Продолжаем делиться рекомендациями must read книг по Data Science от наших консультантов из команды McKinsey Advanced Analytics.

Продолжаем делиться рекомендациями must read книг по Data Science от наших консультантов из команды McKinsey Advanced Analytics. Если вы хотите изучить общие принципы углублённой аналитики и освоить темы, связанные с искусственным интеллектом, нейронными сетями и deep learning, обратите внимание:

«Prediction Machines», Ави Гольдфарб, Аджай Агравал и Джошуа Ганс

Этот бестселлер предлагает взглянуть на искусственный интеллект с точки зрения экономистов. В книге описано, как AI-технологии могут укрепить позиции бизнеса, и в чём их польза для прогнозирования в экономике.

«Data Science. Наука о данных с нуля», Джоэл Грас

Книга поможет пройти весь путь в изучении науки о данных — от первой самостоятельно написанной функции на Python до Natural Language Processing и других более «продвинутых» тем.

«Introduction to machine learning with Python: A guide for data scientists», Андреас Мюллер и Сара Гвидо

Благодаря этой книге вы научитесь создавать системы машинного обучения с помощью языка Python и библиотек Scikit-Learn, NumPy и Matplotlib. В ней отражены не только фундаментальные концепции и алгоритмы машинного обучения, но и прикладная сторона работы с данными.

«Машинное обучение», Петер Флах

Этот базовый учебник охватывает разные аспекты машинного обучения — от геометрических и статистических моделей до матричной факторизации. Книга легко читается, а каждая глава дополнена полезными рекомендациями для дальнейшего углублённого изучения.

«Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow», Орельен Жерон

Благодаря этой книге вы научитесь строить и обучать нейросети, изучите их архитектуру и методы масштабирования с помощью библиотеки TensorFlow. Освоение библиотеки Scikit-Learn поможет вам отслеживать развитие проекта машинного обучения на всех этапах.

«Python и анализ данных», Уэс МакКинни

Книга станет хорошим подспорьем для новичков, которым нужно освоить Python — в ней есть всё: от методов построения графиков и визуализации до примеров библиотек, используемых для решения аналитических задач.

«Deep Learning with Keras», Антонио Гулли и Суджит Пал

Это практическое руководство детально освещает темы нейросетей, AI и Deep Learning. Будет полезна всем, кто хочет получить фундаментальные знания по библиотеке Keras и познакомиться с реальными моделями нейросетей.

Комментарии: