Дети доросли до походов в магазин. Мой первый урок: если на банке написано "Сгущёнка" - это не сгущёнка. Если написано "Тушёнка" - это не тушёнка.

Мама моя с недавних пор живет в деревне. Сегодня пришла в магазин, набрала что-то там в корзину на 2 тыс. Стоит в очереди на кассе. Впереди женщина с дочкой спорят, дочка что-то выпрашивает у мамы купить. Заходит чуток подвыпивший здоровенный мужик, услышал это и говорит маме с дочкой - возьмите ей, я за вас заплачУ! Машет моей маме и тоже - за вас тоже заплачУ!))

Мама отказывается, конечно, он настаивает. На шум приходит вторая кассирша, он кивает им обеим - вы, девочки, тоже себе возьмите по шоколадке, я и вам оплачу!

В итоге реально заплатил за всех, сказал, что вот так День Шахтера отмечает))

Маме 72 года, выглядит отлично. Они там пока фразами перебрасывались, выяснили,что мужчине 51 год. А он думал, что мама почти его ровесница, вначале даже на "ты" обращался))) Потом уже на "вы" перешел.

Для мамы это первый в ее жизни случай, когда кто-то незнакомый оплатил ее покупки. Она в приятном шоке)

Data Science — это динамичная и быстроразвивающаяся область, которая требует от специалистов не только глубоких знаний, но и постоянного самообразования. Важным преимуществом работы в этой сфере является высокий уровень заработка: специалисты Data Science востребованы на рынке, и их доходы могут быть весьма значительными. Чтобы быть в числе лучших и уверенно двигаться вперед, важно опираться на проверенные источники знаний. Мы собрали список из пяти книг, которые стоит прочитать каждому специалисту по Data Science:

• «Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер Бишоп
  Классическое руководство по машинному обучению, которое охватывает базовые и продвинутые методы: байесовские модели, деревья решений и методы снижения размерности. Незаменимая книга для тех, кто хочет глубже понять теорию и методы машинного обучения.

• «Глубокое обучение», Ян Гудфеллоу, Иошуа Бенджио и Аарон Курвилль 
  В книге рассматриваются ключевые аспекты нейронных сетей, сверточных и рекуррентных сетей, их применение в реальных задачах.

• «Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow», Орельен Жерон 
  Это скорее практический гид по машинному обучению, который содержит множество примеров и кодов на Python. В книге описаны популярные библиотеки Scikit-Learn, Keras и TensorFlow.

• «Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование», Тревор Хасти, Роберт Тибширани, Джером Фридман 
  Это пособие по статистическому обучению и машинному обучению. Книга богата теоретическим материалом и практическими заданиями, которые помогут понять и научиться применять сложные методы анализа данных.

• «Data Science для бизнеса» Фостер Провост, Том Фосетт 
  Книга помогает понять, как правильно интерпретировать данные, какие методы применять в конкретных ситуациях и как интегрировать Data Science в бизнес-процессы.

Эти книги помогут не только углубить знания, но и применить их на практике и подойдут начинающим специалистам и тем, кто уже имеет опыт в области Data Science.

На волне постов....