डेटा साइंस: एंट्री-लेवल बुक्स

डेटा साइंस - डेटा साइंस जो कई व्यापक क्षेत्रों के चौराहे पर उत्पन्न हुई: प्रोग्रामिंग, गणित और मशीन लर्निंग। यह पेशे में प्रवेश के लिए उच्च सीमा और लगातार नए ज्ञान प्राप्त करने की आवश्यकता के कारण है।

शुरुआती लोगों के लिए मुख्य कौशल हैं:

• कोड (पायथन) लिखने की क्षमता;
• अपने परिणामों की कल्पना करने की क्षमता;
• "हुड के तहत" क्या हो रहा है की समझ।

डेटा साइंस में बेसिक नॉलेज वाले पाठकों के लिए प्लेजर क्रास्नोडार के विशेषज्ञों ने जिन पुस्तकों का चयन किया है, वे इन तीन श्रेणियों में विभाजित हैं।

अजगर

कुछ लोग अपने आप को आर में खोजते हैं, लेकिन सत्य का मार्ग अजगर के माध्यम से है। निम्नलिखित किताबें अध्ययन के लिए एक बढ़िया विकल्प हैं।



पायथन ट्रिक्स: द बुक
दान बुरा

पुस्तक विभिन्न ट्रिक्स और उपयोगिता के बारे में है जो अधिक उत्पादक बनने और बेहतर कार्यक्रम बनाने में मदद करती है।

हम पायथन भाषा के बुनियादी डेटा प्रकारों और लेखन कोड के दृष्टिकोण के बारे में बात कर रहे हैं - OOP से निर्भरता के साथ काम करने के लिए। यह शुरुआती और जो भी ठेठ pythonic डिजाइन के साथ अपनी स्मृति को ताज़ा करना चाहता है, दोनों को पढ़ने के लायक है।



हाई परफॉरमेंस पाइथन: ह्यूमन के लिए प्रैक्टिकल परफॉर्मर प्रोग्रामिंग
मीशा गोरेलिक, इयान ओज़वाल्ड

पुस्तक आंतरिक रूप से भाषा का वर्णन करती है। यह दुभाषिया और कोड मैकेनिक के काम, मुख्य डेटा प्रकारों और कैसे वे स्मृति के साथ बातचीत करते हैं, के स्पष्टीकरण प्रदान करता है। यह मार्गदर्शिका आपको यह समझने में भी मदद करेगी कि पायथन की छिपी विशेषताओं का लाभ कैसे उठाया जाए।

दृश्य

प्रत्येक डेटा साइंटिस्ट एक बार अपने काम के परिणाम को प्रस्तुत करने की आवश्यकता का सामना करता है। और जैसा कि आप जानते हैं, उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्य से बेहतर कोई तरीका नहीं है। यह वह जगह है जहाँ फैंसी पाई चार्ट के बारे में आते हैं ...



डेटा के साथ कहानी: व्यवसाय पेशेवरों के लिए एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन गाइड
कोल नासबूमर नॅफ्लिक

गुणवत्ता के तरीके से अपने परिणामों की कल्पना करने के बारे में एक अद्भुत पुस्तक। इसमें, पूर्व-गोगलर सही रेखांकन बनाने के सभी चरणों का विस्तार से वर्णन करता है और काउंटरटेक्नाम देता है।

आप लेखक की साइट पर भी जा सकते हैं, जिसने सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञों से डेटा प्रस्तुत करने के लिए बड़ी संख्या में विकल्प एकत्र किए हैं। बेशक, सही काम बनाने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश यहां नहीं मिल सकते हैं - और जहां आप इसे पाएंगे!



डैशबोर्ड की बड़ी किताब। वास्तविक-विश्व व्यापार परिदृश्य का उपयोग करके अपने डेटा को विज़ुअलाइज़ करना
स्टीव वेक्सलर, जेफरी शफर, एंडी कॉटग्रेव

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन श्रमसाध्य काम है, लेकिन जब आप जानते हैं कि आदर्श को क्या देखना चाहिए, तो आप समझते हैं कि आपको किस चीज़ के लिए प्रयास करने की आवश्यकता है।

यह सभी अवसरों के लिए डैशबोर्ड का एक उत्कृष्ट चयन है, जिसमें लगभग किसी भी व्यावसायिक कार्य के लिए समाधान की सिफारिश की जाती है। दुर्भाग्य से, झांकी में कार्यान्वयन के बारे में कुछ भी नहीं कहा गया है - केवल दृश्य घटक और एक स्पष्टीकरण कि कैसे सबसे अच्छा और क्यों बेहतर है।

एमएल एल्गोरिदम

यह वह क्षेत्र है जहां एल्गोरिदम क्या करते हैं यह समझना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन महारत हासिल करना बहुत मुश्किल है।



हैंड्स-ऑन मशीन लर्निंग विद स्किकिट-लर्न एंड टेन्सर फ्लो: कॉन्सेप्ट्स, टूल्स, एंड टेक्निक्स टू इंटेलिजेंट सिस्टम्स
औरेलिन गेरोन

पुस्तक को किसी को भी सुरक्षित रूप से अनुशंसित किया जा सकता है जो यह समझना चाहता है कि मॉडल कैसे बनाए जाते हैं - रैखिक से पेड़ों तक। सुलभ भाषा का पहला भाग एल्गोरिदम के सिद्धांतों को रेखांकित करता है। यह विशेष रूप से उन लोगों के लिए उपयोगी होगा जो सिर्फ पेशे में प्रवेश कर रहे हैं। दूसरा भाग TensorFlow को समर्पित है।



गहरी सीख। तंत्रिका नेटवर्क की दुनिया में विसर्जन
एस। निकोलेंको, ए। कादुरिन, ई। अरखंगेल्स्काया

आधुनिक दुनिया में लगभग सभी आईटी साहित्य अंग्रेजी में प्रकाशित होते हैं, और डेटा साइंस का क्षेत्र कोई अपवाद नहीं है। यहां तक ​​कि एक अभिव्यक्ति भी है: “मैं एक प्रोग्रामर बनना चाहता हूं, क्या भाषा सीखनी है? पहले अंग्रेजी सीखें। ”

यह रूसी में रूसी लेखकों द्वारा लिखित डीप लर्निंग एंड न्यूरल नेटवर्क्स पर एकमात्र सार्थक पुस्तक है। इसके अलावा, यह बहुत स्पष्ट है, उदाहरणों का एक समूह, विज्ञान से विभिन्न कहानियों और स्रोतों के संदर्भ में (इस काम में संदर्भों की एक सूची कई प्रकाशनों की तुलना में अधिक उपयोगी है)।



सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व: डाटा माइनिंग, इंट्रेंस और प्रिडिक्शन, दूसरा संस्करण
ट्रेवर हस्ती, रॉबर्ट टिबशिरानी, ​​जेरोम फ्रीडमैन

बस किसी भी डेटा विज्ञान संग्रह में पढ़ा जाना चाहिए। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर मौलिक काम जो एक हैंडबुक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। एक उन्नत स्तर के लिए उपयुक्त, कुछ तैयारी की आवश्यकता है।

इसके साथ ही

सांख्यिकी मूल तत्व सफलतापूर्वक
कथरीन एलेक्सिस कोरमानिक

सफलतापूर्वक श्रृंखला में, मोती अक्सर पाए जाते हैं, और यह उनमें से एक है। पुस्तक की शुरुआत में चित्रों और टिप्पणियों के साथ मूल परिभाषाएं हैं, और बाकी परीक्षण (टी- और जेड-परीक्षण) के महत्व के लिए समर्पित हैं।

एक सुलभ भाषा और न्यूनतम गणित (समझने के लिए आवश्यक राशि) इस मैनुअल को व्यावहारिक दृष्टिकोण से आंकड़ों का उत्कृष्ट परिचय बनाती है।



डीप वर्क: विचलित दुनिया में केंद्रित सफलता के नियम
कैल न्यूपोर्ट

लेखक अपने अनुभव और सहकर्मियों के अनुभव के बारे में बात करता है जब किसी कार्य पर अधिकतम एकाग्रता के साथ काम करता है। पुस्तक को काफी आसानी से पढ़ा जाता है और इसमें दृष्टिकोण का वर्णन, विभिन्न उदाहरण और नियम शामिल हैं।

मुख्य विचार यह है कि मस्तिष्क की ऐसी स्थिति हमें अंतिम प्रदर्शन प्राप्त करने और परिणामों को एक नए स्तर पर लाने की अनुमति देती है। मस्तिष्क की सीमा, दुर्भाग्य से, सीमित है, लेकिन हम प्रशिक्षित करते हैं। हम सभी को इसे पढ़ने की सलाह देते हैं।