Panoramica
- qui c'è 9 Libri gratuiti sulla scienza dei dati per iniziare e aggiornarsi su vari fronti
- Questo non è affatto un elenco esaustivo. Sentiti libero di aggiungere altri libri gratuiti di scienza dei dati nei commenti qui sotto.
introduzione
“Infatti, i dati sono il nuovo petrolio”
Quando l'ho sentito per la prima volta molti anni fa, Ho deriso e ignorato l'affermazione. E sono abbastanza sicuro che molte persone come me stanno ora pensando a quanto fosse accurata questa affermazione.
Attualmente, La scienza dei dati ha conquistato ogni settore senza lasciare nulla di intentato. Ogni azienda cerca di sfruttare un'ampia varietà di dati in ogni fase delle proprie operazioni per la massima efficienza. Ha senso che le persone acquisiscano familiarità almeno con gli algoritmi e gli strumenti di base per analizzare i dati nei rispettivi domini per comprendere meglio le tendenze e, allo stesso tempo, prendere decisioni migliori.
E se sei già nel tuo percorso di data science, Devi aver capito quanto sia importante aggiornarti e implementare praticamente algoritmi complessi per ottenere risultati migliori.
Ma come sempre, Ti chiedi sempre da dove cominciare. È qui che vengo in tuo soccorso. In questo articolo, Condividi 9 dei migliori libri gratuiti di scienza dei dati che le persone dovrebbero aggiungere alla loro lista per 2020.
Il libro include tutte le principali branche dell'apprendimento statistico. Per ogni argomento, Gli autori forniscono innanzitutto una breve introduzione al problema di base, Valutare i metodi convenzionali, Sottolineano le loro carenze e poi introducono un metodo basato sulla scarsità.
Discuti sempre prima i modelli regolarizzati basati su equazioni, seguito da applicazioni di esempio, prima di terminare con una sezione bibliografica che descrive in dettaglio lo sviluppo storico del metodo dato.
Puoi scaricare il libro da qui.
Questo libro a più mani dei dipendenti di Booz Allen Hamilton introduce il tema della scienza dei dati, presenta gli strumenti necessari per lavorare con l'area ed espande un po' lo sfondo. Fondamentalmente funziona come introduzione all'argomento, Ma è scritto molto bene, con infografiche e illustrazioni particolarmente creative. E c'è una sezione che tutti coloro che lavorano nel campo dovrebbero stampare, Una guida su come scegliere la tecnica giusta per ogni parte del problema.
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Un classico di tutti i tempi. Questo libro è consigliato o citato nella maggior parte dei corsi di machine learning in cui mi sono imbattuto, È così ben scritto. Copre le statistiche di base e le tecniche di apprendimento automatico.
La cosa sorprendente di questo libro è che ogni concetto è spiegato con casi di studio in R. Quindi, una volta padroneggiata la programmazione, Puoi sempre tornare indietro e riprovare ogni concetto. Quale modo migliore per radicare un concetto se non praticandolo più volte??
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Questo è un libro non per principianti. Il libro introduce il concetto di ottimizzazione convessa, utilizzato da quasi tutti gli algoritmi di apprendimento automatico e apprendimento profondoApprendimento profondo, Una sottodisciplina dell'intelligenza artificiale, si affida a reti neurali artificiali per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati. Questa tecnica consente alle macchine di apprendere modelli ed eseguire compiti complessi, come il riconoscimento vocale e la visione artificiale. La sua capacità di migliorare continuamente man mano che vengono forniti più dati lo rende uno strumento chiave in vari settori, dalla salute... per raggiungere l'obiettivo parametriIl "parametri" sono variabili o criteri che vengono utilizzati per definire, misurare o valutare un fenomeno o un sistema. In vari campi come la statistica, Informatica e Ricerca Scientifica, I parametri sono fondamentali per stabilire norme e standard che guidano l'analisi e l'interpretazione dei dati. La loro corretta selezione e gestione sono fondamentali per ottenere risultati accurati e pertinenti in qualsiasi studio o progetto.... Ottimale.
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Il libro getta le basi per questi compiti e copre anche argomenti all'avanguardia come i metodi del kernel, Elevata analisi dei dati dimensione"Dimensione" È un termine che viene utilizzato in varie discipline, come la fisica, Matematica e filosofia. Si riferisce alla misura in cui un oggetto o un fenomeno può essere analizzato o descritto. In fisica, ad esempio, Si parla di dimensioni spaziali e temporali, mentre in matematica può riferirsi al numero di coordinate necessarie per rappresentare uno spazio. Comprenderlo è fondamentale per lo studio e... e grafica e reti complesse.
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Il libro introduce i principi fondamentali della scienza dei dati e ti guida attraverso il “Pensiero analitico dei dati” necessari per estrarre conoscenze utili e valore aziendale dai dati raccolti.
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Se un uomo come Elon Musk dice che questo è il libro più completo sull'argomento, Non pensiamo che tu abbia bisogno di consultare altre fonti sull'argomento.
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Esiste un modo alternativo per imparare il Deep Learning se non imparando attraverso il libro scritto dal creatore di Keras e ricercatore di Google AI?, François Chollet? Il libro approfondisce Apprendimento profondo e insegna concetti implementando praticamente in python in Python.
Consiglio anche di seguire François su Twitter, C'è molto che possiamo imparare da lui.
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Questo è un libro sulla scienza dell'intelligenza artificiale (LUI). Presenta l'intelligenza artificiale come lo studio della progettazione di agenti computazionali intelligenti.
Il libro bilancia teoria e sperimentazione, mostrando come collegarli intimamente. Sviluppa la scienza dell'intelligenza artificiale insieme alle sue applicazioni ingegneristiche.
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Note finali
Questo articolo ti presenta libri gratuiti sulla scienza dei dati che possono aiutarti a iniziare o aggiornare la tua posizione attuale nel tuo percorso di scienza dei dati.
Ti consigliamo di dare un'occhiata all'elenco di libri che possono anche aiutarti a iniziare una carriera nell'analisi aziendale.
Sentiti libero di aggiungere altri libri nei commenti che ritieni avrebbero dovuto essere inclusi nell'elenco.
