5本免费书籍助你精通数据科学
5本免费书籍助你掌握数据科学的精髓
当你开始学习数据科学时,你会有很多资源可供参考,比如Udemy课程、YouTube视频和文章。但是你需要给自己一个清晰的学习结构,避免感到不知所措和失去动力。
本文将探讨五本书籍,涵盖了数据科学学习过程中应该掌握的基本概念。这些书籍都有助于学习:
- Python
- 统计学
- 线性代数
- 机器学习
- 深度学习
- 能够语言模型取代程序员吗?来自普林斯顿大学和芝加哥大学的研究人员引入了SWE-bench:一种评估框架,通过GitHub上解决实际问题来测试机器学习模型
- Google Quantum AI展示了3个案例研究,探索与药物学、化学和核能相关的量子计算应用
- “遇见Decaf:一种面部和手部互动的新型人工智能单目变形捕捉框架”
Python旋风之旅
书籍链接:Python旋风之旅
如果你有兴趣开始学习Python,而不想花太多时间,这本书可能适合你。它对Python的基本概念进行了简短的概述。除了这本100页的书籍之外,还附带有练习的GitHub代码库。
特别是,你可以快速学习Python的主要数据类型:整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典和集合。在书的末尾,还有对Python库NumPy、Pandas、Matplotlib和Scipy的简要概述。
内容包括:
- 基本语法
- 变量
- 运算符
- 主要数据类型
- For循环
- While循环
- 函数
- If-elif-else
- Python库的快速概述
Think Stats:概率与统计
书籍链接:Think Stats:概率与统计
学习概率与统计而不将所学知识应用于实践可能是困难的。这本书的特点是它重点介绍了一些基本概念,并不仅仅讲解理论,而且还有用Python编写的实践练习。
本书涵盖内容:
- 摘要统计
- 数据分布
- 概率分布
- 贝叶斯定理
- 中心极限定理
- 假设检验
- 估计
线性代数导论
书籍链接:线性代数导论
在大学学习线性代数时,大多数教授只讲解理论而没有实际应用。所以,你参加考试后就会忘记所有的概念,因为在你脑中它们太抽象了。
幸运的是,我找到了这本了不起的书,它向你介绍了线性代数的基本原理,这些原理在学习机器学习模型时会用到。每个理论概念后面都有一个用NumPy编写的实际示例,NumPy是一个著名的Python科学计算库。
主要涵盖以下内容:
- 向量
- 矩阵
- 投影
- 行列式
- 特征向量和特征值
- 奇异值分解
Python机器学习导论
书籍链接:Python机器学习导论
学习Python、统计学和线性代数后,现在是时候全面了解机器学习模型以解决现实世界的问题了。该书推荐给初学者,使用scikit-learn进行机器学习应用。
以下是主要的机器学习模型解释:
- 线性回归
- 朴素贝叶斯
- 决策树
- 决策树的集成
- 支持向量机
- 主成分分析
- t-SNE
- K均值聚类
- DBSCAN
使用Python进行深度学习
书籍链接:使用Python进行深度学习
这本第五本也是最后一本书是为那些已经具备Python编程知识且无机器学习经验的人而设计的。该书的作者是弗朗索瓦·谢勒(Francois Chollet),他是一位谷歌的软件工程师和人工智能研究员,因在2015年发布了深度学习库Keras而闻名。以下是最重要的概念:
- 神经网络
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
- LSTM
- 生成对抗网络
总结
这些建议对于想要进入数据科学领域的初学者非常有用。此外,它们对于意识到自己对某些概念了解不足并需要加强理解的数据科学家和研究人员也会有帮助。希望您喜欢这本书单。您是否了解其他与数据科学相关的有用书籍?如果您有深思熟虑的建议,请在评论中提出。
[Eugenia Anello](https://www.linkedin.com/in/eugenia-anello/)目前是意大利帕多瓦大学信息工程系的研究员。她的研究项目侧重于连续学习与异常检测的结合。