Отзывы на произведение: Data Science. Наука о данных с нуля

Честное введение в Data Science через код (Python) без магии библиотек.

Автор сам реализует алгоритмы (градиентный спуск, k-средние) с нуля — это даёт глубокое понимание. Минимум воды, упор на математику и статистику. Хорошо исключительно для ознакомления

Код олдскульный (без pandas/sklearn), для реальной работы доучиваться заново. Сложно новичкам без базы по статистике. Поэтому мало понятно, на кого рассчитана книга

Удивительное сочетание небрежности перевода и небрежности автора

Попытка сделать общий обзор огромного поля data science

Простые «радости» текущего перевода: разведывание данных - подразумевается исследование данных; под длиной вектора в книге обозначается его размерность и тд
Автор тоже «молодец». Например, на стр.105 сначала вероятности даются, как и полагается в интервале [0, 1], потом без пояснения переходят в интервал процентов и неожиданно 0.98 должно читаться как 0.0098
Не буду утомлять дальнейшими «находками» автора и переводчика, просто рекомендую найти другую книгу

Я ожидал, что будет не просто, но чтобы настолько. В начале все идёт прекрасно. Информация об авторе, как ему все благодарны, кому он благодарен, где брать его код и разъясняются обозначения шрифтов и животных в книге.
Ты радостный идёшь читать основы питона и понимаешь, что тут он подробно рассказывать не будет... Окей, дальше код он тоже не разъяснит, ладно, пойду изучу. После прочтения раздела Ты немного напряжён,что же будет дальше... А дальше будут джунгли, которые без знаний статистики и алгебры невозможно читать. Приходиться останавливаться и чуть не на каждой странице. Книга не для новичков, найдите что-то другое. Я из прочтения книги "Грокаем алгоритмы" больше инфы получил, чем из этой книги. Если что-то рассказываешь, то от и до. А не от, а дальше сам изучи, мне некогда, переходим на следующую главу...

Начнём с того, что может быть человек хочет вникнуть в тему искусственного интеллекта. Если это так, то вам нужна книга по Data Engineering. В данной книге много алгебры, с самого начала вы будете всё понимать, но дальше идут джунгли. Вы будете сначала не понимать откуда взялось одно и появилось другое, а затем вообще можете ничего не понимать (только что примерно происходит). Так что даже по Data Science данная книга не совсем хорошая, не пытается даже заинтересовать читателя. При этом автор очень плохо объяснил 7 главу "Гипотеза и вывод". Если вы очень хорошо дружите с алгеброй и знаете хотя бы на базовом уровне всё то, что пишется в книге - вы сможете её пройти.
Я потратил ~3 месяца, чтобы дойти до 225 страницы из 404 (изучал не каждый день, при этом я читал, изучал код, а затем сразу его писал и немного экспериментировал). Жалко ли мне моего времени? Не сказал бы, действительно, книга может дать вам базовые понятия Data Science, но не больше. Автор чуть ли не в каждой главе ссылается на то, что подробностей в книге не будет и нужно будет самому изучать или читать другие книги.
Тем самым если вы действительно хотите стать разработчиком по Data Science, лучше поискать другие варианты, а если всё-таки вам интересно создавать различные нейросети от лёгких до сложных, то вам нужны книги по Data Engineering, а не Data Science.

Не плохой маленький курс по Python
Сначала книги не плохие объяснения с кодом и картинками
Советы по книге

Множественные ошибки перевода
Множественные ошибки от автора:
● Отсутствие в некоторых местах частей кода (см. в github проекта)
● Неправильные изображения (5< в книге)
Не понятность после 7 главы "Гипотеза и вывод"