| 1 | "Introduction to Data Mining" by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar Bu kitap, veri madenciliğine giriş için temel kavramları ve yöntemleri kapsayan kapsamlı bir kaynaktır. |
| 2 | "Data Science for Business" by Foster Provost, Tom Fawcett Veri bilimi ve veri madenciliği kavramlarını iş dünyasındaki uygulamalarıyla birleştiren kapsamlı bir kaynaktır. |
| 3 | "Data Mining: Concepts and Techniques" by Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei Veri madenciliğinin temel kavramlarına ve yöntemlerine detaylı bir giriş sunan popüler bir kitaptır. |
| 4 | "Pattern Recognition and Machine Learning" by Christopher M. Bishop Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme gibi veri madenciliği konularında makine öğrenmesi temellerini kapsayan bir kaynaktır. |
| 5 | "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville Derin öğrenme konusunda kapsamlı bir başvuru kaynağıdır ve yapay sinir ağlarının temellerini içerir. |
| 6 | "Cluster Analysis" by Brian S. Everitt, Sabine Landau, Morven Leese Kümeleme analizi konusunda detaylı bir kaynaktır ve farklı kümeleme yöntemlerini ele alır. |
| 7 | "Speech and Language Processing" by Daniel Jurafsky, James H. Martin Doğal dil işleme ve metin madenciliği konularında kapsamlı bir başvuru kaynağıdır. |
| 8 | "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili Python kullanarak makine öğrenmesi ve veri madenciliği uygulamalarını öğrenmek için faydalı bir kaynaktır. |
| 9 | "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" by Viktor Mayer-Schönberger, Kenneth Cukier Büyük veri kavramını anlamak ve büyük veri işleme teknolojilerini öğrenmek için etkileyici bir kaynaktır. |
| 10 | "Ethics of Big Data" by Kord Davis, Doug Patterson Veri madenciliğinde etik ve mahremiyet konularına odaklanan önemli bir kitaptır. |