Kostenlose Bücher zum Thema Data Science | Kostenlose Data-Science-Bücher für den Einstieg

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Inhalt

Überblick

  • Hier gibt es 9 kostenlose Data-Science-Bücher zum Einstieg und zur Aktualisierung an mehreren Fronten
  • Dies ist keineswegs eine vollständige Liste. Fühlen Sie sich frei, weitere kostenlose Data Science-Bücher in den Kommentaren unten hinzuzufügen..

Einführung

“Eigentlich, Daten sind das neue Öl”

Als ich das vor vielen Jahren zum ersten Mal gehört habe, Ich spottete und ignorierte die Aussage. Und ich bin mir ziemlich sicher, dass viele Leute wie ich jetzt denken, wie zutreffend diese Aussage war.

Heutzutage, Data Science hat alle Branchen erobert und nichts unversucht gelassen. Alle Unternehmen versuchen, in jedem Schritt ihrer Betriebsabläufe eine Vielzahl von Daten zu nutzen, um maximale Effizienz zu erzielen. Es ist nur sinnvoll, sich zumindest mit grundlegenden Algorithmen und Werkzeugen zur Analyse von Daten in ihren jeweiligen Domänen vertraut zu machen, um Trends besser zu verstehen und, zur selben Zeit, bessere Entscheidungen treffen.

Und wenn Sie bereits auf Ihrer Data Science-Reise sind, Sie müssen erkannt haben, wie wichtig es ist, komplexe Algorithmen auf praktische Weise zu aktualisieren und zu implementieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Aber wie immer, du fragst dich immer wo du anfangen sollst. Da komme ich um dich zu retten. In diesem Artikel, Abteil 9 der besten kostenlosen Data Science-Bücher, die Leute zu Forschungszwecken auf ihre Liste setzen sollten 2020.

Das Buch umfasst alle Hauptzweige des statistischen Lernens. Zu jedem Thema, die Autoren geben zunächst eine prägnante Einführung in das Grundproblem, konventionelle Methoden evaluieren, auf seine Mängel hinweisen und dann einen auf Knappheit basierenden Ansatz einführen.

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Besprechen Sie immer zuerst regularisierte Modelle, die auf Gleichungen basieren., gefolgt von Beispiel-Apps, bevor es mit einem Bibliographie-Abschnitt endet, der die historische Entwicklung der gegebenen Methode detailliert beschreibt.

Sie können das Buch herunterladen unter hier.

Dieses mehrhändige Buch von Mitarbeitern von Booz Allen Hamilton führt in das Thema Data Science ein, präsentiert die notwendigen Werkzeuge, um mit dem Bereich zu arbeiten und erweitert den Hintergrund ein wenig. Es funktioniert im Grunde als Einführung in das Thema, aber es ist sehr gut geschrieben, mit besonders kreativen Infografiken und Illustrationen. Und es gibt einen Abschnitt, den jeder, der im Außendienst arbeitet, ausdrucken sollte, eine Anleitung zur Auswahl der richtigen Technik für jeden Teil des Problems.

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ein klassiker aller zeiten. Dieses Buch wird in den meisten Machine Learning-Kursen, die mir begegnet sind, empfohlen oder als Referenz verwendet, es ist so gut geschrieben. Behandelt grundlegende Statistiken und Techniken des maschinellen Lernens.

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Das Erstaunliche an diesem Buch ist, dass jedes Konzept mit Fallstudien in R . erklärt wird. Also wenn du den Dreh raus hast mit dem Programmieren, Sie können jederzeit zurückgehen und jedes Konzept erneut ausprobieren. Gibt es einen besseren Weg, ein Konzept zu verankern, als es mehrmals zu üben??

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Dies ist ein Buch nicht für Anfänger. Das Buch führt Sie in das Konzept der konvexen Optimierung ein, das von fast allen Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen verwendet wird, um die optimalen Parameter zu erreichen..

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Dies ist ein geeignetes Buch für jemanden, der durch Optimierung in die Welt des maschinellen Lernens einsteigen möchte.. Dies ist ein weiterer Ansatz neben der Reise durch die Statistik..

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Das Buch bietet eine sehr gute Einführung in die mathematischen Hintergründe für Data Mining und grundlegendes statistisches maschinelles Lernen. Dieses Lehrbuch bietet einen breiten, aber tiefen Überblick über Data Mining, Integration verwandter Konzepte aus Machine Learning und Statistik. Die Hauptteile des Buches umfassen die explorative Datenanalyse, Muster-Mining, Gruppieren und Sortieren.

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Das Buch legt den Grundstein für diese Aufgaben und behandelt auch aktuelle Themen wie Kernel-Methoden., hochdimensionale Datenanalyse und komplexe Grafiken und Netzwerke.

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Das Buch stellt die grundlegenden Prinzipien der Data Science vor und führt Sie durch die “datenanalytisches Denken” notwendig, um nützliches Wissen und Geschäftswert aus den von Ihnen gesammelten Daten zu extrahieren.

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Dieses Buch wird Anfängern und Fortgeschrittenen empfohlen, die Datenanalyse ohne den Einsatz von Mathematik erlernen möchten..

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Wenn ein Mann wie Elon Musk sagt, dass dies das umfassendste Buch zu diesem Thema ist, Wir glauben nicht, dass Sie weitere Quellen zu diesem Thema konsultieren müssen.

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Die Themen des Buches sind abgeschlossen, deckt fast alle Aspekte von Deep Learning ab, Die Autoren gaben eine gute Begründung für die Behandlung einiger der komplizierten Themen, die besondere Aufmerksamkeit erfordern und im Internet nicht so leicht verfügbar sind.

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Gibt es einen alternativen Weg, Deep Learning zu lernen, als durch das Buch zu lernen, das vom Schöpfer von Keras und dem Google-Forscher für künstliche Intelligenz geschrieben wurde?, Francois Chollet? Das Buch befasst sich mit Tiefes Lernen und lehrt Konzepte zur praktischen Umsetzung von Python in Python.

Ich empfehle auch, Francois auf Twitter zu folgen, wir können viel von ihm lernen.

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Dies ist ein Buch über die Wissenschaft der künstlichen Intelligenz (ER). Präsentiert künstliche Intelligenz als Studie über das Design intelligenter Computeragenten.

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Das Buch balanciert Theorie und Experiment, zeigen, wie man sie intim verbindet. Entwickeln Sie die Wissenschaft der KI neben ihren technischen Anwendungen.

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Abschließende Anmerkungen

In diesem Artikel werden kostenlose Data-Science-Bücher vorgestellt, die Ihnen den Einstieg erleichtern oder Ihre aktuelle Position auf Ihrer Data-Science-Reise aktualisieren können..

Wir empfehlen Ihnen, die Liste der Bücher zu konsultieren, die Ihnen auch beim Einstieg in eine Karriere in der Wirtschaftsanalyse helfen können.

Fühlen Sie sich frei, in den Kommentaren andere Bücher hinzuzufügen, die Ihrer Meinung nach hätten aufgeführt werden sollen.

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