The Data Science Handbook 2nd Edition by Jake VanderPlas is a comprehensive guide to data science, covering the entirety of the field from start to finish. It begins with the basics of programming in Python and R, then delves into statistical analysis, visualization, machine learning, and more advanced topics like deep learning and natural language processing. The book is written in a clear and concise manner, making it accessible to readers with little to no prior experience in data science. The book's focus on practical applications and real-world examples makes it an excellent resource for anyone looking to learn about data science and its many applications. With this book, readers will gain a solid understanding of the field and be able to apply their newfound knowledge to real-world problems. The book covers a wide range of topics, including data cleaning, data visualization, statistical modeling, machine learning, and deep learning. It also includes case studies and projects that allow readers to practice their skills and apply what they have learned. One of the unique features of the book is its emphasis on the importance of storytelling in data science. The author argues that data scientists must be able to communicate their findings effectively to stakeholders and decision-makers, and that storytelling is a crucial skill for anyone working in the field.

The Data Science Handbook 2nd Edition by Jake VanderPlas - это всеобъемлющее руководство по науке о данных, охватывающее всю область от начала до конца. Он начинается с основ программирования на Python и R, затем углубляется в статистический анализ, визуализацию, машинное обучение и более продвинутые темы вроде глубокого обучения и обработки естественного языка. Книга написана в ясной и сжатой форме, что делает ее доступной для читателей, практически не имеющих опыта в науке о данных. Фокус книги на практических приложениях и реальных примерах делает ее отличным ресурсом для всех, кто хочет узнать о науке о данных и ее многочисленных приложениях. С помощью этой книги читатели получат твердое понимание области и смогут применить свои новообретенные знания к реальным проблемам. Книга охватывает широкий круг тем, включая очистку данных, визуализацию данных, статистическое моделирование, машинное обучение и глубокое обучение. Он также включает в себя тематические исследования и проекты, которые позволяют читателям практиковать свои навыки и применять то, что они узнали. Одной из уникальных особенностей книги является акцент на важности повествования в науке о данных. Автор утверждает, что специалисты по данным должны быть в состоянии эффективно донести свои выводы до заинтересованных сторон и лиц, принимающих решения, и что рассказывание историй является решающим навыком для всех, кто работает в этой области.

''