Ын Анналин, Су Кеннет

Литература на русском языке
Бринк Хенрик, Ричардс Джозеф, Феверолф Марк. Машинное обу-
чение. — СПб.: Питер, 2018. — 336 с.: ил. — (Серия «Библиотека 
программиста»).
Бхаргава А. Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для 
программистов и любопытствующих. — СПб.: Питер, 2018. — 288 с.: 
ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
Винстон Уэйн. Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение 
актуальных задач с помощью Microsoft Excel. 5-е издание. — СПб.: 
Питер, 2018. — 864 с.: ил.
Клеппман М. Высоконагруженные приложения. Программирование, 
масштабирование, поддержка. — СПб.: Питер, 2019. — 640 с.: ил. — 
(Серия «Бестселлеры O’Reilly»).
Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е
. Глубокое обучение. — СПб.: 
Питер, 2018. — 480 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
Плас Дж. Вандер. Python для сложных задач: наука о данных и ма-
шинное обучение. — СПб.: Питер, 2018. — 576 с.: ил. — (Серия «Бест-
селлеры O’Reilly»).
Седжвик Р., Уэйн К. Computer Science: основы программирования на 
Java, ООП, алгоритмы и структуры данных. — СПб.: Питер, 2018. — 
1072 с.: ил. — (Серия «Классика computer science»).
Силен Дэви, Мейсман Арно, Али Мохамед. Основы Data Science и Big 
Data. Python и наука о данных. — СПб.: Питер, 2018. — 336 с.: ил. — 
(Серия «Библиотека программиста»).

---

Литература на русском языке
203
Феррейра Фило Владстон. Теоретический минимум по Computer 
Science. Все, что нужно программисту и разработчику. — СПб.: Питер, 
2019. — 224 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
Шолле Франсуа. Глубокое обучение на Python. — СПб.: Питер, 2018. — 
400 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).
Шолле Франсуа. Глубокое обучение на R. — СПб.: Питер, 2018. — 
400 с.: ил. — (Серия «Библиотека программиста»).

---

Об авторах
Анналин Ын закончила Мичиганский университет г. Анн-
Арбор, где она также была тьютором студенческой группы 
по статистике. После этого она получила магистерскую 
степень (MPhil) в Центре психометрии Кембриджского 
университета, где собирала данные из социальных сетей 
для таргетированной рекламы и разрабатывала когни-
тивные тесты для приема на работу. После этого Disney 
Research пригласил ее в группу поведенческих иссле-
дований, где Анналин анализировала психологические 
портреты потребителей.
Кеннет Су получил магистерскую степень (MS) по стати-
стике в Стэнфордском университете. До этого он на про-
тяжении трех лет был лучшим студентом своей группы по 
курсу «Математика, исследование операций, статистика 
и экономика» (MORSE) Уорикского университета. Кен-
нет также работал там научным ассистентом в составе 
научной группы по исследованию операций и методов 
управления, занимаясь устойчивой двухкритериальной 
задачей оптимизации сетей, подверженных случайным 
сбоям.

---

Об авторах
205
Анналин и Кеннет долгое время работали в министерстве 
обороны Сингапура.
Вам понравилась эта книга?
Отметьте ее пятью звездочками на Amazon: 
http://getbook.
at/numsense
.
Посетите наш блог 
www.algobeans.com
. Там есть и другие 
доступные материалы по Data Sciеnce.

---

 Анналин Ын, Кеннет Су