15 бесплатных книг по Data Science актуальных на 2025 год (часть 1)*

1. *Veridical Data Science*  

👩‍🔬 Авторы: Bin Yu & Rebecca L. Barter  

Описание: Фреймворк PCS для интерпретируемого анализа данных.  

🔗 https://vdsbook.com/

2. *Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics*  

📘 Автор: Sanjiv Ranjan Das  

Описание: Учебник по DS с упором на алгоритмы и аналитику.  

🔗 https://srdas.github.io/Papers/DSA_Book.pdf

3. *Think Python 3E*  

🐍 Автор: Allen B. Downey  

Описание: Современное введение в Python с нуля.  

🔗 https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/

4. *Python Data Science Handbook*  

📊 Автор: Jake VanderPlas  

Описание: Практика работы с NumPy, pandas, sklearn и визуализациями.  

🔗 https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/

5. *R for Data Science*  

📈 Авторы: Hadley Wickham и др.  

Описание: Современный подход к анализу данных в R.  

🔗 https://r4ds.hadley.nz/

6. *Think Stats 3E*  

📐 Автор: Allen B. Downey  

Описание: Статистика через Python и практику.  

🔗 https://allendowney.github.io/ThinkStats/

7. *Statistics and Prediction Algorithms Through Case Studies*  

📙 Автор: Rafael A. Irizarry  

Описание: Кейсы по статистике и прогнозированию с кодом на R.  

🔗 https://rafalab.github.io/dsbook/

8. *Bayesian Methods for Hackers*  

🧠 Автор: Cameron Davidson-Pilon  

Описание: Визуальное введение в байесовский анализ с PyMC.  

🔗 https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

9. *Think Bayes 2E*  

🔢 Автор: Allen B. Downey  

Описание: Пошаговый байесовский подход на Python.  

🔗 https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/

10. *Data Science at the Command Line*  

💻 Автор: Jeroen Janssens  

Описание: Unix-инструменты как основа для анализа данных.  

🔗 https://datascienceatthecommandline.com/

Математика теория вероятностей:

11. Теория вероятностей

👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.

Описание: Понятное введение в теорию вероятностей, основа для изучения математической статистики.

🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/tv/tv_nsu07.pdf

12. * Математическая статистика*

👩‍🔬 Автор: Чернова Н. И.

Описание: Продолжение курса по теории вероятностей (НГУ), покрывающее основы математической статистики: оценки параметров, проверка гипотез, регрессионный анализ.

🔗 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/ms_nsu07.pdf

13. * Курс дифференциального и интегрального исчисления (Том 1)*

👩‍🔬 Автор: Фихтенгольц Г. М.

Описание: Фундаментальный и классический учебник по основам математического анализа.

🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu 

14* Векторные исчисления для инженеров

👩‍🔬 Автор:Jeffrey R. Chasnov

🔗 http://math.ru/lib/book/djvu/fichtengolz/f_1.djvu

15 .*Theory—Theoretical & Mathematical Foundations ;

👩‍🔬Daniel A. Roberts, Sho Yaida, Boris Hanin

Описание: Эта книга предлагает теоретический подход к анализу глубинных нейросетей с практической значимостью

🔗https://arxiv.org/abs/2106.10165