15 бесплатных книг по Data Science (часть 1)
Если вы стремитесь углубить свои знания в области Data Science, но не хотите тратить много средств на литературу, то я собрал для вас список из 15 бесплатных книг, которые помогут вам освоить ключевые концепции и инструменты этой увлекательной области. Будучи в отчаянии от большого количества информации и курсов, я вот увидел, что существуют действительно ценные ресурсы, доступные каждому. Давайте взглянем на эти уникальные произведения!
Veridical Data Science
👩🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter
Описание: Эта книга представляет собой детальный фреймворк PCS, который разработан для интерпретируемого анализа данных. Идеально подходит для тех, кто хочет понять, как применять теорию на практике.
🔗 Ссылка на книгуData Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics
📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das
Описание: Учебник по Data Science, основной акцент в котором сделан на алгоритмы и аналитику. Это отличный ресурс для студентов и специалистов, желающих систематизировать свои знания.
🔗 Ссылка на книгуThink Python 3E
🐍 Автор: Allen B. Downey
Описание: Превосходное введение в Python, способное сделать ваш переход к программированию более плавным. Даже если вы новичок, эта книга объясняет информацию доступным языком.
🔗 Ссылка на книгуPython Data Science Handbook
📊 Автор: Jake VanderPlas
Описание: Путеводитель по использованию библиотек NumPy, pandas и sklearn, с практическими примерами визуализации. Удобен как для новичков, так и для опытных пользователей.
🔗 Ссылка на книгуR for Data Science
📈 Авторы: Hadley Wickham и др.
Описание: Эта книга предлагает современный подход к анализу данных с использованием языка программирования R, за что и получает множество положительных отзывов.
🔗 Ссылка на книгуThink Stats 3E
📐 Автор: Allen B. Downey
Описание: Практическое введение в статистику, основанное на языке Python. Простота изложения делает её отличным ресурсом для изучения статистических методов.
🔗 Ссылка на книгуStatistics and Prediction Algorithms Through Case Studies
📙 Автор: Rafael A. Irizarry
Описание: Книга включает практические кейсы на языке R, которые позволяют читателю глубже понять принципы статистического анализа и прогнозирования.
🔗 Ссылка на книгуBayesian Methods for Hackers
🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon
Описание: Введение в байесовский анализ с использованием PyMC. Книга написана в визуальном формате и отлично подойдет для самостоятельного изучения.
🔗 Ссылка на книгуThink Bayes 2E
🔢 Автор: Allen B. Downey
Описание: Ещё один труд от Аллена Дауни, который последовательно объясняет байесовский подход, делая акцент на Python.
🔗 Ссылка на книгуData Science at the Command Line
💻 Автор: Jeroen Janssens
Описание: Настоящее руководство по эффективному использованию Unix-инструментов для анализа данных. Подходит для тех, кто хочет применять навыки командной строки в своей практике.
🔗 Ссылка на книгу
Математика и теория вероятностей
- Теория вероятностей
👩
15 Бесплатных Книг по Data Science: Часть 1 ver 0
Ширина: 1130 px
Высота: 1140 px
Соотношение сторон.: 113:114
Скачать
Обсуждение (6)
Вау! Это просто невероятно! Я так долго искал подобную подборку! Обычно платные книги перегружены и не всегда актуальны, а здесь - чистый, структурированный список бесплатных сокровищ! Особенно порадовало наличие книг по командной строке – это реально незаменимый навык для Data Scientist! Спасибо автору за такой ценный ресурс! Теперь можно спокойно углублять свои знания и не тратить кучу денег! ✨
Сокровища для Data Scientists! 🎉 Особенно ценно, что есть и для новичков, и для тех, кто уже шарит. "Data Science at the Command Line" – это просто must-read!
Отличная подборка! Согласен с предыдущими комментаторами, особенно ценно наличие книг для разных уровней и акцент на практическое применение. Для новичков это просто кладезь знаний, а для опытных - отличный способ освежить базу и найти новые инструменты. Спасибо автору за такой полезный и бесплатный ресурс!
Отличная подборка! Согласен с предыдущими комментаторами, особенно ценно наличие книг для разных уровней и акцент на практическое применение. Я бы добавил, что бесплатные ресурсы часто позволяют попробовать разные подходы и технологии, прежде чем инвестировать в более дорогие курсы. Разнообразие инструментов (Python, R, Unix) – это большое преимущество. Большое спасибо автору за такой полезный список!
Отличная статья! Очень полезная подборка бесплатных ресурсов для изучения Data Science. Особенно ценно, что книги подобраны для разных уровней подготовки и охватывают широкий спектр тем – от основ Python и статистики до работы с командной строкой и байесовским анализом. Я тоже часто сталкиваюсь с переизбытком информации, и такой структурированный список – настоящее спасение. Спасибо автору за экономный и эффективный способ прокачать свои знания в Data Science!
Отличная подборка! Особенно радует, что есть книги для разных уровней подготовки и с фокусом на разные инструменты. За "Data Science at the Command Line" отдельный респект - часто забывают про удобство командной строки. Спасибо автору за ценный ресурс!
Вам также может понравиться
