タダで学べるデータサイエンス名著5冊 【日本書は高額でも英語ができれば怖くない】 - Qiita
この時期だからこそ自学しよう 海外って太っ腹な組織が多いのか、無料で読める専門書がすごく多い。 これ系のまとめ記事は他にもありますが、 翻訳済の日本の本と、原著を並べて表示していきたいと思います。 特にデータサイエンス分野に限って紹介。 お高いあの名著も実は原著なら無料かも？ (2020年5月時点) 続編、データサイエンスの名大学講座 を書きました (2020年8月) 1冊目 邦題 : 統計的学習の基礎(1万5千円) 俗に言う「カステラ本」です。 日本では2014年に翻訳されましたが、原著は2001年と今から約20年前に出版されました。 内容からしても、当時は体系的に理論学習ができる刷新的な一冊だったのでしょう。 まさに「アルゴリズム・理論の辞書」。 年代的に古い感じはしますが、基礎はいつだって大切です。 数字に強くないと絶対読み切れない。。。 原著 : The Elements of S
ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版
本書はPythonプログラミングを通してデータサイエンスの基本知識を「ゼロから学ぶ」ことができる入門書です。読者は架空のソーシャルネットワーク運営企業、データサイエンス・スター社のデータサイエンティストとして、さまざまな課題を解決しながら、必要な知識とスキルを着実に積み上げていきます。第1版の発刊から5年。その間、データサイエンスへの注目はますます高まり、Pythonはバージョンアップが進み、ライブラリは一層充実しました。このような変化に伴い、内容を全面的にアップデート。Pythonプログラミングの基礎から線形代数、統計確率の基礎、回帰、機械学習、ナイーブベイズ、決定木、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、自然言語処理、ネットワーク分析、リコメンドシステム、データベースとSQL、MapReduce、データ倫理まで、データサイエンスに必要な幅広い知識をカバーします。 正誤表 ここで紹
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