ЛУЧШИЕ КНИГИ для изучения Data Science c нуля до профи

• Обзор лучших книг по дата-сайнс и аналитике.  

• Книги содержат реальные примеры и советы по внедрению моделей.  

• Возможность выиграть одну из книг в печатном экземпляре.  

• Книга написана простым языком и включает основы математики.  

• Рассматриваются числа, уравнения, производные, линейная алгебра и статистика.  

• Упражнения подкреплены практикой на Python.  

• Кратко рассмотрены линейные алгоритмы и методы оптимизации.  

• Книга полезна для начинающих и тех, кто хочет освежить знания.  

• Книга учит с нуля, уделяя внимание среде и библиотекам.  

• Рассмотрены магические команды и библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib.  

• Важные темы: машинное обучение, фитинг, подбор гиперпараметров.  

• Книга содержит практические материалы, но не академический язык.  

• Книга содержит терминологию и много материала по статистике.  

• Рассмотрены типы данных, тестирование, статистические критерии.  

• Теоретический материал подкреплен практическими примерами на Python и R.  

• Книга полезна для дата-аналитиков, но не вся теория подкреплена практикой.  

• Рассмотрены линейные алгоритмы, метрики, древесные модели и методы сжатия данных.  

• Новичкам рекомендуется сначала прочитать первые две книги для базы.  

• Книга "Python для решения сложных задач" фокусируется на математической и практической составляющих.  

• Книга "Развертывание моделей машинного обучения" кратко рассматривает развертывание моделей.  

• Книга предполагает минимальные знания Python и рассматривает модели машинного обучения с нуля.  

• Примеры включают классические алгоритмы и нейронные сети.  

• Книга сочетает теорию и практику, объясняя математический аппарат простым языком.  

• Книга полезна для достижения практического опыта в машинном обучении.  

• Рассматриваются паттерны тренировки моделей и инструменты для развертывания.  

• Книга структурирована в формате задачи-решение-проблемы-компромиссы.  

• Книга полезна для решения проблем при развертывании и обучении моделей.  

• Книга структурирована и содержит практические советы.  

• Книга не является учебником по математическому анализу, но полезна для работы в компании.  

• Книга передает опыт автора по обучению моделей и развертыванию.  

• Упор сделан на статистику и тестирование.  

• Книга читается легко и полезна для понимания работы в компании.  

• Книга содержит реальный практический опыт внедрения моделей.  

• Рассматриваются вопросы обработки данных и типы пропусков.  

• Книга полезна для улучшения показателей моделей и сокращения времени на разработку.  

• Книга полезна для всех уровней, особенно для начинающих.  

• Единственный минус - отсутствие на русском языке.  

• Розыгрыш книги среди участников, правильно ответивших на вопрос.