15 Бесплатных Книг по Data Science для Углубленного Изучения

15 Бесплатных Книг по Data Science (Часть 1)

Давайте поговорим о делах по-настоящему важных! Если вам на самом деле интересно изучать Data Science, а не только гуглить это на YouTube, то эти бесплатные книги — именно то, что вам нужно. Не тратьте время на все эти дурацкие курсы с платным доступом! Вот вам набор книг, которые помогут углубить ваши знания без пробивания дыры в кармане.

1. Veridical Data Science

👩‍🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter
Описание: Эта книга представляет фреймворк PCS, который направлен на интерпретируемый анализ данных. Очень полезно, если вы хотите, чтобы ваши коллеги понимали, почему вы приняли те или иные решения на основе данных!
🔗 Ссылка на книгу

2. Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics

📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das
Описание: Учебник, который освещает теории, модели, алгоритмы и аналитику в Data Science. В общем, если хотите стать парнем, о котором все говорят на работе, вам нужно знать эту книгу!
🔗 Ссылка на книгу

3. Think Python 3E

🐍 Автор: Allen B. Downey
Описание: Если вы не знаете ни черта о Python, то вот вам АНДРЕЙ — современное руководство по Python с нуля. Это как вводная лекция на супер важный курс вашего будущего.
🔗 Ссылка на книгу

4. Python Data Science Handbook

📊 Автор: Jake VanderPlas
Описание: Практическое руководство по работе с NumPy, pandas, sklearn и визуализациями. Пожалуй, без этой книги не обойтись, если хотите делать что-то более сложное, чем сводка данных в Excel.
🔗 Ссылка на книгу

5. R for Data Science

📈 Авторы: Hadley Wickham и др.
Описание: Если вы не сторонник Python и предпочитаете R, вас ждет полезная находка! Эта книга представляет современные подходы к анализу данных с использованием R.
🔗 Ссылка на книгу

6. Think Stats 3E

📐 Автор: Allen B. Downey
Описание: Статистика прежде всего! Эта книга перевернет ваше представление о статистике через практику на Python. Очень рекомендую!
🔗 Ссылка на книгу

7. Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies

📙 Автор: Rafael A. Irizarry
Описание: Если вы любите практические задачи (а кто не любит?), то эта книга подойдет вам как нельзя лучше! Полно кейсов по статистике и прогнозированию на R.
🔗 Ссылка на книгу

8. Bayesian Methods for Hackers

🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon
Описание: Кто сказал, что байесовская статистика — это сложно? Это визуальное введение в байесовский анализ с помощью PyMC сделает процесс хоть чуточку понятнее.
🔗 Ссылка на книгу

9. Think Bayes 2E

🔢 Автор: Allen B. Downey
Описание: Здесь вы найдете пошаговый байесовский подход с помощью Python. Прямо для тех, кто задался вопросом: "Как же мне их всех переиграть?"
🔗 Ссылка на книгу

10. Data Science at the Command Line

💻 Автор: Jeroen Janssens
Описание: Если вы не знаете, как работать с Unix-инструментами, то это как раз тот случай, когда книга звучит как "обязательно к прочтению".