group-telegram.com/ai_machinelearning_big_data/7381
Last Update:
15 бесплатных книг по Data Science (часть 1)*
1. *Veridical Data Science*
👩🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter
Описание: Введение в науку о данных (data science): как область возникла, как она развивается и какую роль играет в современном мире.
🔗 https://vdsbook.com/
2. *Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics*
📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das
Описание: Учебник по DS с упором на алгоритмы и аналитику.
🔗 https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf
3. *Think Python 3E*
🐍 Автор: Allen B. Downey
Описание: Современное введение в Python с нуля.
🔗 https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/
4. *Python Data Science Handbook*
📊 Автор: Jake VanderPlas
Описание: Практика работы с NumPy, pandas, sklearn и визуализациями.
🔗 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
5. *R for Data Science*
📈 Авторы: Hadley Wickham и др.
Описание: Современный подход к анализу данных в R.
🔗 https://r4ds.hadley.nz/
6. *Think Stats 3E*
📐 Автор: Allen B. Downey
Описание: Статистика через Python и практику.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkStats/
7. *Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies*
📙 Автор: Rafael A. Irizarry
Описание: Кейсы по статистике и прогнозированию с кодом на R.
🔗 https://rafalab.github.io/dsbook/
8. *Bayesian Methods for Hackers*
🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon
Описание: Визуальное введение в байесовский анализ с PyMC.
🔗 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
9. *Think Bayes 2E*
🔢 Автор: Allen B. Downey
Описание: Пошаговый байесовский подход на Python.
🔗 https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/
10. *Data Science at the Command Line*
💻 Автор: Jeroen Janssens
Описание: Unix-инструменты как основа для анализа данных.
🔗 https://datascienceatthecommandline.com/
11. Теория вероятностей
👩🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Понятное введение в теорию вероятностей, основа для изучения математической статистики.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/tv_nsu07.pdf
12. * Математическая статистика*
👩🔬 Автор: Чернова Н. И.
Описание: Продолжение курса по теории вероятностей (НГУ), покрывающее основы математической статистики: оценки параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ.
🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu07.pdf
13. * Курс дифференциального и интегрального исчисления (Том 1)*
👩🔬 Автор: Фихтенгольц Г. М.
Описание: Фундаментальный и классический учебник по основам математического анализа.
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu
14.*Векторные исчисления для инженеров*
👩🔬 Автор:Jeffrey R. Chasnov
🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu
15 .*Theory—Theoretical & Mathematical Foundations ;
👩🔬Daniel A. Roberts, Sho Yaida, Boris Hanin
Описание: Эта книга предлагает теоретический подход к анализу глубинных нейросетей с практической значимостью
🔗https://arxiv.org/abs/2106.10165
📘 Еще больше книг здесь
Сохраняйте себе, чтобы не потерять
@ai_machinelearning_big_data
#books #opensource #freebooks
