В больших объемах часто неструктурированных данных скрыта полезная для бизнеса информация. Извлечь ее и правильно использовать — трудоемкая задача, с которой сможет справиться специалист по работе с данными. Если вы не такой эксперт, но хотите разобраться — подготовили список базовых книг по Data Science, которые помогут глубже понять предмет ⬇️ «Data Science. Наука о данных с нуля» Джоэл Грас Классический труд для тех, кто никогда не слышал слова data science. Внутри — краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных, основы машинного обучения. В каждой главе полезные ссылки на материалы, чтобы углубить знания. «Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R» Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт Еще один труд для новичков, основанный на лекциях, которые читали в Колумбийском университете в США. Доступным языком авторы рассказывают о статистике, ее алгоритмах и о том, как представлять собранные данные. «Python и машинное обучение» Себастьян Рашка Невозможно заниматься машинным обучением или data science без программирования на Python. Почему этот язык подходит больше всего? Что такое нейросети и для чего они нужны? Все ответы уже есть в книге. «SQL. Сборник рецептов» Энтони Молинаро Еще один важный для data science язык — SQL. В книге автор рассказывает, как с помощью SQL работать с различными базами и хранилищами данных. А еще, чтобы всегда быть в курсе последних новостей, регулярно просматривайте тематические ресурсы. Рекомендуем — Towards Data Science, Open review и канал нашей коллеги — Analytics Now. Пользуйтесь сами и делитесь с коллегами!