Аналитика и Data Science Книги

12 книг по Data Science для новичков и продвинутых

Сделали подборку книг о Data Science на английском языке, которые помогут новичкам разобраться в основах, а продвинутым — прокачать знания и навыки.

юлия чернова

Редактор Нетологии

Numsense! Data Science for the Layman

Annalyn Ng, Kenneth Soo

Для кого. Для новичков в сфере Data Science, которые знают английский.

О чём. Автор описывает регрессивный анализ, нейронные сети, А/В-тесты, деревья решений и другие базовые понятия.

Польза. Поможет вникнуть в основы Data Science без математической сложности, разобраться в теме при помощи наглядных иллюстраций.

Machine Learning

Tom Mitchell

Для кого. Для новичков, которые не знают ничего об искусственном интеллекте и статистике. Для владеющих английским на продвинутом уровне.

О чём. Описания популярных алгоритмов — байесовского обучения, обучения с подкреплением, нейронных сетей с подробными примерами.

Польза. Лучший вводный материал для тех, кто изучает элементарные понятия машинного обучения. Поможет разобраться в теме и понять основы перед дальнейшим углублённым изучением.

Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps

Daniel Drescher

Для кого. Для новичков, которые не хотят разбираться с терминами из программирования и знают английский.

О чём. Книга о технологии блокчейн на примерах криптовалют Bitcoin, Ethereum и Litecoin.

Польза. Доступно объясняет, что такое блокчейн, без сложных технических терминов, с примерами и иллюстрациями.

Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling

Wayne Winston

Для кого. Для тех, кто изучает бизнес-аналитику и знает английский на уровне Upper-Intermediate и выше.

О чём. Книга о функциях Excel для бизнеса и сложных вопросах бизнес-аналитики. С тематическими исследованиями финансовой составляющей бизнеса, реальными примерами.

Польза. Учит работать со сложными функциями Excel: сводными таблицами, описательной статистикой, Offset, Indirect, Excel Solver и макросами для автоматизации повторяющихся задач в анализе данных.

AI and Analytics: Accelerating Business Decisions

Sameer Dhanrajani

Для кого. Для руководителей и начинающих предпринимателей в области ИИ и Data Science.

О чём. Автор рассказывает о комплексных стратегиях и методологии в аналитике. Охватывает большинство популярных отраслей бизнеса: страхование, розничную торговлю, банковское дело.

Польза. Помогает понять основы бизнес-аналитики. Предлагает бизнес-идеи развития компаний с использованием блокчейна, криптовалют, чат-ботов и других популярных технологий.

Doing Data Science

Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Для кого. Для новичков, которые уже освоили базовые понятия DS и переходят к изучению технической литературы.

О чём. Издание посвящено углублённому изучению фильтрации спама, регрессионных моделей, рекомендательных машин, введению в Big Data.

Польза. Помогает систематизировать знания об основах Data Science.

Профессия

Data
Scientist 🔗

Узнать больше

  • Научитесь преобразовывать сырые данные в полезную информацию для принятия стратегических решений
  • Проживите опыт 2‒3 лет самостоятельного изучения сферы Data Science
  • Выполните 80 домашних работ с фидбеком эксперта, а также онлайн-лабораторные и тесты

Data Science at the Command Line

Жерон Янссенс

Для кого. Для тех, кто изучает основы программирования и интересуется анализом данных.

О чём. Книга содержит информацию об анализе данных и командной строки.

Польза. Расширит возможности в области анализа данных. Ознакомит с основами программирования и поможет проще получать, преобразовывать и анализировать данные.

Python for Data Analysis

Уэс МакКинни

Для кого. Для тех, кто хочет изучить Python — основной язык программирования в сфере анализа данных.

О чём. Книга на 400 страниц со всеми подробностями о языке программирования, которые пригодятся будущим специалистам по Data Science.

Польза. Поможет изучить язык программирования с нуля или начального уровня, научит применять его в анализе данных.

Python Machine Learning

Sebastian Raschka

Для кого. Для тех, кто хочет глубже изучить техническую сторону работы с предсказательной аналитикой в языке программирования. Для инженеров с любым уровнем знаний в сфере машинного обучения.

О чём. Книга о возможностях Python в аналитических моделях, улучшении веб-приложений, открытии скрытых паттернов и структуры в данных с помощью кластеризации.

Польза. Научит применять регрессионный анализ, эффективно проводить предварительную обработку данных, применять анализ социальных сетей в определении настроений аудитории.

курс

Python
для работы с данными

Узнать больше

  • Автоматизируйте свою рутинную работу с помощью Python
  • Обрабатывайте большие объёмы информации без администрирования и баз данных
  • Освойте ключевой инструмент в мире аналитики и машинного обучения 🔥

Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals

Cole Nussbaumer Knaflic

Для кого. Для тех, кто уже умеет проводить анализ данных и учится визуализировать результаты.

О чём. Книга об эстетическом представлении результатов анализа данных, понимании аудитории, подборе оптимального способа подачи информации. Содержит реальные примеры визуализации и их разбор.

Польза. Научит основам визуализации данных и наглядно покажет, как применять процесс в создании презентаций.

Hadoop for Dummies

Dirk Deroos, Paul C. Zikopoulos, Roman B. Melnyk

Для кого. Для тех, кто начинает знакомство с Hadoop.

О чём. Книга содержит описание экосистемы Hadoop 2 и Yarn, примеры их реального использования, подробную инструкцию по установке кластера. Предоставляет детальную информацию о работе с SQL и Hive, развёртывании Hadoop в облаке.

Польза. Научит работать с кластерами, шаблонами проектирования и экосистемой Hadoop на начальном уровне.

Hadoop: The Definitive Guide

Tom White

Для кого. Для тех, кто хочет научиться использовать набор инструментов Hadoop на практике.

О чём. Сборник тематических исследований, как Hadoop решает конкретные задачи. Автор приводит детальный анализ каждого исследования и объясняет, как использовать инструменты в аналогичных ситуациях.

Польза. Научит использовать Hadoop Distributed File System для хранения больших массивов данных, создавать и настраивать кластеры Hadoop. Расскажет о возможностях MapReduce и распространённых ошибках в работе с моделью.

ЧИТАТЬ ТАКЖЕ:  7 подкастов о нейросетях и data science


Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.

юлия чернова

Редактор Нетологии

Телеграм Нетологии