### Data Science

- [Data Science Handbook](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/) - Veri Bilimi temellerini öğrenin.

### Machine Learning

- ☕[The ML Book](https://themlbook.com/): Machine Learning temellerinden Reinforcement Learning'e kadar, matematiksel altyapıyı da içeren 100 sayfalık konu anlatım kitabı.
- ☕☕[Mathematics for Machine Learning](https://mml-book.github.io/): ML konseptlerinin arkasındaki matematik üzerine yazılmış, ileri düzey bir çalışma.
- [Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition](https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/): "I. The Fundamentals of Machine Learning" başlıklı bölümü tamamen ML konseptleri üzerine ayrılmış, kod pratikleri de yapabileceğiniz bir kitap.
- ☕☕[Pattern Recognition And Machine Learning](http://users.isr.ist.utl.pt/~wurmd/Livros/school/Bishop%20-%20Pattern%20Recognition%20And%20Machine%20Learning%20-%20Springer%20%202006.pdf): İstatistik bilimine dair teorik anlatımların da yer aldığı, ileri düzey bir teorik ML kitabı.
- ☕[Machine Learning From Scratch](https://dafriedman97.github.io/mlbook/content/introduction.html): Lineer regresyondan başlayarak sinir ağlarına kadar olan ML konseptlerine aşama aşama değinen teorik bir kitap.
- ☕[ML Interviews Book](https://huyenchip.com/ml-interviews-book/): Chip Huyen'in yazdığı, ML interviewlarında yol göstermek üzere tasarlanmış bir kitap. Hedef kitlesi özellikle yurtdışında çalışmak isteyenler olsa da, production düzeyinde ML algoritmalarını, şirketlerin ihtiyaç ve beklentilerini anlamak üzerine birebir.


### Deep Learning

- [Derin Öğrenmeye Dalış](https://tr.d2l.ai/) - Derin Öğrenme konusunu oldukça detaylı anlatan kitap. İngilizce versiyonu için [https://d2l.ai/](https://d2l.ai/). 