The 10 Best Books on Data Science Data science is a field that combines mathematics, computer science, and domain expertise to extract insights from data. Here are some books that can help you learn more about data science: 1. "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka - This book covers the fundamentals of machine learning using Python, including data preprocessing, feature selection, and model evaluation. It also includes practical examples and code snippets to help you get started with implementing machine learning algorithms. 2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow" by Aurelien Geron - This book provides a comprehensive introduction to machine learning using popular libraries like scikit-learn and TensorFlow. It covers topics such as neural networks, clustering, and deep learning, and includes practical exercises to help you master these concepts. 3. "Data Science for Business" by Foster Provost and Tom Fawcett - This book provides an overview of data science in the context of business, covering topics such as data mining, predictive analytics, and machine learning. It also includes case studies and real-world examples to illustrate how data science is applied in practice. 4. "Introduction to Statistical Learning" by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covers the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. It also includes practical advice on model selection, assessment, and deployment. 5.

10 лучших книг по науке о данных Наука о данных - это область, которая объединяет математику, информатику и опыт в области, чтобы извлечь информацию из данных. Вот несколько книг, которые помогут узнать больше о науке о данных: 1. «Python Machine arning» Себастьяна Рашки - В этой книге рассматриваются основы машинного обучения с использованием Python, включая предварительную обработку данных, выбор признаков и оценку модели. Он также включает практические примеры и фрагменты кода, которые помогут начать реализацию алгоритмов машинного обучения. 2. «Практическое машинное обучение с помощью Scikit-arn и TensorFlow» Aurelien Geron - эта книга представляет собой всестороннее введение в машинное обучение с использованием популярных библиотек, таких как scikit-learn и TensorFlow. Он охватывает такие темы, как нейронные сети, кластеризация и глубокое обучение, и включает практические упражнения, которые помогут освоить эти понятия. 3. «Наука о данных для бизнеса» Фостер Провост и Том Фосетт. В этой книге представлен обзор науки о данных в контексте бизнеса, охватывающий такие темы, как интеллектуальный анализ данных, прогнозная аналитика и машинное обучение. Он также включает в себя тематические исследования и реальные примеры, чтобы проиллюстрировать, как наука о данных применяется на практике. 4. «Introduction to Statistical arning» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covered the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. Он также включает практические советы по выбору, оценке и развертыванию моделей. 5.

s 10 meilleurs livres de science des données La science des données est un domaine qui combine les mathématiques, l'informatique et l'expertise dans le domaine pour extraire des informations des données. Voici quelques livres qui vous aideront à en apprendre davantage sur la science des données : 1. « Python Machine arning » de Sebastian Rashka - Ce livre examine les bases de l'apprentissage automatique en utilisant Python, y compris le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques et l'évaluation du modèle. Il comprend également des exemples pratiques et des fragments de code qui vous aideront à commencer à mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique. 2. « L'apprentissage automatique pratique avec Scikit-arn et TensorFlow » Aurelien Geron - ce livre est une introduction complète à l'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques populaires telles que scikit-learn et TensorFlow. Il couvre des sujets tels que les réseaux neuronaux, le regroupement et l'apprentissage profond et comprend des exercices pratiques qui aideront à maîtriser ces concepts. 3. « Data Science for Business » par Foster Provost et Tom Fawcett. Ce livre présente un aperçu de la science des données dans le contexte de l'entreprise, couvrant des sujets tels que l'exploration de données, l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique. Il comprend également des études de cas et des exemples concrets pour illustrer comment la science des données est appliquée dans la pratique. 4. «Introduction to Statistical arning» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covered the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. Il comprend également des conseils pratiques sur la sélection, l'évaluation et le déploiement des modèles. 5.

los 10 mejores libros de ciencia de datos La ciencia de datos es un campo que combina matemáticas, informática y experiencia en el campo para extraer información de los datos. Aquí hay algunos libros que le ayudarán a aprender más sobre la ciencia de los datos: 1. «Python Machine arning» de Sebastian Raschky - Este libro aborda los fundamentos del aprendizaje automático utilizando Python, incluyendo el procesamiento previo de datos, la selección de características y la evaluación del modelo. También incluye ejemplos prácticos y fragmentos de código que ayudarán a comenzar a implementar algoritmos de aprendizaje automático. 2. «Aprendizaje automático práctico con Scikit-arn y TensorFlow» Aurelien Geron - Este libro es una introducción completa al aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares como Scikit-learn y TensorFlow. Abarca temas como redes neuronales, agrupamiento y aprendizaje profundo, e incluye ejercicios prácticos que ayudarán a dominar estos conceptos. 3. «La ciencia de los datos para el negocio» Foster Provost y Tom Fawcett. Este libro ofrece una visión general de la ciencia de datos en el contexto empresarial, cubriendo temas como la minería de datos, la analítica predictiva y el aprendizaje automático. También incluye estudios de casos y ejemplos reales para ilustrar cómo la ciencia de los datos se aplica en la práctica. 4. «Introduction to Statistical arning» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covered the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. También incluye consejos prácticos para seleccionar, evaluar y desplegar modelos. 5.

I 10 migliori libri di scienza dei dati Scienza dei dati sono un campo che unisce matematica, informatica ed esperienza nel campo per estrarre informazioni dai dati. Ecco alcuni libri che vi aiuteranno a saperne di più sulla scienza dei dati: 1. «Python Machine arning» di Sebastian Rashka - Questo libro esamina le basi dell'apprendimento automatico utilizzando Python, tra cui l'elaborazione preliminare dei dati, la selezione dei segni e la valutazione del modello. Include anche esempi pratici e frammenti di codice per consentire l'implementazione di algoritmi di apprendimento automatico. 2. «Apprendimento automatico pratico con Scikit-arn e TensorFlow» di Aurelien Geron - questo libro è un'introduzione completa all'apprendimento automatico utilizzando librerie popolari come scikit-learn e TensorFlow. occupa di temi quali le reti neurali, il clustering e l'apprendimento approfondito, e include esercizi pratici che aiutano a imparare questi concetti. 3. «Data Science for Business» di Foster Provost e Tom Fawcett. Questo libro fornisce una panoramica della scienza dei dati nel contesto aziendale, che comprende argomenti quali l'analisi intelligente dei dati, l'analisi previsionale e l'apprendimento automatico. Include anche studi di caso e esempi reali per illustrare come la scienza dei dati viene applicata nella pratica. 4. «Introduction to Statistical arning» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covered the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. Include anche consigli pratici per la scelta, la valutazione e l'implementazione dei modelli. 5.

Die 10 besten Bücher über Data Science Data Science ist ein Bereich, der Mathematik, Informatik und Fachwissen kombiniert, um Informationen aus Daten zu extrahieren. Hier sind einige Bücher, die Ihnen helfen, mehr über Data Science zu erfahren: 1. „Python Machine arning“ von Sebastian Raschka - Dieses Buch untersucht die Grundlagen des maschinellen rnens mit Python, einschließlich Datenvorverarbeitung, Merkmalsauswahl und Modellauswertung. Es enthält auch praktische Beispiele und Code-Snippets, die Ihnen helfen, die Implementierung von Algorithmen für maschinelles rnen zu starten. 2. „Praktisches maschinelles rnen mit Scikit-arn und TensorFlow“ von Aurelien Geron - dieses Buch ist eine umfassende Einführung in maschinelles rnen mit populären Bibliotheken wie Scikit-arn und TensorFlow. Es deckt Themen wie neuronale Netze, Clustering und Deep arning ab und enthält praktische Übungen, die Ihnen helfen, diese Konzepte zu beherrschen. 3. „Data Science for Business“ von Foster Provost und Tom Fawcett. Dieses Buch bietet einen Überblick über Data Science im Geschäftskontext und deckt Themen wie Data Mining, Predictive Analytics und maschinelles rnen ab. Es enthält auch Fallstudien und reale Beispiele, um zu veranschaulichen, wie Data Science in der Praxis angewendet wird. 4. «Introduction to Statistical arning» by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani - This book covered the principles of statistical learning, including linear regression, classification, and clustering. Es enthält auch praktische Tipps zur Auswahl, Bewertung und Bereitstellung von Modellen. 5.

''

Veri Bilimi Üzerine En İyi 10 Kitap Veri bilimi, verilerden bilgi çıkarmak için matematik, bilgisayar bilimi ve alan uzmanlığını birleştiren bir alandır. Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacak bazı kitaplar: 1. Sebastian Raschka tarafından "Python Machine arning" - Bu kitap, veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesi dahil olmak üzere Python kullanarak makine öğreniminin temellerini tartışıyor. Ayrıca, makine öğrenme algoritmalarını uygulamaya başlamaya yardımcı olmak için pratik örnekler ve kod parçacıkları içerir. 2. Aurelien Geron'un "Scikit-arn ve TensorFlow ile Pratik Makine Öğrenimi" - bu kitap, scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler kütüphaneleri kullanarak makine öğrenimine kapsamlı bir giriş niteliğindedir. nir ağları, kümeleme ve derin öğrenme gibi konuları kapsar ve bu kavramların ustalaşmasına yardımcı olacak uygulamalı alıştırmalar içerir. 3. Foster Provost ve Tom Fawcett tarafından "İş için Veri Bilimi". Bu kitap, veri madenciliği, tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi gibi konuları kapsayan bir iş bağlamında veri bilimine genel bir bakış sağlar. Ayrıca, veri biliminin nasıl uygulamaya konulduğunu göstermek için vaka çalışmaları ve gerçek dünya örneklerini de içerir. 4. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie ve Robert Tibshirani'den "İstatistiksel Öğrenmeye Giriş" - Bu kitap doğrusal regresyon, sınıflandırma ve kümeleme dahil olmak üzere istatistiksel öğrenmenin ilkelerini ele aldı. Ayrıca, modelleri seçmek, değerlendirmek ve dağıtmak için pratik ipuçları içerir. 5.

أفضل 10 كتب عن علوم البيانات علم البيانات هو مجال يدمج الرياضيات وعلوم الكمبيوتر والخبرة الميدانية لاستخراج المعلومات من البيانات. فيما يلي بعض الكتب لمساعدتك في معرفة المزيد عن علم البيانات: 1. «Python Machine arning» بقلم سيباستيان راشكا - يناقش هذا الكتاب أساسيات التعلم الآلي باستخدام Python، بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النموذج. كما يتضمن أمثلة عملية ومقتطفات رمزية للمساعدة في بدء تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي. 2. «التعلم الآلي العملي مع Scikit-arn و TensorFlow» لأوريلين جيرون - هذا الكتاب هو مقدمة شاملة للتعلم الآلي باستخدام المكتبات الشعبية مثل scikit-learn و TensorFlow. يغطي موضوعات مثل الشبكات العصبية والتجمع والتعلم العميق، ويتضمن تمارين عملية للمساعدة في إتقان هذه المفاهيم. 3. «علوم البيانات للأعمال» بقلم فوستر بروفوست وتوم فوسيت. يقدم هذا الكتاب لمحة عامة عن علم البيانات في سياق الأعمال، ويغطي موضوعات مثل التنقيب عن البيانات والتحليلات التنبؤية والتعلم الآلي. كما يتضمن دراسات حالة وأمثلة واقعية لتوضيح كيفية تطبيق علم البيانات. 4. «مقدمة للتعلم الإحصائي» بقلم غاريث جيمس ودانييلا ويتن وتريفور هاستي وروبرت تبشيراني - غطى هذا الكتاب مبادئ التعلم الإحصائي، بما في ذلك الانحدار الخطي والتصنيف والتجميع. كما يتضمن نصائح عملية لاختيار النماذج وتقييمها ونشرها. 5.