Text correction

books/books_big_data.md

@@ -8,8 +8,9 @@
 ## Hadoop
 
 - Чак Лэм. Hadoop в действии, 2019.
-- White T. Hadoop: The Definitive Guide. [Четвертое издание, 2015](https://grut-computing.com/HadoopBook.pdf).
+- Hadoop BIG DATA Interview Questions You'll Most Likely Be Asked. 2017.
 - Bengfort, Kim. Data Analytics with Hadoop. 2016.
+- White T. Hadoop: The Definitive Guide. [Четвертое издание, 2015](https://grut-computing.com/HadoopBook.pdf).
 
 ## Spark
 

books/books_neural_networks.md

@@ -1,12 +1,13 @@
-## Книги по нейронным сетям и глубокому обучению
+#Í Книги по нейронным сетям и глубокому обучению
+
 - Грессер Лаура, Кенг Ван Лун. Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python. Питер, 2022.
-- Постолит А. В.Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. БХВ-Петербург, 2021. 
+- Постолит А. В.Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. БХВ-Петербург, 2021.
 - Вейдман Сет. Глубокое обучение. Легкая разработка проектов на Python. Питер, 2021
 - [A Brief Introduction to Neural Networks](http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks)
 - [Neural Networks and Deep Learning](http://neuralnetworksanddeeplearning.com/) – введение в нейронные сети и глубокое обучение с кодом на Python
 - [Reinforcement Learning: An Introduction](https://web.archive.org/web/20161120043347/http://webdocs.cs.ualberta.ca:80/~sutton/book/ebook/the-book.html)
-- Микелуччи Умберто. Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов. БХВ-Петербург, 2020. 
-- [Dive Into Deep Learning](https://d2l.ai/) — интерактивная книга по глубокому обучению с кодом, математикой и комментариями. Показаны реализации на NumPy, MXNet, PyTorch и TensorFlow. 
+- Микелуччи Умберто. Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов. БХВ-Петербург, 2020.
+- [Dive Into Deep Learning](https://d2l.ai/) — интерактивная книга по глубокому обучению с кодом, математикой и комментариями. Показаны реализации на NumPy, MXNet, PyTorch и TensorFlow.
 - Крон Джон, Бейлевельд Грант. Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту. Питер, 2020 (в отзывах пишут, что захватывающая)
 - Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей
 - Хайкин. Нейронные сети. Полный курс
@@ -15,10 +16,11 @@
 - Гудфеллоу Я., Курвилль А., Бенджио И. Глубокое обучение. ДМК Пресс, 2018.
 - Траск. Грокаем глубокое обучение, 2019
 - Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. Вильямс, 2019.
-- Будума Н. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения. Манн, Иванов, Фербер, 2019. 
+- Будума Н. Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения. Манн, Иванов, Фербер, 2019.
 - Осинга Д. Глубокое обучение. Готовые решения. Диалектика-Вильямс, 2019.
 - Шолле Ф. Глубокое обучение на R, 2018.
 - Шолле Ф. Глубокое обучение на Python, 2018.
 
 ## Применение глубокого обучения для отдельных областей
-- Рамсундар Б., Истман П., Уолтерс П., Панде В. Глубокое обучение в биологии и медицине. ДМК Пресс, 2020.
+
+- Рамсундар Б., Истман П., Уолтерс П., Панде В. Глубокое обучение в биологии и медицине. ДМК Пресс, 2020.

books/books_nlp.md

@@ -1,4 +1,5 @@
-## Книги по обработке естественного языка
+#Í Книги по обработке естественного языка
+
 - Masato Hagiwara. Real-World Natural Language Processing. Practical applications with Deep Learning. 2021.
 - Azunre P. Transfer Learning for Natural Language Processing. 2021.
 - Bansal A. Advanced Natural Language Processing with TensorFlow 2. 2021.
@@ -9,7 +10,7 @@
 - [Bird, Klein, Loper. Natural Language Processing with Python](http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Natural%20Language%20Processing%20with%20Python.pdf) (PDF). Переведена на русский под названием «Берд, Кляйн и Лопер. Обработка естественного языка с Python»
 - Kulkarni A, Shivananda A. Natural Language Processing Recipes Unlocking Text Data with Machine Learning and Deep Learning using Python. 2019.
 - Dipanjan Sarkar. Text Analytics with Python. A Practitioners Guide to Natural Language Processing. Second Edition. 2019.
-- Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke. Natural Language Processing in Action: Understanding, analyzing, and generating text with Python. 2019. 
+- Hobson Lane, Cole Howard, Hannes Max Hapke. Natural Language Processing in Action: Understanding, analyzing, and generating text with Python. 2019.
 - Goldberg Y. Neural Network Methods for Natural Language Processing. 2017. (Переведена на русский язык: Гольдберг. Нейросетевые методы в обработке естественного языка. 2019)
 - Mihalcea R., Radev D. Graph-based Natural Language Processing and Information Retrieval. 2011.
 - C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze. Introduction to Information Retrieval (переведена на русский язык: Маннинг К., Рагхаван П., Шютце Х. «Введение в информационный поиск»2011)
@@ -21,9 +22,11 @@
 - C. В. Manning, H. Schütze (1999) [Statistical Natural Language Processing](https://nlp.stanford.edu/fsnlp/).
 
 ## Книги по обработке естественного языка для русского языка
+
 - Большакова Е.И., Клышинский Э.С. [Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика](http://clschool.miem.edu.ru/uploads/swfupload/files/011a69a6f0c3a9c6291d6d375f12aa27e349cb67.pdf) (pdf)
 
 ## Для разных языков на русском языке
+
 - Васильев Ю. Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике. Питер, 2021.
 - Хобсон, Ханнес, Коул. «Обработка естественного языка в действии». Питер, 2020.
 - Ганегедара Т. Обработка естественного языка с TensorFlow. ДМК, 2020.
@@ -33,6 +36,7 @@
 - Риз. Обработка естественного языка на Java. 2016.
 
 ## Периодика
+
 - [ACL Anthology](http://www.aclweb.org/anthology/) - материалы основных конференций по NLP (полезно следить за ACL, EACL, NAACL, RANLP, EMNLP)
 - [Computational Linguistics](https://www.mitpressjournals.org/loi/coli)  
 - [Natural Language Engineering](https://www.cambridge.org/core/journals/natural-language-engineering)

courses/courses_big_data.md

@@ -1,4 +1,5 @@
-## Курсы по Big Data
+# Курсы по Big Data
+
 - [Hadoop. Система для обработки больших объемов данных](https://stepik.org/course/150/) (Stepik, ★4.8)
 - [Материалы курса "Масштабируемое машинное обучение и анализ больших данных с Apache Spark"](https://github.com/a4tunado/lectures-hse-spark)
-- [Технологии хранения и обработки больших объемов данных](https://www.youtube.com/watch?v=PukjnXwGDaE&list=PLlb7e2G7aSpS_tveNoxgn1Zqmg-VhD95i) (YouTube, Computer Science Center)
+- [Технологии хранения и обработки больших объемов данных](https://www.youtube.com/watch?v=PukjnXwGDaE&list=PLlb7e2G7aSpS_tveNoxgn1Zqmg-VhD95i) (YouTube, Computer Science Center)

courses/courses_data_science.md

@@ -62,7 +62,3 @@
 
 - [Kaggle: Data Visualization](https://www.kaggle.com/learn/data-visualization)
 
-## Разделы с научными статьями на arXiv.org
-
-- cs.AI - Artificial Intelligence ([new](https://arxiv.org/list/cs.AI/new), [recent](https://arxiv.org/list/cs.AI/recent), [current month](https://arxiv.org/list/cs.AI/current))
-- cs.DS - Data Structures and Algorithms([new](https://arxiv.org/list/cs.DS/new), [recent](https://arxiv.org/list/cs.DS/recent), [current month](https://arxiv.org/list/cs.DS/current))

courses/courses_nlp.md

@@ -12,6 +12,3 @@
 - Microsoft edX: ["Natural Language Processing"](https://www.edx.org/course/natural-language-processing-nlp)
 - Udacity: ["Become a Natural Language Processing Expert"](https://www.udacity.com/course/natural-language-processing-nanodegree--nd892)
 
-## Разделы с научными статьями на arXiv.org
-
-- **cs.CL - Computation and Language** ([new](https://arxiv.org/list/cs.CL/new), [recent](https://arxiv.org/list/cs.CL/recent), [current month](https://arxiv.org/list/cs.CL/current))