Data science

หนังสือและพอดแคสต์ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI สำหรับปี 2021

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เป็นหนึ่งในอาชีพที่ดีที่สุด (และได้ค่าตอบแทนสูงที่สุด) ในโลกในขณะนี้ ดังนั้นคุณควรเพิ่มพูนความรู้และเรียนรู้จากสิ่งที่ดีที่สุดต่อไป แต่การทำอย่างนั้นในยุคที่ข้อมูลล้นหลามไม่ใช่เรื่องง่าย วิธีหนึ่งที่จะนำหน้าเกมคือต้องแน่ใจว่าคุณกำลังอ่านเนื้อหาที่ดีที่สุด และได้รับแรงบันดาลใจจากผู้ยิ่งใหญ่ในขณะที่คุณทำงานจากที่บ้าน (หรือที่ใดก็ตามที่ปลอดภัยและเป็นไปได้ในตอนนี้) และนั่นหมายถึงการเลือกหนังสือและพอดแคสต์ที่ดีที่สุด . แต่ด้วยการเลือกหัวข้อสำคัญสองหัวข้อนี้จนเวียนหัว อาจเป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าควรอ่านหรือฟังอะไร ดังนั้นเราจึงทำงานอย่างหนักเพื่อคุณ และเลือกหนังสือเล่มล่าสุดที่ดีที่สุด และพอดคาสต์ชั้นนำ ทั้งในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เพื่อให้คุณสามารถประหยัดเวลาและดีขึ้น เร็วขึ้น ไม่ว่าคุณต้องการปัดฝุ่นโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม เข้าใจความซับซ้อนของแมชชีนเลิร์นนิง รับทิศทางและค้นพบกระบวนการที่ดี รับฟังจากยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม หรือได้รับแรงบันดาลใจจากแนวคิดใหม่ หนังสือและพอดแคสต์ที่นำเสนอที่นี่จะช่วยเร่งการเรียนรู้ของคุณ . หนังสือเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms: Level Up Your Core Programming Skills 1st Edition โดย Jay Wengrow หนังสือที่ยอดเยี่ยมนี้เหมาะสำหรับผู้ที่พบว่ามันยากที่จะเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นด้วยข้อความอื่นๆ ที่มีน้ำหนักมาก เกี่ยวกับศัพท์แสงทางคณิตศาสตร์และแนวคิดป้าน โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อทำให้กระจ่างเกี่ยวกับพื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และทำได้ดีมากในการทำเช่นนั้น การเรียนรู้ด้วยเครื่อง: หนังสือ 2 เล่มใน 1: บทนำ คู่มือคณิตศาสตร์สำหรับผู้เริ่มต้นเพื่อทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านแอปพลิเคชันทางธุรกิจ โดย Samuel Hack แบ่งเป็นหนังสือสองเล่มที่แตกต่างกัน แหล่งข้อมูลนี้แบ่งทุกอย่างออกเป็นคำอธิบายง่ายๆ ที่ง่ายต่อการปฏิบัติตามของรากฐานเบื้องหลังเครื่อง การเรียนรู้ตั้งแต่แนวคิดทางคณิตศาสตร์และสถิติไปจนถึงการเขียนโปรแกรมเบื้องหลัง บทนำสู่การคำนวณและการเขียนโปรแกรมโดยใช้ Python ฉบับที่สาม: With Application to Computational Modeling and Understanding Data โดย John V. Guttag หนังสือเล่มนี้จะนำคุณจากประสบการณ์ Python เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ไปสู่การใช้งานและไลบรารี Python ต่างๆ รวมถึง numpy, matplotlib สุ่ม แพนด้า และ sklearn สำหรับการแก้ปัญหา ครอบคลุมเทคนิคการคำนวณ เครื่องมือและเทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง หนังสือ Atlas สำหรับนักวิทยาศาสตร์เครือข่ายที่ต้องการ โดย Michele Coscia เรียกว่าเป็น “แผนที่” แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การช่วยให้คุณเข้าใจเพียงแง่มุมหนึ่งของความฉลาดทางคอมพิวเตอร์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล หนังสือเล่มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้คุณกำหนดเส้นทางของคุณเพื่อรวมทุกแง่มุมของ สาขาของเราและในที่สุดก็กลายเป็นสิ่งที่แตกต่างออกไป นักวิทยาศาสตร์เครือข่ายบริสุทธิ์ พอดคาสต์ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล Lex Fridman Podcast ไม่เพียงแต่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลล้วนๆ และ AI แต่พอดคาสต์นี้ซึ่งเรียกว่า “การสนทนาเกี่ยวกับธรรมชาติของความฉลาด จิตสำนึก ความรัก และพลัง” เป็นขุมสมบัติที่แท้จริงของการอภิปรายที่น่าทึ่งและ บทสัมภาษณ์ที่จะทำให้คุณมีแรงบันดาลใจและมีส่วนร่วม เครื่องพูด ในขณะที่ทีมที่อยู่เบื้องหลังพอดคาสต์นี้กำลังหยุดพักเพื่อไตร่ตรองประเด็นสำคัญ เช่น Black Lives Matter เจ้าภาพ Katherine Gorman และ Neil Lawrence ได้สร้างคลังตอนที่น่าประทับใจซึ่งรวมถึงการสนทนากับผู้เชี่ยวชาญในสาขา ข่าวสารอุตสาหกรรม และ คำตอบที่เป็นประโยชน์สำหรับคำถามเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เกี่ยวกับ AI Ted Sarvata และ Brandon Sanders (ในขณะที่เขียน) 70 กำลังเจาะลึกว่า AI มีผลกระทบต่อชีวิตประจำวันของเราอย่างไร และมีความเสี่ยงต่อมนุษยชาติหรือไม่ อย่างที่หลายคนแนะนำในประวัติศาสตร์ที่ผ่านมา Data Skeptic เน้นที่วิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์ Data Skeptic เจาะลึกแต่ละหัวข้ออย่างละเอียด ตัวอย่างเช่น ตอนล่าสุดคือการสนทนากับ Yuqi Ouyang ซึ่งกำลังศึกษาระดับปริญญาเอกปีที่สองที่มหาวิทยาลัย Warwick ในอังกฤษ ให้รายละเอียดเกี่ยวกับงานของเขา “การตรวจจับความผิดปกติทางวิดีโอโดยการประมาณความน่าจะเป็นของการเป็นตัวแทน” ดังนั้นคุณมีมัน หนังสือสี่เล่มและพอดแคสต์สี่เล่มที่จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เพลิดเพลินและเติบโต

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button