あなたはこれらの本のいくつかを読むことができます：
    機械学習：トムM.ミッチェルによる現在の研究のガイド
    クリック：何百万人もの人々がオンラインで何をしているのか、そしてビル・タンサーがそれが重要な理由
    ビジネスのためのデータサイエンス：Foster Provostによるデータマイニングとデータ分析的思考について知っておくべきこと
    イアン・グッドフェローによる深い学習
    Kevin Hemenwayによるハックのクモ
    Scikit-LearnとTensorflowを使用した実践的な機械学習：AurélienGéronによってインテリジェントシステムを構築するための概念、ツール、およびテクニック
    Philipp K. Janerによるオープンソースツールを使用したデータ分析
    データサイエンスのr：HadleyWickhamによるインポート、整頓、変換、視覚化、モデルデータ
    データサイエンスを行う：キャシーオニールによる最前線からのストレートトーク
    David Edward Goldbergによる検索、最適化、および機械学習の遺伝的アルゴリズム
    ソーシャルWebの採掘：Facebook、Twitter、LinkedIn、およびその他のソーシャルメディアサイトからのデータの分析Matthew A. Russell
    データスマート：データサイエンスを使用してジョンW.フォアマンによる洞察に変換されます
    生成プログラミング：Krysztof Czarneckiによる方法、ツール、アプリケーション
    Python Data Scienceハンドブック：Jake Vanderplasによるデータを操作するための不可欠なツール
    Nello Cristianiniによるベクトルマシンおよびその他のカーネルベースの学習方法をサポートするための紹介
    Yaser S. Abu-Letaによるデータからの学習
    学習火花：Holden Karauによる稲妻のビッグデータ分析
    Pang-ning tanによるデータマイニングの紹介
    Andriy BurkovによるSinkred-Page機械学習帳
    遺伝子プログラミング：Wolfgang Banzhafによる紹介
    機械学習：Stephen Marslandによるアルゴリズムの視点
    ジョン・ポール・ミューラーによるダミーの機械学習
    Max Bramerによるデータマイニングの原則
    Nina ZumelによるRによる実用的なデータサイエンス
    ディープラーニング：ジョシュパターソンによる開業医のアプローチ
    Zhaohui TangによるSQL Server 2005によるデータマイニング
    完全なWeb監視：Alistairクロールによる訪問者、パフォーマンス、コミュニティ、競争の視聴
    機械学習：ピーター・フラッハのデータを理解するアルゴリズムの芸術と科学
    絶対的な初心者のための機械学習：オリバー・テオバルドによる明白な英語の紹介
    Tensorflowの学習：Tom Hopeによるディープラーニングシステムの構築ガイド
    Pedro SustreによるダミーのWeb分析
    ハイパフォーマンススパーク：Holden KarauによるApache Sparkのスケーリングと最適化のためのベストプラクティス
    ショーン・オーウェンによる行動中のマフ
    H2Oを使用した実用的な機械学習：Darren Cookのための深い学習とAIのための強力でスケーラブルなテクニック
    Steven S. Skienaによるデータサイエンスデザインマニュアル
    ガラガラとRによるデータマイニング：グラハムウィリアムズによる知識発見のためのデータの発掘データの技術
    アジャイルデータサイエンス：Russell JurneyによるHadoopを使用したデータ分析アプリケーションの構築
    アンドリュートラスクによるグローキングディープラーニング
    Justin CutroniによるGoogle Analytics
    ディープラーニングクックブック：ドゥーウェオッシャが迅速に開始する実用的なレシピ
    マスタリング機能エンジニアリング：Alice Zhengによるデータ科学者向けの原則とテクニック
    実用的な機械学習：Ted Dunningによる推奨の革新
    データの作成：探索的データ分析とデータマイニングの実用的なガイドGlenn J. Myatt
    生成的な深い学習：David Fosterによるペイント、書き込み、作曲、演奏のためのティーチングマシン
    テキストマイニング：Sholom Weissによる非構造化情報を分析するための予測方法
    Python Cookbookを使用した機械学習：Chris AlbonによるPreprikeからDeep Learningまでの練習ソリューション
    ウラジミールN.ヴァプニクによる統計学習理論
    Wesam Ashour Barbakhによる探索的データ分析のための非標準パラメーター適応
    Charu C. Aggarwalによるグラフの管理とマイニングの日付
    Charu C. Aggarwalによる不確実なデータの管理と採掘
Puede leer algunos de estos libros:
    Machine Learning: A Guide to Current Research por Tom M. Mitchell
    Click: What Millions of People Are Doing Online and Why it Matters por Bill Tancer
    Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking por Foster Provost
    Deep Learning por Ian Goodfellow
    Spidering Hacks por Kevin Hemenway
    Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems por Aurélien Géron
    Data Analysis with Open Source Tools por Philipp K. Janert
    R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data por Hadley Wickham
    Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline por Cathy O'Neil
    Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning por David Edward Goldberg
    Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites por Matthew A. Russell
    Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight por John W. Foreman
    Generative Programming: Methods, Tools, and Applications por Krysztof Czarnecki
    Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data por Jake VanderPlas
    An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods por Nello Cristianini
    Learning From Data por Yaser S. Abu-Mostafa
    Learning Spark: Lightning-Fast Big Data Analysis por Holden Karau
    Introduction to Data Mining por Pang-Ning Tan
    The Hundred-Page Machine Learning Book por Andriy Burkov
    Genetic Programming: An Introduction por Wolfgang Banzhaf
    Machine Learning: An Algorithmic Perspective por Stephen Marsland
    Machine Learning For Dummies por John Paul Mueller
    Principles of Data Mining por Max Bramer
    Practical Data Science with R por Nina Zumel
    Deep Learning: A Practitioner's Approach por Josh Patterson
    Data Mining with SQL Server 2005 por ZhaoHui Tang
    Complete Web Monitoring: Watching Your Visitors, Performance, Communities, and Competitors por Alistair Croll
    Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data por Peter Flach
    Machine Learning for Absolute Beginners: A Plain English Introduction por Oliver Theobald
    Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems por Tom Hope
    Web Analytics For Dummies por Pedro Sostre
    High Performance Spark: Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark por Holden Karau
    Mahout in Action por Sean Owen
    Practical Machine Learning with H2O: Powerful, Scalable Techniques for Deep Learning and AI por Darren Cook
    The Data Science Design Manual por Steven S. Skiena
    Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery por Graham Williams
    Agile Data Science: Building Data Analytics Applications with Hadoop por Russell Jurney
    Grokking Deep Learning por Andrew Trask
    Google Analytics por Justin Cutroni
    Deep Learning Cookbook: Practical Recipes to Get Started Quickly por Douwe Osinga
    Mastering Feature Engineering: Principles and Techniques for Data Scientists por Alice Zheng
    Practical Machine Learning: Innovations in Recommendation por Ted Dunning
    Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining por Glenn J. Myatt
    Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play por David Foster
    Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information por Sholom Weiss
    Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning por Chris Albon
    Statistical Learning Theory por Vladimir N. Vapnik
    Non-standard parameter adaptation for exploratory data analysis por Wesam Ashour Barbakh
    Managing and Mining Graph Data por Charu C. Aggarwal
    Managing and Mining Uncertain Data por Charu C. Aggarwal