Книги / тег / data science

Книги по тегу #data science

всего · 50
RU
Прикладная линейная алгебра для исследователей данных. От ключевых концепций до приложений с использованием Python

Прикладная линейная алгебра для исследователей данных. От ключевых концепций до приложений с использованием Python

A

Майк Икс Коэн

AI и ML
RU
Spark в действии. С примерами на Java, Python и Scala

Spark в действии. С примерами на Java, Python и Scala

A

Жан-Жорж Перрен

AI и ML
RU
Основы Python для Data Science

Основы Python для Data Science

A

Кеннеди Берман

AI и ML
RU
Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики

A

Томас Нилд

AI и ML
RU
Машинное обучение: основы

Машинное обучение: основы

A

Сергей Николенко

AI и ML
RU
Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

A

Андрей Бурков

AI и ML
RU
Погружение в аналитику данных

Погружение в аналитику данных

A

Джордж Маунт

AI и ML
RU
Математические пакеты: R

Математические пакеты: R

D

В. А. Шишкин

Алгоритмы и теория
RU
Визуализация данных: полный курс для начинающих специалистов

Визуализация данных: полный курс для начинающих специалистов

A

Тамара Манцнер

AI и ML
RU
Python и анализ данных

Python и анализ данных

A

Уэс Маккинли

AI и ML
RU
Машинное обучение в Elastic Stack

Машинное обучение в Elastic Stack

A

Рич Кольер, Камилла Монтонен, Бахаалдин Азарми

AI и ML
RU
Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении

Изучаем Ray. Гибкие распределенные вычисления на Python в машинном обучении

A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

AI и ML
RU
Изучаем Power Query. Наглядный подход к подключению и преобразованию данных из множества источников для Power BI и Excel

Изучаем Power Query. Наглядный подход к подключению и преобразованию данных из множества источников для Power BI и Excel

A

Линда Фоукс, Уоррен Спарроу

AI и ML
RU
Практическое введение в основные библиотеки и фреймворки Python (с примерами кода)

Практическое введение в основные библиотеки и фреймворки Python (с примерами кода)

B

Мурат Дурмус

Языки программирования
RU
Математика в машинном обучении

Математика в машинном обучении

A

Марк Питер Дайзенрот, А. Альдо Фейзал, Чен Сунь Он

AI и ML
RU
Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и моделирование с помощью Python

Python для анализа данных. Обработка данных, визуализация и моделирование с помощью Python

B

Уэс Маккинни

AI и ML
RU
Вероятностное машинное обучение: введение

Вероятностное машинное обучение: введение

A

Кэвин П. Мэрфи

AI и ML
RU
Большие данные. Зачем, что и как?

Большие данные. Зачем, что и как?

A

Алена Запорожан

Встраиваемые системы
RU
Библиотека Matplotlib

Библиотека Matplotlib

B

Абдрахманов М.И., Devpractice Team

AI и ML
RU
Аналитика в Power BI с помощью R и Python. Загрузка, преобразование и визуализация данных

Аналитика в Power BI с помощью R и Python. Загрузка, преобразование и визуализация данных

A

Райан Уэйд

AI и ML
RU
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python

B

А. В. Протодьяконов, П. А. Пылов, В. Е. Садовников

AI и ML
EN
Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

Scaling Python with Dask: From Data Science to Machine Learning

A

Holden Karau, Mika Kimmins

AI и ML
EN
R for Data Science, 2nd Edition

R for Data Science, 2nd Edition

A

Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund

AI и ML
EN
Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition

Python for Data Science For Dummies, 3rd Edition

A

John Paul Mueller, Luca Massaron

AI и ML
EN
Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds

Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of Both Worlds

A

Rick J. Scavetta, Boyan Angelov

AI и ML
RU
Практическая статистика для специалистов Data Science: 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

Практическая статистика для специалистов Data Science: 50+ важнейших понятий с использованием R и Python

A

Питер Брюс, Эндрю Брюс, Питер Гедек

AI и ML
EN
Practical Data Science with Python 3: Synthesizing Actionable Insights from Data

Practical Data Science with Python 3: Synthesizing Actionable Insights from Data

A

Ervin Varga

AI и ML
EN
Mastering Parallel Programming with R

Mastering Parallel Programming with R

A

Simon R. Chapple, Eilidh Troup, Thorsten Forster, Terence Sloan

AI и ML
EN
Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

Machine Learning and Data Science: Fundamentals and Applications

A

Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

AI и ML
EN
Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

Intro to Python® for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and the Cloud

A

Paul Deitel & Harvey Deitel

AI и ML
EN
Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications

Statistical Process Monitoring using Advanced Data-Driven and Deep Learning Approaches: Theory and Practical Applications

A

Fouzi Harrou, Ying Sun, Amanda S. Hering, Muddu Madakyaru, Abdelkader Dairi

AI и ML
EN
Data Science: The Hard Parts. Techniques for Excelling at Data Science

Data Science: The Hard Parts. Techniques for Excelling at Data Science

A

Daniel Vaughan

AI и ML
EN
Data Wrangling with SQL: A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL

Data Wrangling with SQL: A hands-on guide to manipulating, wrangling, and engineering data using SQL

A

Raghav Kandarpa, Shivangi Saxena

AI и ML
EN
Data Science and Machine Learning Interview Questions using Python: A Complete Question Bank to Crack Your Interview

Data Science and Machine Learning Interview Questions using Python: A Complete Question Bank to Crack Your Interview

A

Vishwanathan Narayanan

AI и ML
EN
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem

A

Abhishek Thakur

AI и ML
EN
Introduction to Python

Introduction to Python

A

James P. Meyer

Языки программирования
EN
NumPy for Beginners: Your First Steps in Data Science with Python

NumPy for Beginners: Your First Steps in Data Science with Python

B

AI Publishing

AI и ML
EN
Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics

Essential Math for Data Science: Take Control of Your Data with Fundamental Linear Algebra, Probability, and Statistics

A

Thomas Nield

AI и ML
EN
Data Clustering with Python: From Theory to Implementation

Data Clustering with Python: From Theory to Implementation

A

Guojun Gan

AI и ML
RU
Оконные функции SQL. Анализ данных на практике

Оконные функции SQL. Анализ данных на практике

C

Антон Жиянов

AI и ML
EN
Algorithmic Mathematics in Machine Learning

Algorithmic Mathematics in Machine Learning

A

Bastian Bohn, Jochen Garcke, Michael Griebel

AI и ML
EN
Advanced Data Science and Analytics with Python

Advanced Data Science and Analytics with Python

A

Jesús Rogel-Salazar

AI и ML
RU
Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями

Python: Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями

A

Реувен Лернер

AI и ML
EN
Python for Computer Science and Data Science: AI, Machine Learning and Deep Learning

Python for Computer Science and Data Science: AI, Machine Learning and Deep Learning

A

Paul Deitel, Harvey Deitel

AI и ML
EN
Minimalist Data Wrangling with Python

Minimalist Data Wrangling with Python

A

Marek Gagolewski

AI и ML
EN
Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results

Behavioral Data Analysis with R and Python: Customer-Driven Data for Real Business Results

A

Florent Buisson

AI и ML
EN
Data Mining with Python: Theory, Application, and Case Studies

Data Mining with Python: Theory, Application, and Case Studies

A

Di Wu

AI и ML
EN
Python Data Cleaning Cookbook. Second Edition. Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI

Python Data Cleaning Cookbook. Second Edition. Prepare your data for analysis with pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, and OpenAI

A

Michael Walker

AI и ML
EN
Data Without Labels: Practical Unsupervised Machine Learning

Data Without Labels: Practical Unsupervised Machine Learning

A

Vaibhav Verdhan

AI и ML
EN
Data Science: A First Introduction with Python

Data Science: A First Introduction with Python

A

Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee, Joel Ostblom, Lindsey Heagy

AI и ML
← 1234 →