Data Science. Наука о данных с нуля (Грас Джоэл); БХВ, 2018

Книга напечатана на газетной бумаге, но довольно качественно (в отличие, от более старых книг). Иллюстрации на русском тоже хороши.
Переводчик и корректор молодцы, т.к. перевели доступно и понятно все примеры кода из книги, а также их протестировали, сопровождая материал примечаниями для корректной работы примеров.
В начале книги приводится базовый курс по языку Python, ничего лишнего, все важные особенности языка.
Есть главы, посвященные алгебре, статистике, теории вероятностей. Там содержатся необходимые для понимания сведения.
Приводятся часто используемые и очень полезные способы обработки, сбора и объединения данных.
Рассматривается очень популярное сейчас машинное обучение.
Содержится несколько примеров по анализу и получению данных из социальных сетей.
Практически в конце каждой главы приводятся рекоммендации "Для дальнейшего обучения", ссылки на полезные библиотеки, с которыми можно познакомиться самостоятельно.
В целом, книга содержит очень много полезной информации как теоретической (из математики), так и практической (работающие примеры программ). Дает понимание анализа данных и его осуществления.
Для полноценного понимания книги нужны минимальные знания программирования (на Python в особенности) и знание алгебры (хотя в книге есть все необходимое).
Из книги - "Если знания, как программировать на Python (или о программировании вообще), отсутствуют, то читателю остается самому дополнить эту книгу чем-то вроде руководства по Python."
Приятного чтения!

0    0

Развернутый и в целом положительный отзыв на Хабре «Теперь он и тебя сосчитал» или Наука о данных с нуля (Data Science from Scratch) можно прочитать.

Недостатки:

Газетная бумага

0    0

Добрый день
Для меня это книга оказалась странной - то про что я уже знаю раскрыто поверхностно, ничего нового, чего же не понимал, то так и осталось загадкой
Перевод местами кривой, в целом сумбурное изложение
Половина книги - копипаста кода, теории очень мало, практика имхо не вдохновила
Скорее не доволен покупкой, "для коллекции" на полке

0    0

Любопытная книга, не претендующая на прорыв.
Будет интересна с точки зрения введения в Python, эдакое введение для продвинутых, для подготовленных читателей. Кикстарт на примерах. Автор показывает лучшие стороны языка, которые дают возможность не заморачиваться на мелочах, а заниматься непосредственно делом. Автор как будто все время говорит: "Смотри, какая непростая штука," - и тут же приводит наглядный пример реализации и подытоживает: "Клево, правда?".
В общем понравилось.

0    0

Хорошее введение в основы Data Science. Коротко, ясно и по делу. Пожалуйста, не воспринимайте эту книгу, как всеобъемлющее руководство.Перевод отличный + ценные комментарии от переводчика. Качество печати и иллюстраций вполне приемлемое, лучшего и не надо. За лучшее всегда приходится платить больше, а это не тот случай.

0    0

Книга достаточно интересно написана, охватывает большое количество тем. Задумана изначально для программиста или человека, желающего изучать Python и имеющего для этого время. Сложного математического аппарата практически нет. Но большая часть логических выводов написана на Python :-)

0    0

Это книга предназначена для тех, кто практически вообще ничего не знает об анализе данных и имеет при этом хотя бы минимальный опыт в программировании. Последнее важно - хотя в начале книги и дается краткое введение в Python, но оно слишком краткое, и если вы совсем новичок, оно вас вряд ли спасет.
Здесь всего помаленьку: "добыча" и первичная обработка данных, очень кратенько о графике, кое-какие (очень нужные) сведения из математики, по большей части неформальные введения в основные понятия и методы машинного обучения. В конце почти каждой главы ссылки для более углубленного изучения, что очень правильно.
ВАЖНО! Здесь нет описания типовых библиотек, вроде pandas и scikit-learn, всё написано на базовом питоне. Это, конечно, хорошо для понимания алгоритмов и отработки навыков написания кода. Но при этом новичкам придется совсем несладко и, боюсь, скорее отпугнет их. Впрочем, если не боитесь трудностей, вперед и с песней - думаю, не так уж все и страшно.
Огромная ложка дегтя в этой, в общем-то, неплохой книге - это очень посредственное качество перевода на русский, что в последнее время стало, к сожалению, нормой. Иногда доходит до грубых переводческих ошибок и искажения смысла - в основном это касается математической части. Например, начало главы про "наивный байес" переводчик, видимо, просто не понял и понаписал чепухи, что в подобной литературе совершенно недопустимо. Замечены также опечатки в формулах, и это уже за гранью.
В итоге, вряд ли я с легким сердцем посоветую эту книжку всем и каждому. Жаль.

0    0

Отличный старт для интересующихся машинным обучением. Поверхностный, но довольно широкий обзорный материал. Книга помогла сориентироваться в многообразии машинного обучения и выбрать наиболее интересный вектор дальнейшего развития. Название, конечно, немного лукавое. Не стоит всерьез расчитывать, что для хорошего понимания материала будет достаточно указанного в названии «нуля». Порог вхождения в машинное обучение по некоторым причинам не самый низкий в технологической отрасли. Читатели хорошо знакомые хотя бы с одним языком программирования без труда смогут сориентироваться в основных моментах разработки на языке Python. Фактически, трудно себе представить современное машинное обучение без знания языка Python. Вероятно, самым значительным плюсом для усвоения материала будет математический бэкграунд.

0    0

Данный материал достаточно информативен для людей, не имеющих никакой подготовки в Дата Саенс, но все же вряд ли может считаться, как книга для нулевого пользователя. В целом, автор взглянул на проблему широко, но пробежался по верхушкам.

0    0