Подборка книг и бесплатных тренажёров для уверенного старта в работе с данными
Анализ данных и Data Science
— «Python и анализ данных» Уэса Маккинни поможет разобраться в базовом синтаксисе Python и возможностях инструментов и библиотек для анализа данных: IPython, NumPy, matplotlib, pandas.
— «Грокаем глубокое обучение» Траска Эндрю познакомит с основами нейронных сетей и дополнительными уровнями архитектуры.
— После книги «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» издательства O'Reilly Books вы поймёте, как строить системы машинного обучения, применяя Python и библиотеки scikit-learn, NumPy, matplotlib.
— «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» Эла Свейгарта — это сборник Python-лайфхаков, которые ускорят работу.
Практика: изучить основы Python на интерактивных задачах в тренажёре
SQL
— «SQL. Сборник рецептов» Энтони Молинаро поможе освоить базовые темы по SQL, даст примеры типичных задач и решений для них. Можно использовать как справочник.
Практика: разобраться, что такое SQL, и сделать первую выгрузку в симуляторе
Инженерия данных
— «Базы данных. Инжиниринг надежности» издательства O'Reilly Books — практическое руководство, чтобы разобраться в работе с базами данных.
Практика: сделать простую витрину данных в тренажёре
Общий кругозор
— Дэвид Шпигельхалтер, «Искусство статистики. Как находить ответы в данных»: как толковать данные, чтобы принимать на их основании взвешенные решения.
— Дарелл Хафф, «Как лгать при помощи статистики»: о манипуляциях и ловушках чисел, в которые мы попадаемся.
— Коул Нассбаумер Нафлик, «Данные: визуализируй, расскажи, используй»: как не просто показывать цифры, а подавать данные в формате интересных историй.
Практика:
— Бесплатный курс, чтобы освоить самые популярные функции в Excel
— Тренажёр, чтобы освежить в голове математику с 5 класса по 1 курс университета
Это #партнёрский пост
