автордың кітабына ұқсайтындар Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
Основы Python для Data Science
·
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
·
Глубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Big data простым языком
·
Масштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Введение в базы данных. Коротко о главном
·
Математика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Теоретический минимум по Computer Science. Сети, криптография и data science
·
Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
·
Создание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Гид по Computer Science
·
System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
·
Алгоритмы. С примерами на Python
·
Data Science для карьериста
·
Грокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Data Science в действии
·
Делай как в Google. Разработка программного обеспечения
·
Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
·
Грокаем машинное обучение
·