1. Data Science. Наука о данных с нуля, Грас Джоэл, 2019, 418 стр., pdf.
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.
2. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение, Плас Дж. Вандер, 2018, 576 стр., pdf.
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как мне считать этот формат данных в мой скрипт? Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?
3. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных, Силен Д., Мейсман А., Али М., 2017, 336 стр., pdf.
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
4. Маккинни У. Python и анализ данных, 2015, 486 стр., djvu.
В книге "Python и анализ данных" рассматриваются вопросы переформатирования, очистки и обработки данных на Python. Ее можно также рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных, главным образом, на обработку данных.
Это книга о тех частях языка Python и библиотек для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач. Книга принадлежит перу Уэса Маккинни, основного автора библиотеки pandas, и содержит великое множество практических примеров. Она идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.