😎Книги по DS для самых "новеньких"
1. Наука о данных. Джон Келлехер, Брендан Тирни - в книгу включены основные аспекты, от момента становления сбора и анализа данных, до решения этических конфликтов, нарастающих из-за политики конфиденциальности. Читателю расскажут, как ведут работу нейронные сети и машинное обучение, приведут примеры изучения бизнес-проблем и покажут пути их решения. Дополнительно расскажут о тех областях, на которые наука о данных может повлиять в большей степени.
2. Практическая статистика для специалистов Data Science. Питер Брюс, Эндрю Брюс - Практический учебник представлен для специалистов в сфере данных, обладающих навыком работы с языком программирования и знакомых с определением математической статистики. Здесь в доступном виде представлены основные моменты из статистики науки о данных, также объясняется, какие критерии необходимы и полезны со стороны анализа данных.
3. Изучаем Spark. Холден Карау, Матей Захария, Патрик Венделл, Энди Конвински - Авторами книги являются разработчики системы Spark. Они расскажут об организации параллельного выполнения заданий с помощью нескольких строчек кода, также помогут разобраться в системе на примерах.
4. Data Science. Наука о данных с нуля. Джоэл Грас - Джоэл Грас рассказывает о языке Python, элементах линейной алгебры, математической статистике, методах сбора, нормализации и обработки данных. Дополнительно даёт информационную базу для машинного обучения. Описывает математические модели и пути их разработки по принципу «k».
5. Основы Data Science и Big Data. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али - Читателя познакомят с теоретической основой, последовательностью машинного обучения, работой с большими массивами данных, NoSQL, детальным анализом текстов и визуальной информацией. В качестве примеров представлены сценарии Data Science на Python.