Полный практический курс по Data Science и Machine Learning с нуля. Изучите инструменты, алгоритмы и подходы, которые используют специалисты по анализу данных и искусственному интеллекту.

Что внутри:
– Экспресс-курс по Python для быстрого старта
– Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
– Визуализация данных и подготовка признаков (Feature Engineering)
– Линейная и логистическая регрессия
– Кросс-валидация и проверочные проекты
– Алгоритмы KNN, SVM, Decision Trees, Random Forests
– Модели бустинга и расширяемые деревья
– Машинное обучение без учителя: кластеризация, PCA
– NLP и наивный байесовский классификатор
– Финальный бонусный раздел с дополнительными материалами

📌 Подойдёт новичкам, аналитикам и разработчикам, желающим освоить машинное обучение для работы с реальными данными.

Книга о том, как построить карьеру в Data Science и при этом сохранить баланс между техническими навыками и умением продвигать себя.

Что внутри:
– Как развиваться в профессии и находить свой путь в Data Science
– Лайфхаки по поиску и удержанию работы в сфере данных
– Советы по взаимодействию с коллегами и заказчиками
– Разбор, какие навыки ценятся на рынке
– Истории из реального опыта авторов

💡 Эта книга — не только про код и алгоритмы, но и про то, как сделать карьеру осознанно и стратегически.

Эта книга — кладезь знаний для тех, кто работает или хочет работать с анализом данных. Авторы собрали 50+ важнейших понятий и методов статистики, без которых невозможно стать профессионалом в Data Science.

Что внутри:
– Основные статистические принципы и их применение
– Методы анализа данных в R и Python
– Работа с выборками и гипотезами
– Корреляция, регрессия, вероятности
– Практические примеры из реальных проектов

💡 Подходит как для новичков, которые хотят систематизировать знания, так и для практикующих специалистов, чтобы освежить ключевые концепции и углубиться в важные детали.