В 2024 году важно оставаться в курсе последних тенденций в области науки о данных и машинного обучения. Вот список книг, которые помогут вам углубить знания в этой области и применить их на практике:
1. “Практическая статистика для специалистов по науке о данных” – эта книга покрывает основные статистические концепции, необходимые для работы с данными, включая методы обучения с учителем и без учителя.
2. “Введение в вероятность” – книга, которая поможет укрепить фундамент в науке о данных, рассматривая основные концепции вероятности на реальных примерах.
3. “Искусство статистики: как учиться на данных” – получите хорошее понимание статистики для применения ее к реальным проблемам.
4. “Элементы статистического обучения: добыча данных, выводы и прогнозы” – ценный ресурс, охватывающий обучение с учителем, обучение без учителя, нейронные сети и многое другое для добычи данных в науке или промышленности.
5. “Основы математики для науки о данных” – рассматриваются математические концепции, такие как исчисление, вероятность и линейная алгебра, с практическим применением к алгоритмам, таким как линейная регрессия и логистическая регрессия.
6. “Здравый смысл в структурах данных и алгоритмах” – предоставляет понимание основных структур данных и алгоритмов для улучшения навыков программирования.
7. “Книга о машинном обучении на ста страницах” – охватывает основы машинного обучения простым и понятным способом с примерами кода на Python.
8. “Введение в машинное обучение с использованием Python: руководство для специалистов по данным” – подходит для начинающих, охватывает основы машинного обучения и Python, даже для тех, кто не имеет опыта работы с этим языком.
9. “Понимание машинного обучения: от теории до алгоритмов” – предоставляет более глубокое понимание концепций и алгоритмов машинного обучения, улучшая их практическое применение.
10. “Руководство по науке о данных на Python: основные инструменты для работы с данными” – подробное руководство по стандартным библиотекам Python, используемым в рабочих процессах по науке о данных, а также начало работы с блокнотами Jupyter.
11. “Наука о данных с нуля: первые принципы с использованием Python” – объясняет основные идеи и принципы библиотек, фреймворков и инструментов для науки о данных, демонстрируя различные алгоритмы с нуля.
12. “Python для анализа данных: обработка данных с использованием pandas, NumPy и Jupyter” – идеально подходит для новичков в Python и науку о данных, предоставляя введение в инструменты науки о данных и реальные проблемы анализа данных.
13. “R для науки о данных: импорт, преобразование, визуализация и моделирование данных” – информация о использовании языка программирования R для импорта данных, их трансформации, визуализации и моделирования.
14. “Практическое машинное обучение с использованием Scikit-Learn, Keras и TensorFlow” – охватывает широкий спектр тем по машинному обучению с многочисленными примерами кода для практического обучения.
15. “Глубокое обучение (серия Адаптивных вычислений и машинного обучения)” – рассматривает различные концепции глубокого обучения, математическую основу и техники, используемые в промышленности.
16. “Рассказывая с помощью данных: руководство по визуализации данных для бизнес-профессионалов” – обучает основам визуализации данных на реальных примерах для эффективного общения с данными.
17. “Суперпрогнозирование: искусство и наука прогнозирования” – демонстрирует, как улучшить способность к прогнозированию, используя данные для принятия более обоснованных решений.
18. “Наука о данных для бизнеса: что вам нужно знать о добыче данных и аналитическом мышлении” – вводит основные концепции науки о данных и техники добычи данных, помогая бизнесу понять, как использовать данные для конкурентного преимущества.
19. “Данные и Голиаф: скрытые битвы за сбор ваших данных и контроль вашего мира” – исследует тонкости конфиденциальности данных и последствия всеобщего сбора данных в цифровую эпоху.
Учитывая все перечисленное, важно понимать, что для того чтобы ваша компания была конкурентоспособной, необходимо использовать практические решения искусственного интеллекта. Мы предлагаем рассмотреть применение лучших книг по науке о данных и машинному обучению в 2024 году для того, чтобы переосмыслить ваш рабочий процесс и определить возможности автоматизации, выбрать KPI, выбрать решение по искусственному интеллекту и постепенно его внедрять. Для консультаций по управлению KPI для искусственного интеллекта обращайтесь к нам по адресу hello@itinai.com. Для постоянных новостей о применении искусственного интеллекта, оставайтесь на связи с нашим каналом в Telegram или Twitter.
Одно из практических решений искусственного интеллекта, на которое стоит обратить внимание, – это собственный бот для продаж. Автоматизация взаимодействия с клиентами круглосуточно и управление взаимодействиями на всех этапах клиентского пути – вот что предлагает AI Sales Bot. Исследуйте, как искусственный интеллект может переосмыслить ваш процесс продаж и взаимодействия с клиентами.
Ссылки для дополнительной информации:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Top Data Science Books to Read in 2024
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
