Вот список книг, которые могут быть полезны начинающим аналитикам данных, бизнес-аналитикам и всем, кто интересуется аналитикой в целом. Эти книги покрывают основы аналитики, методы сбора и анализа данных, визуализацию данных, а также введение в бизнес-анализ.
1. "Нейронные сети и глубокое обучение" (Neural Networks and Deep Learning) - Michael Nielsen
Эта книга даст твердое понимание основ работ по машинному обучению и глубокому обучению, которые являются ключевыми в аналитике данных.
2. "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение" (Python Data Science Handbook) - Jake VanderPlas
Отличный ресурс для изучения Python, наиболее популярного языка в аналитике данных, вместе с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
3. "Глубокое обучение" (Deep Learning) - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, и Aaron Courville
Комплексное введение в глубокое обучение, охватывающее фундаментальные теории и методологии.
4. "Некрасивая правда о красивых визуализациях данных" (Storytelling with Data) - Cole Nussbaumer Knaflic
Эта книга научит вас, как эффективно представлять данные через визуализацию, чтобы история ваших данных была понятна каждому.
5. "Практический бизнес-анализ" (Business Analysis for Practitioners: A Practice Guide) - Project Management Institute
Идеальный ресурс для тех, кто хочет углубленно понять бизнес-анализ, от принципов до практического применения.
6. "Изучаем данные с помощью R" (R for Data Science) - Hadley Wickham & Garrett Grolemund
Отличное введение в язык R, который широко используется в статистическом анализе и аналитике данных.
7. "Методы сбора данных" (Data Collection Methods) - Sarah Nelson
Эта книга охватывает ценные методики сбора данных, которые важны для любого аналитика, стремящегося качественно выполнять свою работу.
8. "Большие данные: как извлечь знания из данных и приумножить результат своего бизнеса" (Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work and Think) - Viktor Mayer-Schönberger и Kenneth Cukier
Эта книга дает обзор концепции больших данных и их роли в современном мире, а также обсуждает, как извлекать из них пользу.
9. "Самоучитель по работе с данными" (Data Science from Scratch) - Joel Grus
Введение в основы аналитики данных и машинного обучения с использованием Python.
10. "Базовая аналитика для бизнеса: руководство по анализу баз данных, предсказательной аналитике и машинному обучению" (Data Analytics Made Accessible) - Anil Maheshwari
Простое и понятное введение в данных аналитику, предназначенное для начинающих без технического образования.
Эти книги представляют собой отличный старт для начинающих аналитиков и создадут крепкую основу для дальнейшего изучения и развития в области данных.