علم البيانات - علم البيانات الذي نشأ عند تقاطع العديد من المجالات الواسعة: البرمجة والرياضيات والتعلم الآلي. ويرجع ذلك إلى الحد الأدنى لدخول المهنة والحاجة إلى تلقي المعرفة الجديدة باستمرار.
المهارات الأساسية للمبتدئين هي:
- القدرة على كتابة الكود (بيثون) ؛
- القدرة على تصور نتائجك ؛
- فهم ما يحدث "تحت الغطاء".
تنقسم الكتب التي اختارها متخصصو Plarium Krasnodar للقراء ذوي المعرفة الأساسية في علم البيانات إلى هذه الفئات الثلاث.
بيثون
يبحث بعض الناس عن أنفسهم في البحث ، لكن طريق الحقيقة يكمن في بيثون. الكتب التالية هي خيار كبير للدراسة.
بيثون الخدع: الكتاب
دان بدريدور الكتاب حول العديد من الحيل والفائدة التي تساعد على أن تصبح أكثر إنتاجية وأن البرنامج أفضل.
نحن نتحدث عن أنواع البيانات الأساسية للغة بيثون وأساليب كتابة الكود - من OOP إلى العمل مع التبعيات. يجدر القراءة للمبتدئين وأي شخص يريد تحديث ذاكرتهم بتصميمات بيثونية نموذجية.
بيثون عالية الأداء: برمجة أداء عملي للبشر
ميكا غوريليك ، إيان أوزفالديصف الكتاب اللغة داخليًا. يوفر توضيحات لعمل المترجم الفوري وميكانيك الشفرة ، وأنواع البيانات الرئيسية وكيفية تفاعلها مع الذاكرة. سيساعدك هذا الدليل أيضًا على فهم كيفية الاستفادة من الميزات المخفية لـ Python.
التصور
يواجه كل عالم بيانات مرة الحاجة إلى تقديم نتيجة عمله. وكما تعلم ، لا توجد طريقة أفضل من التصور عالي الجودة. هذا هو المكان الذي تأتي فيه المخططات الدائرية الرائعة ...
رواية القصص مع البيانات: دليل تصوير البيانات لمحترفي الأعمال
كول nussbaumer knaflicكتاب رائع عن كيفية تصور نتائجك بطريقة جيدة. في ذلك ، يصف googler السابقين جميع مراحل إنشاء الرسوم البيانية الصحيحة بالتفصيل ويعطي أمثلة عكسية.
يمكنك أيضًا زيارة موقع المؤلف الذي جمع عددًا كبيرًا من الخيارات لتقديم البيانات من أفضل المتخصصين. بالطبع ، لا يمكن العثور هنا على إرشادات خطوة بخطوة لإنشاء عمل مثالي - حيث ستجده!
The Big Book of Dashboards. تصور بياناتك باستخدام سيناريوهات الأعمال في العالم الحقيقي
ستيف ويكسلر ، جيفري شافير ، آندي كوتغريفإن التصور المرئي للبيانات عمل شاق ، ولكن عندما تعرف الشكل المثالي الذي يجب أن تبدو عليه ، فأنت تفهم ما تحتاج إلى البحث عنه.
هذه مجموعة ممتازة من لوحات المعلومات لجميع المناسبات ، حيث يوصى بالحلول لأي مهمة عمل تقريبًا. لسوء الحظ ، لا يُقال شيئًا عن التنفيذ في Tableau - فقط العناصر المرئية وشرحًا للأفضل ولماذا الأفضل.
خوارزميات ML
هذه هي المنطقة التي يكون من السهل نسبيًا فهم ما تفعله الخوارزميات ، ولكن من الصعب جدًا تحقيق التمكن.
التدريب العملي على التعلم باستخدام Scikit-Learn و Tensor Flow: المفاهيم والأدوات والتقنيات لبناء أنظمة ذكية
أوريلين جيرونيمكن التوصية بالكتاب بأمان لأي شخص يريد أن يفهم كيف يتم بناء النماذج - من الخطي إلى الأشجار. يحدد الجزء الأول من اللغة التي يمكن الوصول إليها مبادئ الخوارزميات. سيكون مفيدًا بشكل خاص لأولئك الذين يدخلون المهنة. الجزء الثاني مخصص لـ TensorFlow.
التعلم العميق. الانغماس في عالم الشبكات العصبية
S. Nikolenko و A. Kadurin و E. Arkhangelskayaيتم نشر كل ما يقرب من أدب تقنية المعلومات في العالم الحديث باللغة الإنجليزية ، ومجال علوم البيانات ليس استثناء. حتى أن هناك تعبيرًا: "أريد أن أصبح مبرمجًا ، ما هي اللغة التي يجب أن أتعلمها؟ تعلم اللغة الإنجليزية أولاً. "
هذا هو الكتاب الوحيد الجدير بالاهتمام عن التعلم العميق والشبكات العصبية الذي كتبه المؤلفون الروس باللغة الروسية. علاوة على ذلك ، فهي معبرة للغاية ، مع مجموعة من الأمثلة ، وقصص مختلفة من العلوم والإشارات إلى المصادر (قائمة واحدة من الأدب في هذا العمل أكثر فائدة من العديد من المنشورات).
عناصر التعلم الإحصائي: تنقيب البيانات ، والاستدلال ، والتنبؤ ، الطبعة الثانية
تريفور هاستي ، روبرت تيبشيراني ، جيروم فريدمانفقط يجب أن تقرأ في أي مجموعة علوم البيانات. العمل الأساسي على خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن استخدامها كدليل. يتطلب بعض التحضير ، مناسبة لمستوى متقدم.
اختياري
إحصائيات الأساسيات بإيجاز
كاثرين الكسيس كورمانيكفي سلسلة Succinctly ، غالبًا ما يتم العثور على اللؤلؤ ، وهذه واحدة منها. في بداية الكتاب ، توجد تعريفات أساسية تحتوي على صور وتعليقات ، بينما يخصص الباقي لأهمية الاختبارات (اختبارات T و Z).
إن اللغة التي يمكن الوصول إليها والحد الأدنى من الرياضيات (المقدار المطلوب للفهم) تجعل هذا الدليل مقدمة ممتازة للإحصاءات من وجهة نظر عملية.
العمل العميق: قواعد النجاح المركّز في عالم مشتت
كال نيوبورت
يتحدث المؤلف عن تجربته وتجربة الزملاء عند العمل في مهمة بأقصى تركيز. يتم قراءة الكتاب بسهولة تامة ويتكون من وصف للنهج نفسه ، وأمثلة وقواعد مختلفة.
الفكرة الرئيسية هي أن مثل هذه الحالة من الدماغ تسمح لنا بتحقيق الأداء النهائي ورفع النتائج إلى مستوى جديد تمامًا. الحد من الدماغ ، لسوء الحظ ، محدود ، لكننا نتدرب. نوصي الجميع بقراءته.