Топ 6 книг по data science и machine learning: лучшие ресурсы для изучения

Python Deep Learning

Авторы: Ivan Vasilev, Daniel Slater, Gianmario Spacagna, Peter Roelants, Valentino Zocca. Язык: английский.

Скачать

Эта книга поможет вам исследовать сферу глубокого обучения и начать применять машинное обучение в своих проектах. Вы познакомитесь с различными архитектурами нейронных сетей, научитесь решать задачи в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и распознавания речи.

Книга будет интересна практикующим специалистам data science, разработчикам систем машинного обучения и всем, кто интересуется глубоким обучением. Предполагается, что читатель имеет базовые знания по машинному обучению и имеет некоторый опыт работы с Python. Наибольшую пользу эта книга принесет тем, у кого также есть бэкграунд в математике и понимание концепций вычислений и статистики.

6 лучших книг по Data Science и Machine Learning на Python

Несмотря на то, что существует множество онлайн-курсов по изучению Python для Data Science и Machine Learning, книги по-прежнему являются отличным способом для углубленного изучения предмета и значительного улучшения ваших знаний.

Но не будем больше медлить и перейдем непосредственно к списку книг по Python, которые, по нашему мнению, должен прочитать каждый Data Scientist.

1. Python For Data Analysis

Это первая специализированная книга по анализу данных и науке о данных на Python. Она охватывает все основы, которые должен знать специалист по данным или дата-инженер, например, агрегирование данных и временные ряды.

В то же время в ней также приведены базовые упражнения по Python, которые научат вас применять Pandas для решения реальных задач

Это одна из важных вещей, на которые мы всегда обращаем внимание в книгах и онлайн-курсах. Именно благодаря упражнениям мы получаем больше знаний о решении реальных проблем и учимся применять наши навыки

Это, вероятно, лучшая книга для изучения способов манипулирования данными, а также их обработки и очистки при помощи Python. Кроме этого в книге дается информация об использовании библиотеки Pandas в реальной работе.

2. Automate the Boring Stuff with Python

Это книгу мы рекомендовали бесчисленному количеству разработчиков, и самое приятное то, что ни один из них не сказал, что она бесполезна.

Опираясь на наш опыт использования Python для написания различных скриптов, мы можем признать, что это лучшая книга для изучения Python, и каждый специалист по данным должен ее изучить.

Книга не только охватывает основы Python, но также содержит простые советы по автоматизации, которые помогут вам в повседневных задачах. Это особенно полезно для специалистов по данным и бизнес-аналитиков, которые занимаются анализом данных большого объема.

3. Machine Learning with Python Cookbook

Это еще одна книга по Python, посвященная науке о данных (Data Science), машинному обучению (Machine Learning,) и глубокому обучению (Deep Learning). Она начинается с нескольких общих тем, таких как линейная регрессия и метод k-ближайших соседей (KNN), а затем переходит к более глубоким концепциям, таким как нейронные сети.

Кроме того, как и во многих других книгах по программированию от издательства O’Reilly, в ней есть много отличных практических примеров, которые хорошо объяснены и помогут вам закрепить ваши знания.

4. Python Cookbook

Это еще одна книг общего назначения, которую дата-инженеры могут использовать для изучения Python. Она охватывает такие важные темы, как файлы и ввод-вывод, структуры данных, сети, алгоритмы и т. д. Все эти темы являются отличной базой для любой карьеры, связанной с технологиями, включая науку о данных и машинное обучение.

Это всеобъемлющая книга, которая учит не только тому, что можно делать с помощью Python, но и универсальным принципам программирования, таким как объекты, классы, структуры данных и алгоритмы, на которых собственно основаны все программы.

5. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

Если вы намерены изучить фреймворк Tensorflow на Python, то это одна из лучших книг по этой теме, доступных в настоящее время на рынке.

Первая половина книги посвящена машинному обучению, а вторая – исключительно нейронным сетям. Она охватывает такие темы, как сверточные нейронные сети (CNN), автокодировщики (autoencoders), drop-out и другие важные вопросы глубокого обучения с помощью Tensorflow.

Еще одна библиотека, которую мы рекомендуем, называется Pandas. Это чрезвычайно мощный инструмент, и если вы имеете дело с данными, он вам обязательно понадобится. Мы настоятельно рекомендую каждому специалисту по данным и машинному обучению изучить Pandas для очистки и предобработке данных, прежде чем использовать их в своей модели.

6. Data Visualization in Python

Одним из ключевых навыков, которым должны обладать все специалисты по данным, является навык их визуализации. К счастью, в Python есть очень много мощных библиотек, таких как Pandas, MatPlotLib и Seaborn, которые можно использовать для различных способов визуализации данных.

Эта книга научит вас, как использовать Pandas для обработки данных и как применять основные библиотеки Python, такие как MatPlotLib и Seaborn, для построения графиков. Также она покажет вам, как использовать преимущества декларативных и экспериментальных библиотек, таких как Altair.

Это одна из немногих книг, охватывающих 9 основных библиотек Python: Pandas, MatplotLib, Seaborn, Bokeh, Altair, GGPlot, GeoPandas и VisPy. В целом это отличная книга для изучения визуализации данных как для начинающих, так и для опытных разработчиков Python.

Топ 10 книг по машинному обучению на Python

Машинное обучение становится все более популярным в сфере информационных технологий. Ни одна другая сфера не растет так быстро. Если вы заинтересованы в изучении машинного обучения на Python, то у вас есть множество вариантов.

Мы составили список из 10 самых популярных и рекомендуемых книг по машинному обучению на Python:

  1. Python для анализа данных
  2. Глубокое обучение: практическое руководство
  3. Скраббинг веб-сайтов с помощью Python
  4. Построение рекомендательных систем с помощью Python
  5. Машинное обучение с использованием библиотек Python и R
  6. Python для Data Science для чайников
  7. Hands-On машинное обучение с Scikit-Learn и TensorFlow
  8. Основы алгоритмов машинного обучения с примерами на Python
  9. Python и Tensorflow для машинного обучения
  10. Машинное обучение с использованием Python: эффективная разработка на нескольких уровнях

Эти книги помогут вам развить навыки машинного обучения на Python и преуспеть в этой области. Без сомнения, они являются отличным стартовым материалом и ресурсами для изучения машинного обучения на Python.

Особые книги для освоения специализированных техник машинного обучения на Python

В этом разделе представлены книги, которые помогут вам углубиться в специализированные техники машинного обучения на языке Python. Эти книги рассматривают различные алгоритмы и методы, используемые для решения сложных задач в области искусственного интеллекта.

Название книги Автор Уровень сложности
«Генеративно-состязательные сети с углубленным обучением на Python» Франсуа Чоллет Продвинутый
«Глубокое обучение с использованием Keras: руководство по построению и обучению нейронных сетей на Python» Франсуа Шолле Продвинутый
«Обучение с подкреплением: введение в методы адаптивного машинного обучения» Ричард Саттон, Эндрю Барто Продвинутый
«Программирование коллективного интеллекта: алгоритмы дinзорного пoвеpия» Луис Ламберт Продвинутый

Эти книги предназначены для опытных специалистов в области машинного обучения, которые уже имеют базовые навыки на языке Python и хотят углубить свои знания в определенных областях.

Чтение этих книг поможет вам получить углубленное понимание специализированных алгоритмов и обучающих методов, а также научит вас применять их на практике для решения сложных задач.

Рекомендации для изучения машинного обучения на Python

Если вы новичок в области машинного обучения, рекомендуется начать с основных концепций и алгоритмов. Книга «Прикладное машинное обучение» Джонатана Хектонова является отличным источником информации для начинающих. В ней представлены различные алгоритмы и методы машинного обучения, а также обучение с учителем и без учителя.

Книга «Машинное обучение с помощью Python» Себастьяна Расчки — это еще один рекомендуемый источник для начинающих. Она вводит вас в основные концепции машинного обучения и его практическую реализацию на Python с использованием библиотеки scikit-learn.

Для тех, кто уже обладает некоторым опытом в машинном обучении, книга «Глубокое обучение с использованием Python» Франсуа Шолле — отличный выбор. Она позволяет углубиться в тему глубокого обучения и представляет собой практическое руководство по использованию библиотеки TensorFlow.

Для тех, кто стремится стать экспертом в машинном обучении, книга «Hands-On машинное обучение с использованием Scikit-Learn и TensorFlow» Эйрола Герона является значимым источником информации. Эта книга предлагает широкий обзор основных концепций и методов машинного обучения, а также их применение с использованием библиотек scikit-learn и TensorFlow.

В завершение, независимо от вашего уровня владения Python или опыта в машинном обучении, самостоятельные проекты и практическое применение полученных знаний смогут помочь вам сформировать навыки в данной области. Развивайтесь, практикуйтесь и продолжайте учиться!

Применяем Python на практике: книги по прикладному использованию языка

Обучиться программированию, используя только теоретические знания, невозможно

Для этого важно научиться писать код, практиковаться, совершать ошибки. Это понимает большинство авторов, поэтому почти все книги содержат задания, примеры кода, алгоритмы его написания

Такие авторы как Уэсли Дж. Чан, Лентин Джозеф, Франсуа Шолле, Аллен Дауни, Дэвидсон-Пайлон, уделяют много внимания прикладному использованию языка.

Они считают, что практика — лучший способ изучения.

Среди других авторов, издающих руководства для практического применения Python:

Зед Шоу. «Легкий способ выучить Python»

Книга с уникальным подходом к изучению языка программирования.

Автор сам является не преподавателем, а практикующим программистом, поэтому и читателю предлагает сразу начинать из практики: решать задачи, выполнять упражнения.

Книга научит не только писать собственный код, но и находить ошибки в чужом. С помощью упражнений, к окончанию учебника новичок изучит фреймворк Flask, сможет разработать простую игру, написать собственный веб-сайт.

Эл Свейгарт. «Автоматизация рутинных задач с помощью Python»

Книга интересна тем, что подходит для начинающих программистов. В учебнике пошагово описаны пути выполнения самых разнообразных процессов: чтения и записи файлов, отправки уведомлений по электронной почте.

Книга имеет почти 600 страниц, но писать код новичок начинает почти с самого начала её изучения.

Пройти обучение Python

Python. Разработка на основе тестирования

Python. Разработка на основе тестирования

Гарри Персиваль, написавший книгу «Python. Разработка на основе тестирования», тоже считает, что нет ничего важнее практики.

Он сам столкнулся с невозможностью писать полноценный код, изучив только теоретическую часть

Автор считает, что для того, чтобы понимать язык программирования и уметь менять код под свои потребности, важно знать, как работает каждый элемент, и уметь поменять его в любой момент

Python на практике

Опытным питонистам можно порекомендовать пособие Марка Саммерфилда «Python на практике», которое будет сложным для изучения новичками или программистами среднего уровня.

Пройти обучение Python

В книге вы не найдете элементарных вещей и простых примеров, но приведены сложные работающие задачи, описания встроенных функций и методов, сторонних библиотек.

Есть глава с интересными приемами программирования, работой с базами данных, графическими интерфейсами.

Like this post? Please share to your friends: