Книги: Data Science
Предсказательная аналитика с KNIME // Асито Ф.
Учебник по визуальной аналитике с KNIME — прогнозирование без кода и настройка моделей.
Data Science: проблемы и решения // Ватьян А.С., Гусарова Н.Ф., Добренко Н.В.
Сборник типовых проблем в Data Science и решений на Python — с примерами, кодом и пояснениями.
Прикладная линейная алгебра для исследователей данных // Майк Икс Коэн
Пособие по линейной алгебре с акцентом на практическое применение в задачах анализа данных.
Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение // Джейк Вандер Плас
Пособие показывает, как решать нестандартные задачи с помощью Python — от алгоритмов до анализа данных.
Data Science. Инсайдерская информация для новичков // Кэти О’Нил
Книга раскрывает реальную картину профессии Data Scientist — с чем сталкиваются новички и к чему готовиться.
Математика для Data Science // Томас Нилд
Пособие по математике, нужной для Data Science — линейная алгебра, вероятности и статистика.
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python // А.В. Протодьяконов
Книга обучает реализации ключевых алгоритмов Data Science на Python: от регрессий до кластеризации.
Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков // Павел Меликов
Практический курс по Python для аналитиков: pandas, NumPy, визуализация и подготовка отчётов.
Основы инженерии данных: как создавать надежные системы обработки данных // Д. Рис, М. Хоусли
Издание объясняет ключевые навыки Data Engineering: пайплайны, ETL, хранилища и обработка данных.
Python для анализа данных: учебное пособие // Роберт Гарафутдинов
Практика анализа данных на Python с использованием pandas, matplotlib и Jupyter Notebook.
Как выбрать лучшие книги по Data Science?
- Целевая аудитория.
Подберите пособие, которое соответствует вашему уровню подготовки — от абсолютного новичка до уверенного пользователя. - Объем практических задач.
Выбирайте книги с большим количеством упражнений и проектов, которые помогут закрепить полученные знания. - Актуальность материалов.
Обратите внимание на издания, которые охватывают современные методы и технологии. - Структура и доступность изложения.
Предпочтение следует отдавать пособиям, где материал подается последовательно и доступно. - Поддержка онлайн-ресурсами.
Книги с доступом к онлайн-материалам и кодом примеров помогут вам быстрее освоить тему. - Рецензии и рекомендации.
Изучите отзывы и рекомендации других специалистов, чтобы убедиться в качестве и пользе книги.