با داشتن بسیاری از کتاب های آموزشی ، آموزش های ویدئویی و دوره های آنلاین
در زمینه علم داده و یادگیری ماشین ،
پیدا کردن نقطه شروع مناسب می تواند کاملاً گیج کننده باشد.
با توجه به تقاضای زیاد دانش داده و مهارتهای یادگیری ماشین
علاقه به حرفه در هر دو زمینه افزایش می یابد.
با توجه به پیشینه خودتان در ریاضیات و برنامه نویسی ، دو مهارت اساسی
که مورد نیاز برای علم داده و یادگیری ماشین است
، مطمئناً یکی از این کتاب ها نقطه خوبی را برای شروع می باشد.
اصول علوم داده به نویسندگی Sinan Ozdemir ، بهترین اطلاعات برای اطلاعات داده ای است که می توان خواند
. این کتاب تعادل مناسب بین ریاضی و برنامه نویسی ، نظریه و عمل را حفظ می کند.
با استفاده از مثالها ، Ozdemir شما را با مفاهیم اساسی علوم داده مانند انواع مختلف داده ها و مراحل علم داده آشنا می کند.
شما می توانید تمیز کردن داده های خود ، عادی سازی آن و تقسیم آن بین مجموعه داده های آموزش و آزمایش را یاد بگیرید.
همانطور که از نام این مقاله پیداست ، Data Science از Scratch شما را از طریق علم داده از یک سطح به بالا سوق می دهد.
نویسنده ، جوئل گروس ، کار بسیار خوبی را برای نشان دادن تمام جزئیات ریز و درشت علم داده کدنویسی انجام می دهد.
و این کتاب نمونه ها و تمرین های زیادی برای پیشبرد تئوری دارد.
این کتاب کلیات پایتون را ارائه می دهد ، که برای برنامه نویسان خوب است که از یک زبان برنامه نویسی دیگر آگاهی خوبی دارند اما هیچ گونه پیش زمینه ای در پایتون ندارند
بطور خلاصه ، علم داده با پایتون به عنوان یک مقدمه کاملاً مفید در علم داده و یادگیری ماشین توصیف می شود.
این عملی ترین کتاب در زمینه علوم داده و یادگیری ماشین است .
نویسندگان برای گردآوری نمونه های داده های صحیح و کد عملی کار بسیار خوبی انجام داده اند
تا شما را با اصول علم داده و یادگیری ماشین آشنا کند.
