На начальном этапе изучения науки о данных я предпочитал смотреть видео на YouTube или проходить онлайн-курсы. Постепенно я понял, что попал в ловушку. Я называю это ловушкой онлайн-обучения, когда я думал, что многому научился, но все это фрагментарные знания. В конце концов книги по науке о данных помогли мне выбраться из ловушки. Я хотел бы сказать вам сегодня, что нет ничего лучше, чем читать книги, чтобы снова сдвинуться с мёртвой точки! Книги, которые я рекомендовал здесь, не только дали мне целостное представление о науке о данных, но и научили меня происхождению и развитию статистики, плюсам и минусам различных моделей и метрик, а также привели массу интересных примеров. Вы никогда не сможете эффективно научиться этому из видео или онлайн-курсов. Надеемся, что 5 рекомендуемых ниже книг помогут и вам! Пожалуйста, прокомментируйте, если они полезны!
1. Статистика Дэвида Фридмана
Эта книга — одна из первых книг по статистике, которые я прочитал. Книга является классикой и ее первое издание вышло в 1978 году, поэтому некоторые примеры старые, но все еще достаточно актуальные и очень интересные для просмотра сегодня. Эта книга иллюстрирует, как серьезные вопросы или потребности реального мира решались с помощью статистических решений. В конце каждого раздела в книге есть множество упражнений для проверки знаний. Ответы прикреплены в приложении. В этой книге не так много математики, и она доступна для читателей всех уровней.
2. Практическая статистика для специалистов по данным
Я нашел эту книгу во многих рекомендуемых списках книг по науке о данных. Эта книга идеально подходит для новичков, потому что дает хороший обзор всех полезных концепций, необходимых для освоения науки о данных. В книге используется простой для понимания язык. Каждое понятие хорошо объяснено вместе со многими примерами и объяснением того, как понятие относится к науке о данных. Для некоторых концепций, которые являются более академическими и более актуальными для статистиков, в книге также отмечается, что от специалистов по данным, как правило, не требуется их полного использования. Моя любимая часть книги — сводная таблица «Ключевая идея», следующая за каждым разделом и главой. Эта вставка «Ключевая идея» резюмирует наиболее важную концепцию каждой главы в нескольких пунктах. Эта книга дает примеры кода как на R, так и на Python, что тоже полезно.
3. Бессмыслица! Наука о данных для неспециалистов
Эта книга короткая и ее интересно читать! Я прочитал всю книгу за два дня и захотелось прочитать ее во второй раз. Благодаря удобному графическому описанию ключевых моделей машинного обучения книги будут полезны не только начинающим специалистам по данным, но и деловым людям, работающим с аналитиками. Это отличная книга, чтобы демистифицировать черный ящик науки о данных и машинного обучения. Всего в этой книге 12 глав. За исключением первой главы, которая знакомит с основами, в каждой из оставшихся глав рассматривается модель или статистическая концепция.
4. Машинное обучение в действии
Эта книга — еще одна популярная книга издательства Manning Publication, подходящая для всех уровней читателей. В книге не только подробно описываются методы машинного обучения, но и объясняются концепции, лежащие в их основе. Эта книга поможет новичкам заложить прочный фундамент, а также разработчикам, которые будут писать собственные программы для анализа данных. В большинстве примеров в книге используется язык программирования Python.
5. Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
Я впервые нашел эту книгу полезной, когда у меня возникли проблемы с регуляризованной линейной регрессией и градиентным спуском. Книга дает интуитивное понимание различных концепций и инструментов, которые помогают в разработке хороших моделей. Второе издание книги добавляет Keras в свой список контента, наряду с Scikit-Learn и TensorFlow. Можно подумать, что эта книга предназначена для более продвинутых читателей, я нашел ее полезной, когда только начал изучать науку о данных. Каждая глава в книге содержит множество иллюстраций и упражнений, которые очень полезны. В книге используется язык программирования Python.
Надеюсь, вам понравится эта статья! Пожалуйста, не стесняйтесь делиться, комментировать, следовать и подключаться.
