Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Вот несколько рекомендаций по лучшим книгам по data science:
1. «Python для анализа данных» (Python for Data Analysis) автора Уэса Маккини (Wes McKinney) — эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по использованию языка программирования Python для анализа данных. Она покрывает основные инструменты и библиотеки, такие как pandas, NumPy и matplotlib.
2. «Введение в статистическое обучение» (Introduction to Statistical Learning) авторов Гарета Джеймса (Gareth James), Даниэля Уита (Daniela Witten), Тревора Хасти (Trevor Hastie) и Роберта Тибширани (Robert Tibshirani) — эта книга предлагает введение в основные концепции и методы машинного обучения и статистики, используемые в data science.
3. «Глубокое обучение» (Deep Learning) авторов Яна Гудфеллоу (Ian Goodfellow), Йошуа Бенджио (Yoshua Bengio) и Аарона Курвилля (Aaron Courville) — эта книга является авторитетным руководством по глубокому обучению, технике машинного обучения, которая имитирует работу человеческого мозга.
4. «Машинное обучение: вероятностный подход» (Machine Learning: A Probabilistic Perspective) авторов Кристофа Бишопа (Christopher Bishop) — эта книга предлагает подробное введение в основные методы машинного обучения, основанные на вероятностных моделях.
5. «Практическое руководство по анализу данных» (Practical Data Analysis) автора Хектора Куэваса-Ольверы (Hector Cuesta Oliver) — эта книга охватывает широкий спектр тем, связанных с анализом данных, включая сбор данных, очистку, визуализацию и моделирование.
Это лишь некоторые из лучших книг по data science, и выбор зависит от ваших конкретных интересов и уровня знаний.