| № | Наименование | Цена | Производитель |
| 1 | Apache Airflow и конвейеры обработки данных | 3230 | ДМК-Пресс |
| 2 | BIG DATA. Вся технология в одной книге | 1670 | Эксмо |
| 3 | Big Data простым языком | 765 | АСТ |
| 4 | ChatGPT. Вопросы и ответы | 408 | Проспект |
| 5 | DAMA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными | 10864 | Олимп-Бизнес |
| 6 | DAX для профессионалов. Теория и практика. Выведи свои аналитические навыки в Microsoft Power BI | 2974 | ДМК-Пресс |
| 7 | Data Science в действии | 6666 | Питер |
| 8 | Data Science для карьериста | 3152 | Питер |
| 9 | Data Science. Инсайдерская информация для новичков. Включая язык R | 1953 | Питер |
| 10 | Data Science. Наука о данных с нуля | 1218 | BHV |
| 11 | Data Science. Наука о данных с нуля | 1218 | BHV |
| 12 | Data mining, или интеллектуальный анализ данных для занятых. Полный курс | 368 | SmartBook |
| 13 | Elasticsearch, Kibana, Logstash и поисковые системы нового поколения | 3101 | Питер |
| 14 | GPT-3. Руководство по использованию API Open AI | 2471 | ДМК-Пресс |
| 15 | GPT-3: программирование на Python в примерах | 3091 | ДМК-Пресс |
| 16 | Golang для профи. Работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go | 5676 | Питер |
| 17 | Google Analytics для профессионалов | 3584 | Диалектика |
| 18 | Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении | 3411 | Питер |
| 19 | JavaScript для глубокого обучения. TensorFlow.js | 4545 | Питер |
| 20 | Kafka в действии | 2548 | ДМК-Пресс |
| 21 | Microsoft Excel. Анализ данных и построение бизнес-моделей (+CD) | 451 | Русская редакция |
| 22 | Microsoft SQL Server 2008: Data Mining-интеллектуальный анализ данных | 697 | BHV |
| 23 | Power BI. Моделирование на экспертном уровне | 2889 | ДМК-Пресс |
| 24 | PyTorch. Освещая глубокое обучение | 3728 | Питер |
| 25 | Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение | 2545 | Питер |
| 26 | Python и анализ данных | 3769 | ДМК-Пресс |
| 27 | Python и анализ данных | 1818 | ДМК-Пресс |
| 28 | Python и анализ данных | 3059 | ДМК-Пресс |
| 29 | Python и машинное обучение | 2719 | ДМК-Пресс |
| 30 | Python и машинное обучение. Машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn | 4320 | Диалектика |
| 31 | Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и Ten | 4322 | Вильямс |
| 32 | Python и наука о данных для чайников | 4123 | Диалектика |
| 33 | R в действии | 3398 | ДМК-Пресс |
| 34 | SQL для хранения, обработки и анализа данных | 1090 | Солон-пресс |
| 35 | Web-аналитика | 339 | Эксмо-Пресс |
| 36 | Автобиография нейросети | 428 | АСТ |
| 37 | Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python | 1767 | Инфра-Инженерия |
| 38 | Анализ больших данных. Учебное пособие | 2440 | Кнорус |
| 39 | Анализ больших наборов данных | 2548 | ДМК-Пресс |
| 40 | Анализ данных (с применением программы SPSS). Бакалавриат. Учебник | 2644 | Кнорус |
| 41 | Анализ данных в Tableau на практике | 3739 | ДМК-Пресс |
| 42 | Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление | 3230 | ДМК-Пресс |
| 43 | Анализ данных в экономике. Теория вероятностей, прикладная статистика, обработка и визуализ. данных | 3660 | Кнорус |
| 44 | Анализ данных и процессов (+CD) | 1379 | BHV |
| 45 | Анализ данных на языке R с практикумом. Учебник | 2846 | Кнорус |
| 46 | Анализ данных при помощи Microsoft Power BI и Power Pivot для Excel | 1784 | ДМК-Пресс |
| 47 | Анализ данных с помощью Excel: задачи и решения. Учебно-практическое пособие | 395 | Альфа-Пресс |
| 48 | Анализ данных. Моделирование инвестиционного портфеля. Учебное пособие | 480 | Прометей |
| 49 | Анализ и визуализация данных в Microsoft Excel в примерах и задачах. Практическое пособие | 776 | Инфра-Инженерия |
| 50 | Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство. От новичка до эксперта | 2548 | ДМК-Пресс |
| 51 | Анализ и моделирование типовых систем массового обслуживания. Учебное пособие | 1551 | Инфра-Инженерия |
| 52 | Анализ и обработка социологических данных. Учебник | 2846 | Кнорус |
| 53 | Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя | 1784 | ДМК-Пресс |
| 54 | Анализ социальных медиа на Python | 1868 | ДМК-Пресс |
| 55 | Анализируем данные в Microsoft Power BI. Подготовка к экзамену DA-100 | 2038 | ДМК-Пресс |
| 56 | Аналитика в Power BI с помощью R и Python | 2548 | ДМК-Пресс |
| 57 | Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов | 2357 | Манн, Иванов и Фербер |
| 58 | Аналитическое прогнозирование для чайников | 2209 | Диалектика |
| 59 | Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет | 1169 | Бомбора |
| 60 | Асимптотический анализ поведения прикладных моделей машинного обучения. Учебное пособие | 1023 | Инфра-Инженерия |
| 61 | Байесовские модели восприятия и действия. Современный взгляд на принципы работы мозга | 3884 | ДМК-Пресс |
| 62 | Бизнес-анализ информации. Статистические методы | 288 | Экономика |
| 63 | Бизнес-анализ с использованием Excel | 5378 | Вильямс |
| 64 | Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD) | 648 | Питер |
| 65 | Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD) | 1526 | Питер |
| 66 | Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+СD) | 422 | Питер |
| 67 | Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel | 2519 | Питер |
| 68 | Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel | 3632 | Питер |
| 69 | Биоинформатика с Python. Книга рецептов | 2719 | ДМК-Пресс |
| 70 | Биологическое и компьютерное зрение | 2548 | ДМК-Пресс |
| 71 | Большие данные. Big Data. Учебник для СПО | 1617 | Лань |
| 72 | Большие данные. Big Data. Учебник для вузов | 1617 | Лань |
| 73 | Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных | 2688 | Вильямс |
| 74 | Большие данные. Принципы и практика построения масштабируемых систем обработки данных в реальном вр. | 2688 | Вильямс |
| 75 | Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим | 933 | Манн, Иванов и Фербер |
| 76 | В поисках оптимального | 746 | BHV |
| 77 | Введение в автоматизированное машинное обучение (AutoML) | 2548 | ДМК-Пресс |
| 78 | Введение в анализ данных. Поиск структуры данных с применением языка Python. Учебное пособие | 1275 | ИНФРА-М |
| 79 | Введение в глубокое обучение | 1152 | Вильямс |
| 80 | Введение в информационный поиск | 8066 | Вильямс |
| 81 | Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными | 5186 | Вильямс |
| 82 | Введение в статистическое обучение с примерами на языке R | 2889 | ДМК-Пресс |
| 83 | Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики | 6810 | Диалектика |
| 84 | Веб-аналитика: основы, секреты, трюки | 321 | BHV |
| 85 | Вероятностное машинное обучение. Введение | 5098 | ДМК-Пресс |
| 86 | Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения | 2379 | ДМК-Пресс |
| 87 | Визуализация данных при помощи дашбордов и отчетов в Excel | 2719 | ДМК-Пресс |
| 88 | Визуализация данных с помощью ggplot2 | 1359 | ДМК-Пресс |
| 89 | Визуализация данных. Полный и исчерпывающий курс для начинающих | 2045 | Бомбора |
| 90 | Внедрение Splunk 7 | 2209 | ДМК-Пресс |
| 91 | Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все | 559 | Бомбора |
| 92 | Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все | 1064 | Бомбора |
| 93 | Выход из научного застоя. О необходимости использования технологии Data Mining в науке трудового пр. | 515 | Проспект |
| 94 | Вычисления, графики и анализ данных в Excel 2010. Самоучитель | 373 | Наука и Техника |
| 95 | Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей | 2917 | Питер |
| 96 | Генетические алгоритмы на Python | 2209 | ДМК-Пресс |
| 97 | Глубокое обучение | 3478 | ДМК-Пресс |
| 98 | Глубокое обучение (цветная) | 3398 | ДМК-Пресс |
| 99 | Глубокое обучение без математики. Том 2. Практика | 3568 | ДМК-Пресс |
| 100 | Глубокое обучение в биологии и медицине | 1359 | ДМК-Пресс |