За статистикою, фахівці Data Science користуються високим попитом на ринку праці, а запропоновані ним зарплати — одні з найвищих IT. Тому якщо ви ще не цікавилися наукою про дані, то саме час прокачати свої навички дата-саентиста, а якщо ви вже «в темі», то заглибитись у неї ще буде зайвим.
Команда SpaceLab зробила добірку з восьми найкращих книг з Data Science для фахівців різних рівнів. Вибирайте, яка підходить вам найбільше, і приступайте до вивчення!
Автор: Andrew Park
Мови видання: англійська
Кількість сторінок: 350
Посібник для новачків, до якого увійшло одразу чотири книги:
Python for Beginners. Посібник для тих, хто тільки починає кодувати. Тут докладно описана вся база, необхідна початку роботи: від установки і змінних, до роботи з файлами. До книги також увійшли практичні приклади та завдання.
Python for Data Analysis. Опис основних Python-бібліотек, що використовуються для обробки даних. У тому числі PyTorch та Pandas.
Python Machine Learning. Основи роботи з машинним навчанням та нейронними мережами мовою Python.
Python Data Science. Книга для більш просунутих кодерів, у якій автор заглиблюється у вивчення алгоритмів науки про дані та розглядає приклади реальних додатків.
Автор: Wes McKinney
Мови видання: англійська
Кількість сторінок: 550
У цьому посібнику описано варіанти використання Python-бібліотеки Pandas, творцем якої є автор книги, а також інструментів NumPy та IPython для обробки, аналізу та візуалізації даних. Останнє видання від 2017 року є актуальним для версії Python 3.6, і містить безліч практичних прикладів, які також доступні на GitHub.
Автор: Joel Grus
Мови видання: російська, англійська
Кількість сторінок: 406
Автором книги є дослідник інституту штучного інтелекту Allen Institute for AI та колишній співробітник Google. У цьому посібнику він розглядає основи лінійної алгебри, статистики та теорії ймовірностей, а також, як і коли ці науки використовуються в Data Science на прикладі мови Python.
Крім того, в книзі торкаються основи Machine learning і найбільш популярні Data Science моделі, у тому числі нейронні мережі.
В останньому перевиданні 2019 вся інформація була актуалізована для версії Python 3.6.
Цікаво, що Джоел Грас концентрується саме на фундаментальних принципах науки про дані, а не на вивченні конкретних Python-бібліотек.
Автори: Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
Мови видання: російська, англійська
Кількість сторінок: 368
Книга допомагає прокачати знання в окремих галузях науки про дані і призначена для просунутих кодерів, які вже оволоділи основами Python і R.
Автори зробили основний фокус на статистиці, оскільки, на їхню думку, це основна частина Data Science, але багато профільних фахівців не вивчають її окремо.
Посібник докладно визначає, як можна отримати якісні набори даних, аналізувати їх, а також як працювати з немаркованими даними. Крім того, автори розбирають статистичні методи в області Machine learning.
У книзі наведено безліч практичних прикладів, які спочатку написані на R, потім дублюються на Python.
Автори: Hadley Wickham, Garrett Grolemund
Мови видання: російська, англійська
Кількість сторінок: 520
Книга простими словами визначає роботу з вбудованим середовищем розробки RStudio і tidyverse - набором пакетів R для Data Science. Вона розрахована на новачків, які ще не мають досвіду в програмуванні, і допомагає їм швидше поринути у науку про дані.
Видання вже отримало широке визнання у світі, і входить до шістки кращих посібників з обробки даних на Amazon, а також знаходиться на другому місці в категорії Mathematical & Statistical Software. Його автори – активні учасники розробки мови R.
Автори: Jike Chong, Yue Cathy Chang
Мови видання: англійська
Кількість сторінок: 512
"How to Lead in Data Science" призначена для тих, хто хоче вирости до рівня Team Lead у сфері науки про дані. Її автори — колишні керуючі командами даних у соцмережі LinkedIn, діляться секретами побудови стратегій для компаній різного масштабу і дають практичні поради з управління співробітниками.
Книгу можна розглянути як посібник з побудови кар'єри у напрямку Data Science, який підійде навіть тим, хто знаходиться на самому початку цього шляху. Видання випущено у 2021 році, та містить повністю актуальну інформацію.
Автори: Chris Fregly, Antje Barth
Мови видання: англійська
Кількість сторінок: 301
Ще одна книга, яка допоможе збудувати успішну кар'єру в напрямку Data Science. У ній автори відповіли на 201 популярне питання, яке ставлять на співбесідах у найбільших технологічних компаніях світу - Facebook, Amazon, Apple, Netflix та Google (FAANG). Маючи ці знання, ви значно підвищите свої шанси на працевлаштування.
Автори видання – колишні співробітники Facebook, які справді знають, про що говорять. У книзі вони не просто діляться відповідями, але й пояснять важливі концепції та рішення.
Автори: Nick Singh, Kevin Huo
Мови видання: англійська
Кількість сторінок: 524
Реальні Data Science недостатньо просто правильно розробити, щонайменше важливу роль грає процес розгортання. Ця книга якраз і є практичним посібником для роботи з Amazon Web Services. У ній автори розповідають, як швидко та ефективно працювати у хмарі, і торкаються кількох важливих тем:
Книга выпущена в 2021 году и содержит самые свежие данные.
