Livros grátis sobre ciência de dados | Livros de ciência de dados gratuitos para você começar

Visão geral

• Aqui tem 9 livros de ciência de dados gratuitos para começar e atualizar em várias frentes
• Esta não é de maneira alguma uma lista exaustiva.. Sinta-se à vontade para adicionar mais livros de ciência de dados gratuitos nos comentários abaixo..

Introdução

“De fato, dados são o novo óleo”

Quando ouvi isso pela primeira vez há muitos anos, Eu zombei e ignorei a declaração. E tenho quase certeza de que muitas pessoas como eu estão pensando como essa afirmação foi precisa.

Atualmente, a ciência de dados assumiu todas as indústrias, não deixando pedra sobre pedra. Todas as empresas procuram tirar proveito de uma ampla variedade de dados em cada etapa de suas operações para obter a máxima eficiência. Só faz sentido que as pessoas se familiarizem com, pelo menos, algoritmos e ferramentas básicas para analisar dados em seus respectivos domínios para entender melhor as tendências e, na sua vez, tomar melhores decisões.

E se você já está em sua jornada de ciência de dados, você deve ter percebido como é importante atualizar e implementar algoritmos complexos de uma forma prática para obter melhores resultados.

Mas como sempre, você sempre se pergunta por onde começar. É aí que eu venho para resgatar você. Neste artigo, compartimento 9 dos principais livros de ciência de dados gratuitos que as pessoas devem adicionar à sua lista para fins de pesquisa 2020.

O livro inclui todos os principais ramos do aprendizado estatístico. Para cada tópico, os autores primeiro dão uma introdução concisa ao problema básico, avaliar métodos convencionais, apontar suas deficiências e, em seguida, introduzir uma abordagem baseada na escassez.

Sempre discuta modelos regularizados com base em equações primeiro, seguido por aplicativos de amostra, antes de terminar com uma seção bibliográfica detalhando o desenvolvimento histórico do método dado.

Você pode baixar o livro em aqui.

Este livro com várias mãos, escrito por funcionários da Booz Allen Hamilton, apresenta o tópico da ciência de dados, apresenta as ferramentas necessárias para trabalhar com a área e expande um pouco o fundo. Funciona basicamente como uma introdução ao tópico, mas está muito bem escrito, com infográficos e ilustrações especialmente criativos. E há uma seção que todos os que trabalham na área devem imprimir, um guia sobre como escolher a técnica certa para cada parte do problema.

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um clássico de todos os tempos. Este livro é recomendado ou referenciado na maioria dos cursos de aprendizado de máquina que encontrei, está bem escrito. Abrange estatísticas básicas e técnicas de aprendizado de máquina.

A coisa incrível sobre este livro é que cada conceito é explicado com estudos de caso em R. Assim que você pegar o jeito da programação, você pode sempre voltar e tentar cada conceito novamente. Que melhor maneira de enraizar um conceito do que praticá-lo várias vezes?

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Este é um livro não para iniciantes. El libro le presenta el concepto de Optimización convexa que es utilizado por casi todos los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... para alcanzar los parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... óptimos.

Este é um livro apropriado para quem deseja entrar no mundo do aprendizado de máquina por meio da otimização.. Essa é outra abordagem além da jornada pelas estatísticas..

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O livro fornece uma introdução muito boa ao background matemático para mineração de dados e aprendizado de máquina estatístico fundamental.. Este livro fornece uma visão ampla, mas aprofundada, da mineração de dados, integrando conceitos relacionados de aprendizado de máquina e estatísticas. As partes principais do livro incluem análise exploratória de dados, mineração de padrões, agrupamento e classificação.

O livro estabelece as bases para essas tarefas e também cobre tópicos de ponta, como métodos de kernel., análisis de datos de alta dimensão"Dimensão" É um termo usado em várias disciplinas, como a física, Matemática e filosofia. Refere-se à extensão em que um objeto ou fenômeno pode ser analisado ou descrito. Em física, por exemplo, fala-se de dimensões espaciais e temporais, enquanto em matemática pode se referir ao número de coordenadas necessárias para representar um espaço. Compreendê-lo é fundamental para o estudo e... y gráficos y redes complejas.

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O livro apresenta os princípios fundamentais da ciência de dados e orienta você no “pensamento analítico de dados” necessário para extrair conhecimento útil e valor comercial dos dados que você coleta.

Este livro é recomendado para iniciantes e profissionais intermediários que desejam aprender a análise de dados sem o uso da matemática..

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Se um homem como Elon Musk disser que este é o livro mais completo sobre o assunto, Não achamos que você precise consultar mais fontes sobre o assunto.

Os tópicos do livro estão completos, cobre quase todos os aspectos do aprendizado profundo, os autores deram uma boa justificativa cobrindo alguns dos tópicos intrincados que precisam de atenção especial e não estão tão facilmente disponíveis na internet.

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Existe uma maneira alternativa de aprender Deep Learning do que através do livro escrito pelo criador de Keras e pesquisador de inteligência artificial do Google, François Chollet? O livro investiga Aprendizagem profunda e ensina conceitos de implementação prática de python em Python.

Também recomendo seguir o François no Twitter, há muito que podemos aprender com ele.

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Este é um livro sobre a ciência da inteligência artificial (ELE). Apresenta inteligência artificial como o estudo do projeto de agentes computacionais inteligentes.

O livro equilibra teoria e experimentação, mostrando como vinculá-los intimamente. Desenvolver a ciência da IA ​​junto com seus aplicativos de engenharia.

Você pode baixar o livro em aqui.

Notas finais

Este artigo apresenta livros gratuitos de ciência de dados que podem ajudá-lo a iniciar ou atualizar sua posição atual em sua jornada de ciência de dados..

Recomendamos que você consulte a lista de livros que também podem ajudá-lo a iniciar uma carreira em análise de negócios.

Sinta-se à vontade para adicionar qualquer outro livro aos comentários que você acha que deveria ter sido listado..

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