📚Небольшая подборочка книг по Data Science и Big Data

Software Engineering for Data Scientists - в книге объясняются механизмы и практики разработки ПО в Data Science. Здесь также приводится масса примеров реализации на Python

Graph Algorithms for Data Science - книга рассматривает ключевые алгоритмы и методы работы с графами в науке о данных, сопровождая их конкретными рекомендациями по реализации и применению. Для её освоения не требуется опыта работы с графами. Алгоритмы объясняются простым языком без лишнего жаргона и сопровождаются наглядными иллюстрациями, что делает их лёгкими для применения в ваших проектах

Big Data Management and Analytics - книга охватывает все аспекты работы с большими данными: от базового уровня до изучения конкретных примеров. Читатели получат представление о выборе моделей данных, извлечении и интеграции данных для решения задач больших данных, моделировании данных с использованием методов машинного обучения, масштабируемых технологий Spark, преобразовании задачи больших данных в графовую базу данных и выполнении аналитических операций над графами. Также рассматриваются различные инструменты и методы обработки больших данных и их применение, включая здравоохранение и финансы

Advanced Data Analytics Using Python - книга рассматривает архитектурные паттерны в аналитике данных, классификацию текста и изображений, методы оптимизации, обработку естественного языка и компьютерное зрение в облачной среде.

Minimalist Data Wrangling with Python - в книге предлагается как общее представление, так и детальное обсуждение ключевых концепций. Рассматриваются методы очистки данных, собранных из различных источников, их преобразования, выбора и извлечения признаков, проведения разведочного анализа данных и снижения размерности, выявления естественных кластеров, моделирования закономерностей, сравнения данных между группами и представления результатов