за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
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
