Для обучения data science я рекомендую следующие книги:
1. "Python for Data Analysis" by Wes McKinney - Эта книга предлагает практический подход к использованию Python для анализа данных, включая работу с таблицами данных, визуализацию и многое другое.
2. "Data Science for Business" by Foster Provost and Tom Fawcett - Эта книга объясняет основные принципы и концепции data science и как их применять для решения бизнес-задач. Она также включает сведения о статистических методах и алгоритмах машинного обучения.
3. "The Elements of Statistical Learning" by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman - Это обязательная книга для понимания основных методов машинного обучения. Она охватывает широкий спектр тем, включая линейную регрессию, деревья решений, методы кластеризации и многие другие.
4. "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili - Эта книга предлагает практический вводный курс по машинному обучению с использованием Python и популярных библиотек, таких как scikit-learn.
5. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville - Эта книга рассматривает вопросы глубокого обучения и нейронных сетей. Она предоставляет понятный обзор основных концепций и методов в этой области.
В отношении книг по эконометрике, статистике и экономическому анализу, написанных на русском или английском языке и связанных с использованием Python или R, для работы с данными, я рекомендую следующие:
1. "Анализ данных в R" by Евгений Чернев - Данная книга охватывает основы анализа данных в R, включая базовые статистические методы и практическую работу с данными.
2. "Introduction to Econometrics" by James H. Stock and Mark W Watson - Это одна из стандартных книг по введению в эконометрику. Она объясняет основные методы и концепции эконометрики с использованием примеров и практических заданий.
3. "R для профессионалов: анализ и визуализация данных" by Джаред П. Ландер - Эта книга охватывает различные аспекты работы с данными в R, включая визуализацию, статистический анализ и машинное обучение.
4. "Анализ временных рядов и прогнозирование" by Сиктан Харада - Данная книга рассматривает основные методы анализа временных рядов и прогнозирования с использованием Python и R.
5. "Time Series Analysis and Its Applications" by Robert H. Shumway and David S. Stoffer - Эта книга представляет введение в анализ временных рядов и его применение в различных областях.
Надеюсь, эти рекомендации помогут вам расширить ваши знания в анализе данных и временных рядах.