Cześć,
chciałbym rozwijać się w branży szeroko pojętych "danych". Niestety, bardzo ciężko znaleźć pracę w czystym Data Science lub Machine Learning bo konkurencja jest ogromna, po 20 kandydatów na jedno miejsce.
Dlatego chciałbym się podszkolić w Data Mining i Time Series.
Ponieważ pracuję przy komputerze a nie chcę spędzać przy nim kilkunastu godzin dziennie, potrzebuję książki papierowej. Może być po polsku lub angielsku.
Dlatego proszę o sugestie książek do tych dwóch dziedzin.
Wymagania mam dwa:
- dużo przykładów kodu w Pythonie/R/Julii (w ostateczności Matlab, Octave i inne języki "numeryczne"), najlepiej przykłady na prawdziwych zbiorach danych. Nie polecajcie z kodem w Javie bo jest to poświęcenie, na które nie jestem gotów.
- zależy mi na tym, aby książka była w pełni poprawna z matematycznego punktu widzenia, aby zakładała znajomość analizy matematycznej, probabilistyki i statystyki. Książki z takich dziedzin które na krzywy ryj próbują być friendly dla ludzi znających matematykę tylko na poziomie podstaw z liceum, są moim zdaniem słabe. Zwłaszcza, że docelowo przed max 30-stką chciałbym uwolnić się od korpo i trafić do pracy powiązanej z nauką ewentualnie startupu.
Przykładem książki z podobnej tematyki, której styl mega mi odpowiada jest Wes McKinney "Python w analizie danych" która mega dobrze wprowadza do Jupytera, NumPy, Pandasa i Matplotliba.
Tak więc polecajcie to co znacie.