Один из наиболее часто задаваемых вопросов: «Какие книги вы порекомендуете?» В этой записи я на них отвечаю.
Из этой статьи вы узнаете :
1. Как я читаю книги?
2. Почему я продолжаю развивать мягкие навыки?
3. Какие книги я рекомендую?
Я люблю книги. Я покупаю и беру больше книг, чем могу прочитать. Для меня они настоящая сокровищница знаний. Они содержат описание опыта и знаний человека, которые часто изучались на протяжении многих лет. Их можно рассматривать как «короткий путь» к обогащению.
Сегодня я хотел бы поделиться с вами списком изданий, которые мне близки. Чтобы вам было легче читать, я разделил весь список на три части. Первый содержит книги по техническим навыкам , связанным с широко понимаемой наукой о данных. Вторая часть — это книги, посвященные мягким навыкам . Третья часть представляла собой книги, не вписывающиеся ни в одну из упомянутых категорий.
Зачем мне нужны мягкие навыки?
Теперь вам может быть интересно, почему мягкие навыки следует упоминать в специализированном блоге. Ответ прост: роль специалиста по обработке данных заключается не только в статистическом анализе, построении прогнозных моделей и обработке данных.
Мягкие навыки используются практически на протяжении всего процесса построения решений на основе машинного обучения. Особенно, если работа предполагает предоставление решений для сторонней компании.
Эмпатия, инициативность и умение просто и понятно говорить о «сложных» вещах — лишь некоторые из них. Я сам не пренебрегаю soft скиллами и считаю их инвестицией с высокой доходностью :)
Как я читаю книги?
В большинстве случаев я использую электронные версии. Я покупаю бумажные версии только в случае необходимости. К сожалению, многие из интересующих меня книг недоступны в электронных версиях, о чем я очень сожалею. Лично я считаю, что электронные книги чрезвычайно удобны. Через несколько минут, не выходя из дома, я могу иметь выбранную книгу на своей электронной читалке. В этом, конечно, есть свои минусы — к сожалению, эта модель благоприятствует спонтанным покупкам 😉
Практически в каждой поездке я беру с собой читалку, поэтому могу быстро найти интересующую меня книгу. Просмотр книг, поиск по их содержанию, выделение интересных фрагментов и добавление комментариев – другие преимущества использования читалки.
Почему не аудиокниги?
Я пробовал аудиокниги много раз. Признаюсь, такая форма «чтения» точно не для меня. Как бы я ни любил подкасты, я не могу привыкнуть к аудиокнигам.
Сторонники аудиокниг называют их главным преимуществом возможность делать несколько дел одновременно. Поэтому я попробовал послушать, среди прочего: по дороге на работу, во время уборки или во время тренировки. Это всегда заканчивалось одинаково.
Бесплатная книга — Справочник по Python Data Science
Слушая книги в аудиоверсиях, мои мысли иногда уходили в сторону. Мне также было трудно сосредоточиться на том, чем я занимался, и на содержании, которое я читал одновременно. Вероятно, существует несколько причин такого положения дел. Один из них – это, конечно, специфика книг, которые я читаю (в основном справочников), а другой, возможно, способ получения знаний.
К моим любимым жанрам относятся специализированные книги и руководства, которые по своей природе требуют большего внимания со стороны читателя. Поэтому при чтении я люблю делать небольшие перерывы, во время которых у меня есть время обдумать прочитанный фрагмент и записать наиболее важные выводы. Слушать аудиокниги во время движения практически невозможно.
1.Основы науки о данных Python – Альберто Боскетти, Лука Массарон.
Книга также была издана на польском языке под названием: «Python. Основы науки о данных. Не дайте себя обмануть. Там содержится информация, выходящая далеко за рамки «азов» :) Авторы просто и доступно описывают процесс анализа данных и построения прогнозных моделей с помощью Python.
2.Кредитный скоринг. Кейсы бизнес-процессов – Кароль Пржановский.
Абсолютно необходимая вещь для всех, кто хочет специализироваться на создании моделей корпусов. Кредитный скоринг — это довольно специфическая часть машинного обучения, которая из-за своих корней (финансовый сектор) регулируется несколько иными правилами. В большинстве случаев во время учебы и курсов тема выставления баллов излагается весьма поверхностно. У нас есть данные, мы строим классификационную модель и итеративно улучшаем результат. Все это лишь малая часть построения настоящей системы подсчета очков. Г-н Кароль Пржановский раскрывает оставшуюся часть и выделяет ее наиболее важные элементы. Определенно самая «деловая» книга в этом списке. Я искренне рекомендую это.
3.Введение в статистическое обучение – Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Гарет Джеймс, Даниэла Виттен.
Книга, которая дает вам прочную основу в машинном обучении. По мнению некоторых моих друзей, это немного «слишком просто» и утверждает очевидное. Тем не менее, я считаю, что его стоит рекомендовать, особенно новичкам. К недостаткам можно отнести то, что он доступен только на английском языке, а получить бумажную версию на польском рынке сложно.
4.Статистика в менеджменте – Амир Д. Аксель, Джаявель Саундерпандиан.
Все предыдущие пункты — это книги, посвященные машинному обучению. «Статистика в менеджменте» демонстрирует статистический подход к данным, позволяя вам понять, как статистики смотрят на данные. Книги по машинному обучению обычно начинаются с алгоритмов линейной и логистической регрессии. На этом книга заканчивается регрессией :) Из нее я узнал несколько полезных приемов, которые успешно использую, в частности:
5.Занимаемся наукой о данных, откровенный разговор с передовой – Кэти О'Нил, Рэйчел Шатт.
Меньше технических подробностей, больше историй о том, как работают алгоритмы и их применение в реальных случаях. Книга была издана на польском языке, но получила множество негативных отзывов, в основном из-за неточного перевода. Тем не менее, я рекомендую ее как более легкое чтиво, особенно новичкам.