Книги по Big Data / DataScience

Data Science Essentials For Dummies - Lillian Pierson (2025)

 Feel confident navigating the fundamentals of data science

 Data Science Essentials For Dummies is a quick reference on the core concepts of the exploding and in-demand data science field, which involves data collection and working on dataset cleaning, processing, and visualization. This direct and accessible resource helps you brush up on key topics and is right to the point―eliminating review material, wordy explanations, and fluff―so you get what you …

Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики - Томас Нилд (2025)

 Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разобраться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область data science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха …

Введение в статистическое обучение с примерами на языке Python - Гарет Джеймс, Даниела Уиттон, Джонатан Тейлор, Роберт Тибширани, Тревор Хасти (2024)

 Книга доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки. В дополнение к линейной регрессии описываются многие из наиболее значимых на сегодняшний день подходов в статистике и машинном обучении, включая методы повторной выборки, разреженные методы классификации и регрессии, обобщенные аддитивные модели, методы на основе деревьев, машины опорных векторов, …

Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. 3 Ed - Allen Downey (2024)

 Python is an excellent way to get started in programming, and this clear, concise guide walks you through Python a step at a time—beginning with basic programming concepts before moving on to functions, data structures, and object-oriented design. This revised third edition reflects the growing role of large language models (LLMs) in programming and includes exercises on effective LLM prompts, testing code, and debugging skills.

 With this popular …

Изучаем основы Python. Практический курс для дата-аналитиков - Павел Ильич Меликов (2023)

 Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.
 Предназначено для широкого круга читателей, интересующихся вопросами …

Exam Ref DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure - Dayne Sorvisto (2025)

 Prepare for Microsoft Exam DP-100 and demonstrate your real-world knowledge of managing data ingestion and preparation, model training and deployment, and Machine Learning solution monitoring with Python, Azure Machine Learning, and MLflow. Designed for professionals with Data Science experience, this Exam Ref focuses on the critical thinking and decision-making acumen needed for success at the Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate level.

 This book is written for IT professionals …

Starting Data Analytics with Generative AI and Python - Artur Guja, Marian Siwiak, Marlena Siwiak (2025)

 Whether you're a data novice or an experienced pro looking to do more work, faster, Starting Data Analytics with Generative AI and Python is here to help simplify and speed up your data analysis! Written by a pair of world-class data scientists and an experienced risk manager, the book concentrates on the practical analytics tasks you'll do every day.

 Inside Starting Data Analytics with Generative AI and Python you’ll learn how …

Python, Django, Data Science: учебное пособие - Андрей Владимирович Протодьяконов, Пётр Андреевич Пылов, Роман Вячеславович Майтак (2025)

 Показаны основы работы на Python, а также два его основных ответвления – веб-разработка на Django и область прикладного искусственного интеллекта, являющаяся частью Data Science. Для студентов и сотрудников высших технических учебных заведений, а также специалистов прикладной сферы анализа данных.

Data Management at Scale: Modern Data Architecture with Data Mesh and Data Fabric. 2 Ed - Piethein Strengholt (2023)

 As data management continues to evolve rapidly, managing all of your data in a central place, such as a data warehouse, is no longer scalable. Today's world is about quickly turning data into value. This requires a paradigm shift in the way we federate responsibilities, manage data, and make it available to others. With this practical book, you'll learn how to design a next-gen data architecture that takes into account …

Pandas Workout: 200 exercises to make you a stronger data analyst - Reuven Lerner (2024)

 Work out your pandas skills against dozens of real-world challenges, each carefully designed to build an intuitive knowledge of essential pandas tasks.

In Pandas Workout you’ll learn how to:
 

• Clean your data for accurate analysis
• Work with rows and columns for retrieving and assigning data
• Handle indexes, including hierarchical indexes
• Read and write data with a number of common formats, such as CSV and JSON
• Process and manipulate textual …
  Английский PDF

Modern Data Analytics in Excel: Using Power Query, Power Pivot, and More for Enhanced Data Analytics - George Mount (2024)

 If you haven't modernized your data cleaning and reporting processes in Microsoft Excel, you're missing out on big productivity gains. And if you're looking to conduct rigorous data analysis, more can be done in Excel than you think. This practical book serves as an introduction to the modern Excel suite of features along with other powerful tools for analytics.

 George Mount of Stringfest Analytics shows business analysts, data analysts, and …

Основы инженерии данных: как создавать надёжные системы обработки данных - Джо Рис, Мэтт Хоусли (2024)

 Базовая книга по инженерии данных. Рассмотрены все аспекты проектирования и эксплуатации различных архитектур данных, а также полный жизненный цикл работы с данными: подготовка, поглощение, преобразование, очистка, сочетание, оркестрация, конвейеризация. Особое внимание уделено облачным технологиям, распределению нагрузки и безопасному хранению данных. Разобраны приёмы формирования запросов, работы с базами данных и отслеживания потоков данных. Книга даёт исчерпывающее представление о проектировании систем для обработки разнородных данных, поддержании этих систем в упорядоченном и доступном …

Основы визуализации данных. Пособие по эффективной и убедительной подаче информации - Клаус Уилке (2024)

 Без визуализации информации сейчас не обходится ни один бизнес. Итоги продаж, месячные отчеты, презентации новых проектов — все это примеры того, что важно и нужно правильно визуализировать.

 Чем нагляднее графики, тем весомее «смотрятся» ваши аргументы. Изображения должны быть ясными, привлекательными и убедительными.

 С помощью этого руководства по основам визуализации данных вы сможете:

• обучиться искусству создания графиков с нуля;
• освоить различные форматы визуализации для своих презентаций;
• собрать собственный инструментарий для …
  Русский PDF

Dive Into Data Science: Use Python To Tackle Your Toughest Business Challenges - Bradford Tuckfield (2023)

 Dive into the exciting world of data science with this practical introduction. Packed with essential skills and useful examples, Dive Into Data Science will show you how to obtain, analyze, and visualize data so you can leverage its power to solve common business challenges.

 With only a basic understanding of Python and high school math, you’ll be able to effortlessly work through the book and start implementing data …

Bayesian Analysis with Python - Third Edition: A practical guide to probabilistic modeling. 3 Ed - Osvaldo Martin (2024)

 The third edition of Bayesian Analysis with Python serves as an introduction to the main concepts of applied Bayesian modeling using PyMC, a state-of-the-art probabilistic programming library, and other libraries that support and facilitate modeling like ArviZ, for exploratory analysis of Bayesian models; Bambi, for flexible and easy hierarchical linear modeling; PreliZ, for prior elicitation; PyMC-BART, for flexible non-parametric regression; and Kulprit, for variable selection.

 In this updated edition, a …