автордың кітабына ұқсайтындар Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Основы Python для Data Science
·
Кеннеди БерманМашинное обучение для бизнеса и маркетинга
·
Илья КацовГлубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Франсуа ШоллеBig data простым языком
·
Алексей БлагиревГлубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Ван Лун КенгМасштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Питхейн СтренгхольтВведение в базы данных. Коротко о главном
·
Шуремов ЕвгенийМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Леонид НикифоровТеоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
·
Владстон Феррейра ФилоPython: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
·
Пол ДейтелГенеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей
·
Дэвид ФостерКак вытащить из данных максимум: Навыки аналитики для неспециалистов
·
Джордан МорроуРоман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Роман ЗыковЖизнь бизнес-аналитика
·
Кондрашов СтаниславГид по Computer Science
·
Вильям СпрингерData Science для новичков
·
Руслан НазаровАлгоритмы. С примерами на Python
·
Джордж ХайнеманData Science для карьериста
·
Жаклин НолисГрокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Мигель МоралесData Science в действии
·
Леонард Апельцин