автордың кітабына ұқсайтындар Машинное обучение. Портфолио реальных проектов
Основы Python для Data Science
·
Кеннеди БерманМатематические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python
·
Пол ОрландГлубокое обучение на Python. 2-е межд. издание
·
Франсуа ШоллеГлубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
·
Ван Лун КенгМасштабируемые данные. Лучшие шаблоны высоконагруженных архитектур
·
Питхейн СтренгхольтМатематика для DATA SCIENTIST. Анализ данных и математическое моделирование (путеводитель)
·
Леонид НикифоровПрикладные структуры данных и алгоритмы. Прокачиваем навыки
·
Джей ВенгроуPython: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления
·
Пол ДейтелСоздание приложений машинного обучения: от идеи к продукту
·
Эммануэль АмейзенРоман с Data Science. Как монетизировать большие данные
·
Роман ЗыковБазы данных. Инжиниринг надежности
·
Лейн КэмпбеллSystem Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью
·
Алекс СюйData Science для карьериста
·
Жаклин НолисГрокаем глубокое обучение с подкреплением
·
Мигель МоралесРаспределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации
·
Алекс ПетровData Science в действии
·
Леонард АпельцинТеоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных
·
Анналин ЫнКлассические задачи Computer Science на языке Python
·
Дэвид КопецАлгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов
·
Брэдфорд ТакфилдИскусственный интеллект и компьютерное зрение. Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow
·
Анирад Коул