Основы
Знание основ программирования: Python и SQL и Математика
Также невозможно стать хорошим специалистом без достаточного уровня математики. Но, мне кажется, эффективнее изучать математику постепенно, предварительно знакомясь с теми целями в которых она применяется.Тем не менее, есть определенный минимально-необходимый базовый уровень: понимание производных (школьная программа алгебры), понимание градиентного спуска (градиент, обычно, объясняют в начальных курсах математического анализа в университете, и объяснение есть также в курсах о машинном обучении), знания основ дискретной математики, теории вероятностей и статистики.
Русскоязычных монографий ( издания с ISBN ) Google и Yandex не находят
========================================================
- Высокая цена ( в рублях)
- Свободный written English
========================================================
Книга Data Science from Scratch: First Principles with Python даёт хороший обзор всех основных принципов data science и демонстрацию как простейшим образов реализовать данные вещи с помощью Python. В целом, почти всё из неё перекрывается книгой Datasmart (в той, на мой взгляд, более интутивное изложение, но эта книга хороша примерами на Python) или статьями ODS. Большая выгода этой книги - изложение порядка решения задач с помощью Python, которое помогает лучше освоить язык программированиея что самом по себе очень ценно.
$44.53
Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking, by Foster Provost (тут можно скачать) - возможно, лучший обзор всех базовых принципов применения машинного обучения, в виде книги. Отличо дополнит книгу Datasmart, в этом плане. В курсе Воронцова "Введение в машинное обучение" (ниже) также раскрывается большинство тем из этой книги. Я её читал отрывками, как дополнение к этому курсу..
$29.39
$20.30