books_data_science.md

Книги по общим вопросам Data Science

Смешанные подборки книг по различным тематикам Data Science

• 100 бесплатных книг по Data Science (англ.)
• Бесплатные электронные книги по Data Science издательства O'Reilly

Научно-популярные книги о Data Science (и просто около)

• Сейновски Т. Антология машинного обучения: важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет. Бомбора (Эксмо). 2022.
• Шумский С. А. Воспитание машин. Новая история разума. 2021.
• Фрай Х. Hello World. Как быть человеком в эпоху машин. АСТ: CORPUS, 2021.
• Рассел С. Совместимость. как контролировать искусственный интеллект. Альпина Диджитал, 2021.
• Лекун Я. Как учится машина: Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. Альпина PRO, 2021.
• Хэнд Д. Темные данные: Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных. Альпина Паблишер, 2021 (хорошие отзывы).
• Келлехер Джон Д., Тирни Брендан. Наука о данных. Базовый курс. Альпина Паблишер, 2021.
• Зыков Р. В. Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные. 2021 (для менеджеров).
• Еременко К. Работа с данными в любой сфере. Альпина Паблишер, 2021 (без формул и алгоритом, для руководителей малых и средних предприятий, пожалели на красках, в итоге цветовые схемы не работают в оттенках серого).
• Жаклин Нолис и Эмили Робинсон. Data Science для карьериста (в оригинале Build a Career in Data Science). Питер, 2021.
• Хэнд Дэвид. Темные данные: Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных, 2021.
• Бруссард М. Искусственный интеллект: пределы возможного. Альпина нон-фикшн, 2020.
• Кэтрин О'Нил. Убийственные большие данные. АСТ, 2018.
• Шваб К. Четвертая промышленная революция. 2017 (о будущем: новые устройства, умные города, бизнес, медицина, государство).
• Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. 2016.
• Дэвенпорт Томас. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Альпина Паблишер, 2020.
• Форд Мартин. Роботы наступают: развитие технологий и будущее без работы. Альпина Паблишер, 2019.
• Big Data. Вся технология в одной книге. Вайгенд Андреас. Эксмо, 2018.

Книги по Data Science начального уровня

• Апельцин Л. Data Science в действии. Питер, 2023.
• Дейтел Пол, Дейтел Харви. Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. Прогресс книга, 2022.
• Келлехер Джон Д. Наука о данных. Базовый курс. 2021 (совсем азбука, чтобы понять, о чем речь).
• Стивен Скиена: Наука о данных. Учебный курс. Вильямс, 2020. Базовый курс от автора популярного учебника по алгоритмам. Нет ориентации на отдельные языки. Есть сопроводительные материалы в виде слайдов и видеолекций и ссылки на подходящие конкурсы Kaggle.
• О'Нил, Шатт. Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Питер. 2019 (используется язык R).
• Prevos P. Principles of Strategic Data Science. Packt, 2019.
• Брюс П., Брюс Э., Гедек П. Практическая статистика для специалистов Data Science. 50+ важнейших понятий с использованием R и Python. БХD, 2021. — 2-е издание (в первом используется только R).
• Силен, Мейсман, Али – Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. Питер, 2018
• Alex Galea. Applied Data Science with Python and Jupyter. Packt, 2018.
• Грас Д. Наука о данных с нуля. БХВ-Петербург. 2021 (2-е издание). — лучше читать второе издание, в нём чище код и более реалистичные примеры, книга рассматривает всё «галопом по европам», лучше использовать как дополнение.
• Силен Дэви, Мейсман Арно. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных. Питер, 2018.
• Пасквинелли М. Машины, формирующие(ся в) логику: нейронные сети и искаженная автоматизация интеллекта в качестве статистического вывода.

Книги по языкам программирования с упором на Data Science

Учебники по Python и библиотекам Python для Data Science

• Постолит А. В. Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. БХВ-Петербург, 2021.
• Маккини Уэс. Python и анализ данных. ДМК Пресс, 2020.
• Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили. Python и машинное обучение. Диалектика, 2020.
• Пратик Дж. Искусственный интеллект с примерами на Python, 2019.
• Micha Gorelick, Ian Ozsvald. High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans. 2020. (объясняется работа интерпретатора и механик кода, способов взаимодействия с памятью)
• Дэвидсон-Пайлон К. Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы. Питер, 2019.
• Элбон Крис. Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов. БХВ-Петербург, 2019
• Andriy Burkov. The Hundred-Page Machine Learning Book. 2019.
• Aurelien Geron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly Media, 2019.
• Python Machine Learning. Third edition: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. Packt. 2019.
• Вандер Плас Дж. Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. Питер, 2018.
• Мюллер А., Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python. Вильямс, 2017.
• Свейгарт Эл. Автоматизация рутинных задач с помощью Python. Вильямс, 2016.
• Boschetti A. Python Data Science Essentials. Packt Publishing, 2015.

Книги по Python, не относящиеся напрямую к Data Science, но полезные для создания DS-продуктов

• Патрик Виафоре. Надежный Python. БХВ, 2023
• Matthew Fowler. Python Concurrency with asyncio. Manning, 2022
• Любанович Б. Простой Python. Современный стиль программирования. 2-е изд. 2022.
• Гифт Ной. Python и DevOps: Ключ к автоматизации Linux. Прогресс книга, 2022

Учебники по R

• Zumel N., Mount J. Practical Data Science with R, 2nd edition. 2020
• Yves Croissant, Giovanni Millo. Panel Data Econometrics with R. Wiley, 2019.
• Wiley M., Wiley J.F. Advanced R Statistical Programming and Data Models: Analysis, Machine Learning, and Visualization. Apress, 2019
• Advanced R
• Learning Statistics with R
• Кабаков. R в действии. Анализ и визуализация данных на языке R
• Togo L. Data Mining with R: Learning with Case Studies, 2nd Edition. 2017.
• Hadley Wickham and Garrett Grolemund. R for Data Science. O’Reilly Media, 2017.
• Norman Matloff. Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA. Chapman and Hall/CRC. 2015
• Long J.D., Teetor P. R Cookbook Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics (на русском в переводе: Лонг Дж.Д., Титор П. R. Книга рецептов. ДМК Пресс, 2009)

Учебники по Julia

• Kalicharan N. Julia — Bit by Bit. Programming for Beginners. Springer, 2021.
• Julia 1.0 Programming Complete Reference Guide. Packt Publishing, 2019.
• McNicholas P.D., Tait P. Data Science with Julia. CRC Press, 2019.
• Шеррингтон М.: Осваиваем язык Julia. Совершенствование мастерства в области аналитики и программирования. ДМК-Пресс, 2017.
• Белов Г.В. Краткое описание языка программирования Julia с примерами использования для решения задач аппроксимации и оптимизации pdf

Учебники по Data Science на Java

• R. Shams. Java Data Science Cookbook. Packt, 2017.
• Reese J., Reese R. Java for Data Science. Packt, 2017.
• Reese R.M., Reese J.L., Grigorev A. Java: Data Science Made Easy. Packt, 2017.

Визуализация данных

• Molin S. Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python. Packt, 2019.
• Базалева О. И. Мастерство визуализации данных. Диалектика-Вильямс, 2018.
• Kieran Healy. Data Visualization: A Practical Introduction. Princeton University Press, 2018.
• Cole Nussbaumer Knaflic. Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals – как качественно визуализировать результаты
• Steve Wexler, Jeffrey Shaffer, Andy Cotgreave. The Big Book of Dashboards. Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios

Подготовка к собеседованиям

• Zack Austin. RocketPrep Ace Your Data Science Interview 300 Practice Questions and Answers

Разделы с научными статьями на arXiv.org

• cs.AI - Artificial Intelligence (new, recent, current month)
• cs.DS - Data Structures and Algorithms(new, recent, current month)