6 книг по Data Science
Научитесь превращать массив данных в структурированную информацию для принятия решений.
Для работы в ЭБС вам необходимо пройти регистрацию в стенах университета. После регистрации вы можете пользоваться ресурсами из дома.
📘 Джеймс, Г. Введение в статистическое обучение с примерами на языке R / Г. Джеймс, Д. Уиттон, Т. Хасти, Р. Тибширани ; перевод с английского С. Э. Мастицкого. – Москва : ДМК-пресс, 2017. – 456 c. – ISBN 978-5-97060-495-3. – URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970604953.html (дата обращения: 11.04.2022). – Режим доступа: по подписке.
Аннотация: Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение – незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R – чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.
Читать в ЭБС «Консультант студента»
📘 Карау, Х. Изучаем Spark: молниеносный анализ данных / Х. Карау, Э. Конвински, П. Венделл, М. Захария. – Москва : ДМК-пресс, 2015. – 304 c. – ISBN 978-5-97060-323-9. – URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970603239.html (дата обращения: 11.04.2022). – Режим доступа: по подписке.
Аннотация: Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. C помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.
Читать в ЭБС «Консультант студента»
📘 Келлехер, Д. Наука о данных: базовый курс : перевод с английского/ Д. Келлехер, Б. Тирни. – Москва : Альпина Паблишер, 2020. – 224 с. – ISBN 978-5-9614-3170-4.– URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=598235 ; https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785961431704.html (дата обращения: 11.04.2022). – Режим доступа: по подписке.
Аннотация: Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, находя полезные неочевидные закономерности в больших массивах данных. Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Эта книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.
Читать в ЭБС «Университетская библиотека онлайн»
Читать в ЭБС «Консультант студента»
📘 Колесниченко, О. Ю. Data Science (наука о данных) в становлении информационного общества : учебное пособие / О. Ю. Колесниченко. – Москва : Прометей, 2021. – 52 c. – ISBN 978-5-00172-110-9. – URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785001721109.html (дата обращения: 11.04.2022).
Аннотация: Книга посвящена науке о данных (Data Science) и предназначена для широкого круга читателей, особенно она будет полезной для обучающихся по направлению подготовки «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». Кратко описана история появления новой науки, даны основные понятия, связанные с хранением информации, Большими данными, системами счисления, научными парадигмами. Показаны этапы становления кибернетики и моделирования в гуманитарных науках, рассмотрены подходы к кибернетическому моделированию в медицине. Дана базовая информация о суперкомпьютере и квантовом компьютере. Сформулировано определение науки о данных, представлен прогноз ее развития в будущем. Книга может служить учебным пособием для студентов высших учебных заведений и будет интересна обучающимся по разным техническим и гуманитарным направлениям подготовки. Также книга рекомендована аспирантам, молодым ученым, исследователям в области применения новых цифровых технологий, специалистам и руководителям организаций в рамках цифровой экономики.
Читать в ЭБС «Консультант студента»
📘 Маккинли, У. Python и анализ данных / У. Маккинли ; перевод с английского А. А. Слинкин. – Москва : ДМК-пресс, 2015. – 482 c. – ISBN 978-5-97060-315-4. – URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785970603154.html (дата обращения: 11.04.2022). – Режим доступа: по подписке.
Аннотация: Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.
Читать в ЭБС «Консультант студента»
📘 Лэм, Ч. Hadoop в действии / Ч. Лэм. – Москва : ДМК-пресс, 2012. – 424 c. – ISBN 978-5-94074-785-7. – URL: https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785940747857.html (дата обращения: 11.04.2022). – Режим доступа: по подписке.
Аннотация: Обработка больших массивов данных с помощью традиционных СУБД может оказаться трудным делом. Apache Hadoop – это каркас для разработки приложений, предназначенных для выполнения в распределенном кластере, без применения SQL. Такие приложения прекрасно масштабируются и могут обрабатывать гигантские массивы данных. Если вам требуется произвести анализ данных, то Hadoop – как раз то, что надо. Прочитав эту книгу, вы познакомитесь с предметом и научитесь писать программы в стиле MapReduce. После нескольких простых примеров автор быстро переходит к вопросу об использовании Hadoop для решения более сложных задач анализа данных. Описываются рекомендованные приемы и паттерны проектирования, полезные при программировании для MapReduce. Для чтения книги требуется знание основ языка Java. Некоторое знакомство с математической статистикой поможет разобраться в более сложных примерах.Приятного чтения!