Sách hay nhất về khoa học dữ liệu với Python
Những cuốn sách hay nhất về khoa học dữ liệu với Python, trong chủ đề khoa học dữ liệu, Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất.
Gandas, Numpy, Scikit-Learn, Matplotlib và Scipy là
//datasciencetut.com/best-books-on-data-science-with-python/
Tạo một tài khoản để theo dõi các cộng đồng yêu thích của bạn và bắt đầu tham gia vào các cuộc trò chuyện.
Tham gia Reddit
r/datascience
Gửi bởi
Tiến sĩ | Nhà khoa học dữ liệu SR dẫn đầu | Công nghệ sinh học
5 năm trước
Nhóm Mod đã quyết định rằng thật tuyệt khi đưa ra một danh sách các cuốn sách được đề xuất, tương tự như danh sách podcast.
Vui lòng đăng bất kỳ cuốn sách mà bạn đã tìm thấy đặc biệt thú vị hoặc hữu ích cho việc học trong sự nghiệp của bạn. Bao gồm tiêu đề với một tác giả hoặc liên kết.
Một số hạn chế:
Phải liên quan trực tiếp đến khoa học dữ liệu
Chỉ phi hư cấu
Phải là một cuốn sách thực tế, không phải là một bài đăng trên blog, bài viết khoa học hoặc trang webbook, not a blog post, scientific article, or website
Không có gì tự quảng cáo
Đề xuất của tôi:
Học máy: Một quan điểm xác suất
Suy luận thống kê tuổi trên máy tính
Phân tích dữ liệu sử dụng mô hình hồi quy và đa cấp/phân cấp
Thiết kế và phân tích các thí nghiệm
Khai thác dữ liệu: Khái niệm và kỹ thuật
Học tập tích cực
Tất cả các số liệu thống kê: Một khóa học ngắn gọn về suy luận thống kê
Khuyến nghị của Subredditor:
Áp dụng mô hình dự đoán
Các yếu tố của học tập thống kê
Giới thiệu về học tập thống kê
Tín hiệu và tiếng ồn
Học kĩ càng
Chủ yếu là kinh tế lượng vô hại
Làm chủ số liệu
R cho khoa học dữ liệu
Nâng cao r
Học sâu với r
Dự báo: Nguyên tắc và thực hành
Hiển thị trực quan thông tin định lượng
Phân tích dữ liệu nâng cao từ quan điểm cơ bản
Nghệ thuật chức năng: Giới thiệu về đồ họa và trực quan hóa thông tin
Suy nghĩ lại thống kê: Một khóa học Bayes với các ví dụ trong R và Stan
Giới thiệu về tính toán và lập trình bằng cách sử dụng Python: với ứng dụng để hiểu dữ liệu
Khai thác văn bản với R: Cách tiếp cận gọn gàng
Khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp: Những gì bạn cần biết về khai thác dữ liệu và tư duy phân tích dữ liệu
Học máy thực hành với Scikit-Learn và Tensorflow: Các khái niệm, công cụ và kỹ thuật để xây dựng các hệ thống thông minh
Kể chuyện với dữ liệu: Hướng dẫn trực quan dữ liệu cho các chuyên gia kinh doanh
Nhận dạng mẫu và học máy
Lập trình xác suất và phương pháp Bayes cho tin tặc
Dữ liệu thông minh: Sử dụng khoa học dữ liệu để chuyển đổi thông tin thành cái nhìn sâu sắc
Khoa học dữ liệu từ đầu: Nguyên tắc đầu tiên với Python
Học máy Python: Học máy và học sâu với Python, Scikit-Learn và Tensorflow
Cẩm nang Khoa học Dữ liệu Python
Phá vỡ cuộc phỏng vấn mã hóa: 189 câu hỏi và giải pháp lập trình
Nghĩ như một nhà khoa học dữ liệu
Thống kê cốt lõi
Nghệ thuật phân tích dữ liệu: Cách trả lời hầu hết mọi câu hỏi bằng cách sử dụng số liệu thống kê cơ bản
Khoa học dữ liệu
Tính toán số và phân tích dữ liệu thống kê trên nền tảng Java
Khai thác dữ liệu và thống kê để ra quyết định
Phân tích khách hàng cho người giả
Khoa học dữ liệu cho người giả
Học máy: Giới thiệu ngắn gọn
Học tập thống kê từ góc độ hồi quy
Cơ sở của khoa học dữ liệu
Cơ sở xử lý ngôn ngữ tự nhiên thống kê
Nghĩ chỉ số
Toán học cho học máy
Thống kê thực tế cho các nhà khoa học dữ liệu: 50 khái niệm thiết yếu
Nguyên tắc cơ bản của học máy để phân tích dữ liệu dự đoán: Thuật toán, ví dụ làm việc và nghiên cứu trường hợp
Học tập thống kê với sự thưa thớt: Lasso và khái quát hóa
Trong khả năng tất cả
Tối ưu hoá trực quan
Trực quan hóa dữ liệu cho người giả
Thống kê một cách ngắn gọn