Если вы хотите изучать науку о данных и машинное обучение на Python и ищете лучшие книги по этим вопросам, то вы попали по адресу.
Python — это универсальный язык, который используют инженеры и специалисты по данным, а также он, вероятно, самый популярный язык программирования.
Все специалисты по данным просто обожают Python, главным образом потому, что с его помощью можно автоматизировать всю утомительную операционную работу, которую должны выполнять дата-инженеры.
К тому же, Python имеет ряд библиотек, очень полезных для специалистов по данным. Благодаря им существенно упрощается автоматизация и анализ данных, а это настолько важная часть повседневной работы Data Scientist, что почти все люди, с которыми мы общались, рекомендовали книгу «Automate The Boring Stuff With Python».
Возможно, вы думаете, что список из шести книг слишком мал, и многие замечательные книги по Data Science и Machine Learning не входят в этот список, но мы делаем это намеренно. Нам кажется, что иногда слишком много вариантов может сбивать людей с толку.
Впрочем, если вы знаете книгу о Python, которую по вашему мнению должен прочитать специалист по данным, не стесняйтесь поделиться ею с нами в комментариях. Многие опытные разработчики и специалисты по данным любят черпать информацию из многих источников, и эти предложения могут быть полезными.
6 лучших книг по Data Science и Machine Learning на Python
Несмотря на то, что существует множество онлайн-курсов по изучению Python для Data Science и Machine Learning, книги по-прежнему являются отличным способом для углубленного изучения предмета и значительного улучшения ваших знаний.
Но не будем больше медлить и перейдем непосредственно к списку книг по Python, которые, по нашему мнению, должен прочитать каждый Data Scientist.
1. Python и анализ данных
Это первая специализированная книга по анализу данных и науке о данных на Python. Она охватывает все основы, которые должен знать специалист по данным или дата-инженер, например, агрегирование данных и временные ряды.
В то же время в ней также приведены базовые упражнения по Python, которые научат вас применять Pandas для решения реальных задач. Это одна из важных вещей, на которые мы всегда обращаем внимание в книгах и онлайн-курсах. Именно благодаря упражнениям мы получаем больше знаний о решении реальных проблем и учимся применять наши навыки.
Это, вероятно, лучшая книга для изучения способов манипулирования данными, а также их обработки и очистки при помощи Python. Кроме этого в книге дается информация об использовании библиотеки Pandas в реальной работе.
2. Machine Learning with Python Cookbook
Это еще одна книга по Python, посвященная науке о данных (Data Science), машинному обучению (Machine Learning,) и глубокому обучению (Deep Learning). Она начинается с нескольких общих тем, таких как линейная регрессия и метод k-ближайших соседей (KNN), а затем переходит к более глубоким концепциям, таким как нейронные сети.
Кроме того, как и во многих других книгах по программированию от издательства O’Reilly, в ней есть много отличных практических примеров, которые хорошо объяснены и помогут вам закрепить ваши знания.
3. Python. Книга рецептов
Это еще одна книг общего назначения, которую дата-инженеры могут использовать для изучения Python. Она охватывает такие важные темы, как файлы и ввод-вывод, структуры данных, сети, алгоритмы и т. д. Все эти темы являются отличной базой для любой карьеры, связанной с технологиями, включая науку о данных и машинное обучение.
Это всеобъемлющая книга, которая учит не только тому, что можно делать с помощью Python, но и универсальным принципам программирования, таким как объекты, классы, структуры данных и алгоритмы, на которых собственно основаны все программы.
4. Data Visualization in Python
Одним из ключевых навыков, которым должны обладать все специалисты по данным, является навык их визуализации. К счастью, в Python есть очень много мощных библиотек, таких как Pandas, MatPlotLib и Seaborn, которые можно использовать для различных способов визуализации данных.
Эта книга научит вас, как использовать Pandas для обработки данных и как применять основные библиотеки Python, такие как MatPlotLib и Seaborn, для построения графиков. Также она покажет вам, как использовать преимущества декларативных и экспериментальных библиотек, таких как Altair.
Это одна из немногих книг, охватывающих 9 основных библиотек Python: Pandas, MatplotLib, Seaborn, Bokeh, Altair, GGPlot, GeoPandas и VisPy. В целом это отличная книга для изучения визуализации данных как для начинающих, так и для опытных разработчиков Python.
5. Automate the Boring Stuff with Python
Это книгу мы рекомендовали бесчисленному количеству разработчиков, и самое приятное то, что ни один из них не сказал, что она бесполезна.
Опираясь на наш опыт использования Python для написания различных скриптов, мы можем признать, что это лучшая книга для изучения Python, и каждый специалист по данным должен ее изучить.
Книга не только охватывает основы Python, но также содержит простые советы по автоматизации, которые помогут вам в повседневных задачах. Это особенно полезно для специалистов по данным и бизнес-аналитиков, которые занимаются анализом данных большого объема.
6. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
Если вы намерены изучить фреймворк Tensorflow на Python, то это одна из лучших книг по этой теме, доступных в настоящее время на рынке.
Первая половина книги посвящена машинному обучению, а вторая – исключительно нейронным сетям. Она охватывает такие темы, как сверточные нейронные сети (CNN), автокодировщики (autoencoders), drop-out и другие важные вопросы глубокого обучения с помощью Tensorflow.
Еще одна библиотека, которую мы рекомендуем, называется Pandas. Это чрезвычайно мощный инструмент, и если вы имеете дело с данными, он вам обязательно понадобится. Мы настоятельно рекомендую каждому специалисту по данным и машинному обучению изучить Pandas для очистки и предобработке данных, прежде чем использовать их в своей модели.
Заключение
Это все книги по работе с данными, о которых мы хотели рассказать в этой статье. Мы конечно понимаем, что онлайн-курсы могут казаться более активным и увлекательным способом для обучения, в частности, мы нисколько не отговариваем вас от их использования. Но и книги занимают важное место в процессе самообразования. Они являются наиболее авторитетным и полным источником для изучения абсолютно любой технологии. А сочетание онлайн-курсов и хороших книг может дать идеальный результат и поможет поднять ваши навыки на новый уровень.
Перевод статьи javinpaul “6 Best Python Books for Data Science and Machine Learning in 2022”.