📌7 источников, которые помогут понять Data Science🧑🏻‍💻

Интересно погрузиться в работу с данными?
Держи список базовых книг и тематических ресурсов по Data Science!
🔸«Data Science. Наука о данных с нуля, Джоэл Грас
Даже если нигде не слышал о Data Science, книга введет тебя в курс дела)
Внутри ты найдешь краткий курс по программированию на Python, по линейной алгебре и статистике, по теории вероятностей и основам Machine Learning.
🔸«Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R», Кэти О’Нил и Рэйчел Шатт
Книга для начинающий, в основе которой лежат лекции Колумбийского университета. С простыми примерами на языках Python и R тебе расскажут о:
— Байесовском методе;
— Статистических алгоритмах;
— Финансовом моделировании;
— Рекомендательных движках;
— Визуализации данных;
— MapReduce.
🔸«Python и машинное обучение», Себастьян Рашка
Главный язык программирования в Data Science — Python. Ты знаешь, почему? А что такое нейросети и зачем они вообще? Все ответы — в книге Себастьяна.
🔸«SQL. Сборник рецептов», Энтони Молинаро
Для любого дата-сайентиста также важны знания языка запросов SQL. Если ты уже знаком с СУБД и SQL и хочешь повысить свой профессиональный уровень, советуем к прочтению.
🔸Towards Data Science
Платформа, где тысячи людей обмениваются идеями и расширяют понимание Data Science.
🔸Open review
Здесь ты найдешь множество статей, воркшопов и материалов конференций, посвященных Machine Learning, Data Science и др.
🔸 Analytics Now
Телеграм-канал, где ты найдешь свежие новости из мира современной аналитики, искусственного интеллекта и машинного обучения.
❗Освоить Data Science на профессиональном уровне и подготовиться к работе на реальных проектах, можно на курсе "Основы Data Science" https://www.it-academy.by/course/osnovy-data-science/osnovy-data-science/?utm_source=odnoklassniki&utm_medium=post&utm_campaign=DS1&utm_content=chtivo&utm_term=