📕 Data Science для карьериста [2021] Нолис Жаклин, Робинсон Эмили

Все мы хотим построить успешную карьеру. Как найти ключ к долгосрочному успеху в Data Science? Для этого понадобятся не только технические ноу-хау, но и правильные «мягкие навыки». Лишь объединив оба этих компонента, можно стать востребованным специалистом. Узнайте, как получить первую работу в Data Science и превратиться в ценного сотрудника высокого уровня! Четкие и простые инструкции научат вас составлять потрясающие резюме и легко проходить самые сложные интервью. Data Science стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко. Опытные дата-сайентисты делятся идеями, которые помогут реализовать ваши ожидания, справиться с неудачами и спланировать карьерный путь. #data_science #big_data #анализ_данных

📕 Анализ поведенческих данных на R и Python [2022] Ф. Бюиccoн

Если вы анализируете данные в бизнесе на R или Python, то эта книга для вас. Я использую слово «бизнес» в широком смысле для обозначения любой коммерческой, некоммерческой или правительственной организации, где важны правильные идеи и практические выводы, которые движут действиями. С точки зрения математики и статистики, не имеет значения, кем вы являетесь: деловым аналитиком, строящим ежемесячные прогнозы, исследователем опыта пользователей (UX), изучающим поведения на основе кликабельности, или исследователем данных, строящим модели машинного обучения. У этой книги есть одно фундаментальное условие: вы должны быть хотя бы немного знакомы с линейной и логистической регрессией. Если вы понимаете регрессию, то вы сможете проследить за аргументами этой книги и извлечь из нее большую пользу. Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные...

#r #python #программирование #анализ_данных

📘 Изучаем Shiny. Создание интерактивных приложений, отчетов и дашбордов при помощи R [2022] Хэдли Уикем

Изучите веб-фреймворк Shiny и выведите свои навыки владения языком программирования R на новый уровень. Оставьте в прошлом статические отчеты – с Shiny вы сможете создавать полностью интерактивные веб-приложения для анализа данных. Пользователи смогут легко перемещаться между наборами данных, создавать и исследовать подмножества, выборки и срезы, запускать модели с нужными им значениями параметров, разрабатывать собственные визуализации и многое другое. Хэдли Уикхэм из RStudio покажет аналитикам данных, статистикам и научным исследователям, не обладающим глубокими познаниями в области HTML, CSS и JavaScript, как создавать мощные веб-приложения на языке R. Книга, которую вы держите в руках, является полноценным руководством по фреймворку Shiny, который поможет вам из новичка в этой области стать настоящим экспертом и писать масштабные, сложные и эффективные приложения. #r #анализ_данных
#программирование

📘 Наука о данных. Учебный курс [2020] Стивен С. Скиена

Емкость компьютерных хранилищ увеличивается экспоненциально; хранение данных сейчас стало настолько дешевым, что компьютерным системам почти невозможно ничего забыть. Сенсорные устройства все шире и шире контролируют все, за чем только можно наблюдать: потоки видео, действия в социальных сетях и местоположение всего, что перемещается. Сетевая вычислительная среда позволяет использовать огромные количества машин для манипулирования этими данными. Каждый раз, когда вы осуществляете поиск в Google, задействуются сотни компьютеров, тщательно исследующие все ваши предыдущие действия, только для того, чтобы решить, какая реклама является наилучшей для демонстрации именно вам. Результатом всего этого стало рождение науки о данных - новой области, посвященной максимизации значения обширных коллекций информации. Как дисциплина, наука о данных находится где-то на пересечении статистики, информатики и машинного обучения. #анализ_данных #python #bigdata #статистика

📘 Mathematical Statistics with Applications in R 3rd Edition [2021] Kandethody Ramachandran, Chris Tsokos

Mathematical Statistics with Applications in R, Third Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to app roach statistical problem-solving in a logical manner. Step-by-step procedure to solve real problems make the topics very accessible.
#математика #статистика #R #анализ_данных #big_data #math

📗 Data Science from Scratch: First Principles with Python, 2nd edition [2019] Grus J.

To really learn data science, you should not only master the tools—data science libraries, frameworks, modules, and toolkits—but also understand the ideas and principles underlying them. Updated for Python 3.6, this second edition of Data Science from Scratch shows you how these tools and algorithms work by implementing them from scratch.

If you have an aptitude for mathematics and some programming skills, author Joel Grus will help you get comfortable with the math and statistics at the core of data science, and with the hacking skills you need to get started as a data scientist. Packed with new material on deep learning, statistics, and natural language processing, this updated book shows you how to find the gems in today’s messy glut of data. #python #программирование #анализ_данных #big_data #статистика