एप्लाइड डेटा साइंस यूज़िंग PySpark: एंड-टू-एंड प्रेडिक्टिव मॉडल-बिल्डिंग साइकल सीखें, दूसरा संस्करण

डास्क के साथ पायथन स्केलिंग: डेटा साइंस से मशीन लर्निंग तक

Holden Karau, Mika Kimmins

पियर्सन लिलियन - डेटा साइंस एसेंशियल्स (फॉर डमीज) - 2025

म्युलर जे. पी., मैसारोन एल. - डमीज़ के लिए डेटा साइंस प्रोग्रामिंग ऑल-इन-वन - 2020

फाइनेंस के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस ब्लूप्रिंट्स: पायथन का उपयोग करके ट्रेडिंग स्ट्रैटेजी से लेकर रोबो-एडवाइजर्स तक

Hariom Tatsat, Sahil Puri, Brad Lookabaugh

एप्लाइड रिकमेंडर सिस्टम्स विथ पायथन: डीप लर्निंग, एनएलपी और ग्राफ-आधारित तकनीकों के साथ रिकमेंडर सिस्टम बनाएं

Akshay Kulkarni, Adarsha Shivananda, Anoosh Kulkarni, V Adithya Krishnan

डेटाब्रिक्स पर व्यावहारिक मशीन लर्निंग

Debu Sinha

पायथन के साथ टेक्स्ट एनालिटिक्स: नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका, दूसरा संस्करण

Dipanjan Sarkar

म्यूलर जे. पी., मैसारोन एल. - डेटा साइंस के लिए पायथन फॉर डमीज़, दूसरा संस्करण - 2019

Python डेटा साइंस हैंडबुक: डेटा के साथ काम करने के लिए आवश्यक टूल्स

Jake VanderPlas

पायथन के साथ आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर: पायथन के साथ डेटा पाइपलाइन, डेटा वेयरहाउस और डेटा लेक बनाने और तैनात करने के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका

Brian Lipp