”. Molto bello, leggero, stimolante. Lettura da sotto l’ombrellone.

  • The art of statistics: learning from data - David Spiegelhalter
    Libro recente, uscito a febbraio 2020. Aiuta a porsi le giuste domande e a “farsi amica” la statistica. Molto consigliato.

  • Artificial Intelligence: a guide for thinking humans - Melanie Mitchell
    Questo libro aiuta a capire quali sono le implicazioni dell’intelligenza artificiale (e quindi in maniera indiretta dell’utilizzo intensivo dei dati), nella vita di tutti i giorni. Melanie Mitchell è una ricercatrice molto attiva nell’ambito dell’artificial intelligence.

  • The book of why: the new science of cause and effect - Juda Pearl e Dana Mackenzie
    Moltissime delle cose che ci capitano ogni giorno sono subordinate ad un rapporto di “causa - effetto” talvolta a noi sconosciuto. Comprendere a fondo il concetto di causalità rispetto al concetto di correlazione, ad esempio, è davvero importante per saper interpretare correttamente dei dati. Il libro poi affronta moltre altre questioni e aiuta il lettore a ragionare su questioni chiave. Ritengo questa lettura molto importante per un data scientist.

  • Il segnale e il rumore - Nate Silver
    Un libro molto importante. Non può mancare nella libreria di un vero data expert!