Вы здесь, что, вероятно, означает, что вы готовы отправиться в захватывающую одиссею, которая является наукой о данных. В то время как эта обширная область постоянно трансформируется и расширяется, начать с прочной основы невозможно, и книги часто являются невоспетыми героями в этом поиске. Конечно, существует множество литературы по темам науки о данных, машинного обучения и всем им подобным, но для тех, кто делает первые шаги, жизненно важно выбрать самое лучшее.
Размышляя о своей личной авантюре и после небольшой беседы с несколькими мастерами данных, я составил список из 5 обязательных к прочтению материалов, чтобы заложить основу для вашей экспедиции по науке о данных:
Python для анализа данных Уэса МакКинни»
- Почему. Наука о данных требует знания языка программирования, а Python стал языком общения в этой дисциплине. Эта книга предлагает практическое введение в работу с данными в Python, в основном с использованием библиотеки pandas.
- Подходит для: тех, кто плохо знаком с Python или хочет применить Python в контексте, ориентированном на данные.
Искусство науки о данных Роджера Д. Пэна и Элизабет Мацуи.
- Почему. Прежде чем углубляться в алгоритмы и код, крайне важно понять основные принципы, лежащие в основе процесса анализа данных. Эта книга дает представление об искусстве, стоящем за наукой о данных, с высоты птичьего полета.
- Подходит для: читатели, которые хотят понять общие процессы и модели мышления в науке о данных.
Наука о данных для бизнеса, Фостер Провост и Том Фосетт.
- Почему. Понимание того, как наука о данных вписывается в бизнес-контекст, жизненно важно для тех, кто хочет применить свои навыки в реальных сценариях. Эта книга устраняет разрыв между техническими сложностями и бизнес-приложениями.
- Подходит для: начинающих специалистов по обработке и анализу данных, стремящихся получить работу в бизнес-среде, или бизнес-профессионалов, желающих использовать науку о данных.
«Распознавание образов и машинное обучение Кристофера М. Бишопа»
- Почему. По мере углубления в науку о данных машинное обучение станет неизбежной темой. Книга Бишопа представляет собой введение с хорошим балансом между теорией и практическими приложениями.
- Подходит для: тех, кто имеет базовые знания в области науки о данных и хочет погрузиться в машинное обучение.
«Стостраничная книга по машинному обучению Андрея Буркова»
- Почему: название говорит само за себя! Этот краткий ресурс предлагает краткий обзор концепций машинного обучения. Это быстрое чтение, но пусть краткость вас не вводит в заблуждение; он наполнен идеями.
- Подходит для: тех, у кого мало времени, но они хотят понять основные концепции машинного обучения.
Книги — это всего лишь один из способов изучения науки о данных, но он очень мощный. Эти названия предлагают разнообразное сочетание программирования, теории, приложений и понимания высокого уровня, создавая основу для более глубокого изучения по мере вашего продвижения в вашем путешествии по науке о данных.
Помните, что область науки о данных обширна, и непрерывное обучение является ключевым. Но с этими книгами в качестве основы вы будете на верном пути. Приятного чтения и кодирования!
P.S. Если у вас есть любимая книга, которой нет в этом списке, поделитесь ею в комментариях! Продолжаем учиться!
