ГлавнаяНовостиBooks.PRO: Введение в Data Science

Books.PRO: Введение в Data Science

1 год назад
Статьи
7175
1

Books.pro: наша постоянная рубрика. Список книг для саморазвития и прокачки профессиональных навыков.

«Data Science at the Command Line», Жерон Янссенс

Книга полезна тем, кто увлекся основами программирования и анализом данных. Вы научитесь получать, преобразовывать и анализировать данные. Узнаете, как с помощью инструментов командной строки быстро получить, очистить и исследовать данные. Автор представляет простую в установке виртуальную среду Data Science Toolbox, которая содержит более 80 инструментов командной строки.

«Doing Data Science», Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Авторы доступным языком рассказывают о байесовском методе, статистических алгоритмах, визуализации данных, финансовом моделировании и рекомендательных движках. Все примеры объясняются на языках Python и R.

Книга посвящена изучению фильтрации спама, регрессионных моделей, основам Big Data. Рекомендуется к прочтению тем специалистам, которые освоили базовые понятия Data Science и хотят систематизировать знания.

«Machine Learning», Tom Mitchell

Том Митчелл — американский ученый и профессор. Он основал первую в мире кафедру машинного обучения и выпустил учебник по этому предмету. Автор более 130 работ по искусственному интеллекту и робототехнике.

Первую публикацию книги «Machine Learning» Том Митчелл выпустил в 1997 году. Его труд подойдет новичкам, которые знают английский язык на продвинутом уровне, но только начинают разбираться в машинном обучении. В книге описаны алгоритмы: байесовского обучения, обучения с подкреплением, нейронных сетей.

«Python Machine Learning», Sebastian Raschka

Книга рекомендуется к прочтению инженерам любого уровня. Вы узнаете о возможностях Python в аналитических моделях, об улучшении веб-приложений, открытии скрытых паттернов и структуры в данных с помощью кластеризации. Также вы изучите, как построить нейронные сети, используя Keras и Theano, как писать чистый код Python для оптимизации алгоритмов. Научитесь применять регрессионный анализ и проводить предварительную обработку данных.

«Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных»,  Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али

Книга посвящена аспектам анализа и обработки данных. В работе авторов представлены как теоретические основы, так и алгоритмы машинного обучения, работа с NoSQL, потоковыми данными, визуализация информации.

Лучшие материалы
70% роботодавців мають намір посилити well-being програми в 2022 роцi Група  розробників випустила додаток, в якому IT-компанії, крім ...
Майже 80 днів йде запекла боротьба на території України. Щодня ми отримуємо величезний потік інформації, про ситуацію на ...
Що потрібно для того, щоб створити продукт, який допоможе Україні зробити крок до перемоги ? Одеські ITівці знають ...