Собрала подборку, с которой реально можно зайти в профессию. Часть книг — про Python и SQL, часть — про статистику и мышление, часть — про бизнес и алгоритмы

Сохраняйте пост, чтобы не потерять

Статистика и математика

«Голая статистика» — Чарльз Уилан Статистика простым языком — идеальный первый шаг в теорию

«Статистика и котики» — Владимир Савельев Сложные понятия на понятных примерах

«Статистика для всех» — Сара Бослаф Системно: от среднего и корреляции до регрессии

«Математика для Data Science» — Томас Нилд Линал, теорвер и статистика — в объёме, нужном аналитику, с кодом на Python

«Как лгать при помощи статистики» — Дарелл Хафф Как распознавать манипуляции с цифрами в отчётах и медиа

Инструменты: Python и SQL

«Python и анализ данных» — Уэс Маккинни Главный справочник по pandas и аналитике на Python

«Data Science. Наука о данных с нуля» — Джоэл Грас Полный цикл: сбор, очистка, анализ, визуализация и основы ML

«Изучаем SQL» — Алан Бьюли SQL — must have для любого аналитика

«Введение в анализ данных с помощью Python» — Джейк Vander Plas Мягкий вход в NumPy, pandas, Matplotlib и Scikit-learn

Алгоритмы

«Грокаем алгоритмы» — Адитья Бхаргава Алгоритмы через иллюстрации — понятно даже новичку

«Алгоритмы и структуры данных для тех, кто ненавидит читать лонгриды» — Миядзаки, Исида Полноцветное пособие: сортировка, графы, хеш-таблицы

Бизнес и аналитическое мышление

«Аналитическая культура» — Карл Андерсон Как данные превращаются в бизнес-решения и ценность для компании

«Бизнес-моделирование и анализ данных» — Уэйн Винстон Практика в Excel: прогнозы, модели, 800+ бизнес-задач

«Большие данные» — Майер-Шенбергер, Кукьер Контекст: как Big Data меняет бизнес и принятие решений

👋 Читали что-то из списка? Пишите в комментариях