2023 年に読むべき 5 つの無料データ サイエンス ブック


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あなたが私のような本好きなら、無料で入手できるデータ サイエンスの本を見始める必要があります。 これらの書籍では、Python プログラミング、データ サイエンスの技術、機械学習について学び、新しいツールやフレームワークを紹介します。 さらに、一部の本はウェブサイトのように構築されているため、本を探索、検索、操作できます。

Learn Python the Right Way は、Python の学習に興味はあるものの、どこから始めればよいかわからない初心者向けの本です。 書籍をダウンロードするか、Web インターフェイスを使用してオンラインで読むことができます。 各章には、構文と機能を詳細に説明する YouTube チュートリアルが付属しています。

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ブックカバー

本を読んだり、チュートリアルを見たり、無料のオンライン IDE Replit でコードを練習したりすることもできます。 データ サイエンスのキャリアを開始するために必要なすべての基本事項をカバーしています。

この本の内容は次のとおりです。

  1. Python のセットアップと基本
  2. 変数、式、ステートメント
  3. 最初の Python プログラムの作成
  4. 機能
  5. 条件文
  6. 複雑な機能。
  7. 反復
  8. 皮ひも
  9. タプル
  10. イベント処理、例外
  11. リスト、辞書、モジュール、ファイル
  12. アルゴリズム、クラス、オブジェクト、OOP、継承
  13. PyGame、再帰、キュー
  14. リンクされたリスト、スタック、ツリー

Roger D. Peng らによる Art of Data Science。 質問を理解し、データを調査し、正式なモデリングを実施し、結果を解釈し、調査結果を伝達する技術としてのデータ分析を表します。

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統計とコーディングに焦点を当てる代わりに、この本は批判的思考を教えてくれます。 質問を絞り込み、探索的データ分析を実行し、線形回帰またはランダム フォレストを適用し、結果を解釈して実用的な洞察を提供する方法を学習します。

この本の内容は次のとおりです。

  1. 分析のエピサイクル
  2. 質問の記述と絞り込み
  3. 探索的データ分析
  4. モデルを使用してデータを探索する
  5. 推論: 入門書
  6. 正式なモデリング
  7. 推論 vs. 予測: モデリング戦略への影響
  8. 結果の解釈
  9. コミュニケーション

コマンド ラインでのデータ サイエンスは私のお気に入りで、KDnuggets ブログで詳細なレビューを書いています。 Amazon から本を購入するか、オンライン版を無料で読むことができます。 オンライン バージョンはインタラクティブで、興味深い機能が付属しています。

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この本では、あらゆる種類のデータ サイエンス タスクを実行するための例を使用して、重要なコマンド ライン ツールを紹介しています。 データのクリーニング、データ分析と視覚化の実行、機械学習モデルのトレーニングをすべて端末から実行できます。

この本の内容は次のとおりです。

  1. データの取得
  2. コマンドライン ツールの作成
  3. データのスクラブ
  4. Makeによるプロジェクト管理
  5. データの探索
  6. 並列パイプライン
  7. モデリングデータ
  8. 多言語データサイエンス

Scikit-Learn、Keras、TensorFlow を使用したハンズオン機械学習では、機械学習に関するすべてを一から学びます。 Scikit-Learn、Keras、TensorFlow を使用して、基本的な機械学習からディープ ラーニング モデルを構築する方法を学習します。 分類、RNN、CNN、NLP、GAN、および強化学習モデルについて学習します。

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この本を読む前に、この本が Python の基本と NumPy、pandas、matplotlib などのライブラリを理解していることを前提としていることを理解する必要があります。

この本の内容は次のとおりです。

  1. エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
  2. 分類
  3. モデルのトレーニング
  4. ベクターマシンをサポート
  5. ディシジョン ツリー
  6. 一緒に学ぶ
  7. 次元削減
  8. RNN と CNN
  9. NLP
  10. GAN
  11. 強化学習
  12. 大規模なモデルのトレーニングとデプロイ

Practical Deep Learning for Coders は、ハード コピーの本、Web ベースの本、および fastai と PyTorch を使用した深層学習の世界を紹介するコースです。 それは私のお気に入りのコースと本です。 数学やプログラミングに深く入ることなく、ニューラル ネットワークに関するすべてを学習できます。 このコースは、Python 言語の基礎を知っている人を対象としています。

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この本の内容は次のとおりです。

  1. モデルから生産まで
  2. データ倫理
  3. 数字分類子のトレーニング
  4. 写真の分類
  5. その他のコンピュータ ビジョンの問題
  6. 最先端のモデルのトレーニング
  7. 協調フィルタリングの詳細
  8. 表形式モデリングの詳細
  9. NLP の詳細: RNN
  10. fastai の中間レベル API を使用したデータマンジング
  11. ゼロからの言語モデル
  12. 畳み込みニューラル ネットワーク
  13. レスネット
  14. アプリケーション アーキテクチャの詳細
  15. トレーニングプロセス
  16. 基礎からのニューラルネット
  17. CAMによるCNN通訳
  18. ゼロからの Fastai 学習者

5 冊の本はすべて素晴らしいので、データ サイエンスのキャリアに懐疑的な初心者には、これらの本を強くお勧めします。 さらに、これらの本には、複雑な用語を簡単な方法で説明するための実用的なガイド、コード例、および視覚補助が付属しています。

私のリストを気に入っていただければ幸いです。 推奨事項がある場合は、コメントに記載してください。次のリストに追加しようと思います.

アビッド・アリ・アワン (@1abidaliawan) は、機械学習モデルの構築が大好きな認定データ サイエンティスト プロフェッショナルです。 現在は、コンテンツ作成に力を入れており、機械学習やデータ サイエンス テクノロジーに関するテクニカル ブログを執筆しています。 Abid は、技術管理の修士号と電気通信工学の学士号を取得しています。 彼のビジョンは、精神疾患に苦しむ学生のために、グラフ ニューラル ネットワークを使用して AI 製品を構築することです。

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