Список литературы по науке о данных
Лучшие книги от The Pragmatic Bookshelf
Ниже приведены лучшие книги в нашей категории Data Science, некоторые из которых вы можете прочитать прямо здесь, на Medium.
Создание табличных представлений с помощью Phoenix LiveView: расширенные пользовательские интерфейсы таблиц для доступных данных, Питер Ульрих
Антипаттерны SQL, том 1: Как избежать ошибок при программировании баз данных, Билл Карвин
Проектирование управления данными с нуля: шесть шагов для создания культуры, основанной на данных, Лорен Маффео
Руководство по структурам данных и алгоритмам, основанное на здравом смысле, второе издание: повышайте уровень своих основных навыков программирования, автор Джей Венгроу
Программирование машинного обучения: от кодирования к глубокому обучению, автор Паоло Перротта
Генетические алгоритмы и машинное обучение для программистов
Создание моделей ИИ и развитие решений, Фрэнсис Буонтемпо
Семь баз данных за семь недель, второе издание: руководство по современным базам данных и движению NoSQL, Люк Перкинс, Джим Уилсон и Эрик Редмонд
Комплексный сетевой анализ в Python: распознать → построить → визуализировать → проанализировать → интерпретировать, Дмитрий Зиновьев
Основы науки о данных в Python: собирать → организовывать → исследовать → предсказывать → оценивать Дмитрий Зиновьев
Основные данные в Objective-C, третье издание: хранение данных и управление ими для iOS и OS X, Маркус С. Зарра
Основные данные в Swift: хранение данных и управление ими для iOS и OS X, Маркус С. Зарра
Семь моделей параллелизма за семь недель: когда возникают проблемы, Пол Батчер
💡 Вы также можете изучить статьи по науке о данных от наших авторов на Medium.
