數(shù)據(jù)科學是近幾年最受歡迎的概念。我相信很多人都在尋找進入該行業(yè)的入口，最近剛讀了一篇文章，其中列出了一些對大家可能有幫助的數(shù)據(jù)科學書籍。因此，我在本文中進行了總結(jié)，同時還對書籍進行了簡要介紹，以便可以選擇要閱讀的書籍。部分可以在網(wǎng)上找到一些數(shù)據(jù)科學書籍，文中給出了鏈接。但其中大多數(shù)可能需要在亞馬遜上才能找到。

目錄

第一部分：數(shù)據(jù)科學家的核心技能

♦ Data Science
♦ Math
♦ Probability and Statistics
♦ Machine Learning
♦ Data Mining
♦ SQL
♦ R
♦ Python
♦ Data Scientist Interview
♦ Algorithm
♦ Handbook
♦ Web Scraping and Data Wrangling
♦ Data Visualization and Storytelling
♦ A/B Testing

第二部分：數(shù)據(jù)科學高級技能

♦ Neural Network and Deep Learning
♦ Information Theory
♦ Causal Inference
♦ Sampling
♦ Convex
♦ Growth Analytics
♦ Text Mining and Natural Language Processing
♦ Anomaly Detection
♦ Recommender Systems
♦ Social Network Analysis
♦ Time Series Analysis and Forecasting
♦ Reinforcement Learning and Artificial Intelligence

第三部分：休閑閱讀

 

第一部分：數(shù)據(jù)科學家的核心技能

 

第二部分：數(shù)據(jù)科學高級技能 Data Science Advanced Skills

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習Neural Network and Deep Learning

53.建立自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Make Your Own Neural Network

 

 

本指南將帶您進行有趣而輕松的旅程，從非常簡單的想法開始，逐步建立起對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作。

54.深度學習Deep Learning

 

 

深度學習的廣泛主題的介紹，涵蓋數(shù)學和概念背景，行業(yè)中使用的深度學習技術(shù)以及研究視角。

55.Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

 

 

這本實用的書展示了如何使用簡單有效的工具來實現(xiàn)能夠從數(shù)據(jù)中學習的程序。

信息論Information Theory

56.數(shù)據(jù)科學與信息理論Data Science and Information Theory

這是一篇文章，介紹了信息理論在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的重要性。

57.信息理論：教程簡介

 

 

這的書插圖豐富，在探索更高級的主題之前，使用了一些易于訪問的示例來介紹諸如“ 20個問題”之類的日常游戲方面的信息理論。

58.Information, Entropy, Life and the Universe: 我們所知道的和我們所不知道的

 

 

如果有興趣探索信息，Entropy 和概率的世界，或者只是探索整個世界，那么這是一個不錯的起點。Arieh為讀者詳細介紹了這些主題，同時提供了許多常見示例來幫助解決這些有時難以掌握的主題

Causal Inference

59.Causal Inference in Statistics: 入門

 

 

Judea Pearl為統(tǒng)計初學者提供了一本理想的書，全面介紹了因果關(guān)系領(lǐng)域。

60.Field Experiments: 設(shè)計，分析和解釋

 

 

社會科學領(lǐng)域?qū)嶒灥暮喴�，�?quán)威介紹。

Sampling

61.Sampling

 

 

采樣提供了對經(jīng)典和現(xiàn)代采樣設(shè)計和估計方法的最新處理，以及針對稀有，聚類和難以檢測的總體的采樣方法。

Convex

62.Convex Optimization

 

本書是對該主題的全面介紹，詳細顯示了如何以數(shù)字方式高效解決這些問題。

Growth Analytics

63.Lean Analytics: 使用數(shù)據(jù)更快地建立更好的啟動 (Lean Series)

 

 

該書由Alistair Croll(Coradiant，CloudOps，Startupfest)和Ben Yoskovitz(Year One Labs，GoInstant)共同撰寫，列出了切實可行的，切實可行的步驟，使您的創(chuàng)業(yè)公司從最初的想法發(fā)展到適合產(chǎn)品/市場以及其他方面。

64. Web Analytics 2.0：在線問責制和以客戶為中心的科學

 

 

Web Analytics 2.0為創(chuàng)建可行的策略，正確地應(yīng)用分析技術(shù)，解決諸如測量社交媒體和多渠道活動之類的挑戰(zhàn)，通過利用實驗獲得最佳成功以及采用策略來真正聽取客戶的建議提供了具體建議。

文本挖掘和自然語言處理Text Mining And Natural Language Processing

65.使用Python進行自然語言處理：使用自然語言工具包分析文本

 

 

本書提供了對自然語言處理的高度可理解的介紹，自然語言處理是支持各種語言技術(shù)的領(lǐng)域，從預(yù)測性文本和電子郵件過濾到自動摘要和翻譯。

在線閱讀：http： //www.nltk.org/book/

66.使用Python進行文本分析：一種從數(shù)據(jù)中獲取可行見解的實用現(xiàn)實方法

 

 

使用Python進行文本分析可以教您與自然語言處理和文本分析相關(guān)的技術(shù)，并且您將掌握掌握哪種技術(shù)最適合解決特定問題的技能。

67.信息檢索導(dǎo)論 Introduction to Information Retrieval

 

 

這本具有開創(chuàng)性的新教科書經(jīng)過了等級測試和連貫性，它教授網(wǎng)絡(luò)時代的信息檢索，包括網(wǎng)絡(luò)搜索以及有關(guān)文本分類和文本聚類的基本概念的相關(guān)領(lǐng)域。

在線閱讀：https : //nlp.stanford.edu/IR-book/

異常檢測 Anomaly Detection

68.Fraud Analytics Using Descriptive, Predictive, and Social Network Techniques:欺詐檢測數(shù)據(jù)科學指南

 

 

使用描述性，預(yù)測性和社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行欺詐分析 是建立全面的欺詐檢測分析解決方案的權(quán)威指南。

69.Outlier Analysis

 

 

本書從計算機科學的角度全面介紹了異常值分析領(lǐng)域。它在計算框架內(nèi)集成了來自數(shù)據(jù)挖掘，機器學習和統(tǒng)計的方法，因此吸引了多個社區(qū)。

推薦系統(tǒng)

70.推薦系統(tǒng)：The Textbook

 

 

本書全面涵蓋了推薦系統(tǒng)的主題，該系統(tǒng)根據(jù)用戶以前的搜索或購買向他們提供個性化的產(chǎn)品或服務(wù)推薦。

社交網(wǎng)絡(luò)分析Social network analysis

71.網(wǎng)絡(luò)科學

 

 

這本開創(chuàng)性的教科書涵蓋了從物理學到計算機科學，工程學，經(jīng)濟學和社會科學的廣泛主題，向跨學科的讀者介紹了網(wǎng)絡(luò)科學。

72.Social and Economic Networks

 

 

在社會經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)中，馬修·杰克遜(Matthew Jackson)借鑒了經(jīng)濟學，社會學，計算機科學，物理學和數(shù)學的最新發(fā)現(xiàn)，對社會經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)進行了全面介紹。

73.初創(chuàng)企業(yè)的社交網(wǎng)絡(luò)分析：在社交網(wǎng)絡(luò)上查找聯(lián)系

 

 

您將學習識別社交媒體，政治團體，公司，文化趨勢和人際網(wǎng)絡(luò)中的模式的概念和技術(shù)。

時間序列分析和預(yù)測Time Series Analysis and Forecasting

74.用R語言進行實用時間序列預(yù)測Practical Time Series Forecasting with R: A Hands-On Guide

 

 

本書介紹了在各種業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中使用的流行預(yù)測方法和方法。該書提供了清晰的解釋，實用示例以及本章末尾的練習和案例。

75.Forecasting: 原則和實踐

 

 

該教科書全面介紹了預(yù)測方法，并提供了有關(guān)每種方法的足夠信息，以使讀者可以明智地使用它們。

強化學習與人工智能

76.強化學習：簡介

 

 

理查德·薩頓(Richard Sutton)和安德魯·巴托(Andrew Barto)對強化學習的關(guān)鍵思想和算法進行了清晰而簡單的說明。他們的討論范圍從該領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)的歷史到最新的發(fā)展和應(yīng)用。

77.人工智能：一種現(xiàn)代方法

 

 

人工智能：一種現(xiàn)代方法，3e提供了有關(guān)人工智能理論和實踐的最全面，最新的介紹。該教科書是該領(lǐng)域的佼佼者，非常適合一兩個學期的人工智能本科生或研究生課程。

第三部分：休閑閱讀 Leisure Reading

78. Soft Skills: 軟件開發(fā)人員的生活手冊

 

 

軟技能：軟件開發(fā)人員的生活手冊是一本獨特的指南，提供了使您更滿意的專業(yè)軟件開發(fā)人員生活所需的技術(shù)和實踐。

79.The Healthy Programmer: Get Fit, Feel Better, and Keep Coding

 

對于任何想勝任這份工作的專業(yè)人士來說，這都是一本好書。它包含有用的建議，可以通過適合您忙碌的一天的方式來改善您的健康。這本書與眾不同的是它的實用建議適合忙碌的生活方式。

80.Exposing the Magic of Design

 

 

本書提供了一種思考復(fù)雜且多方面的問題的方法，并具有可重復(fù)的成功程度。設(shè)計綜合方法可以應(yīng)用于商業(yè)中，以生產(chǎn)出新穎而引人注目的產(chǎn)品和服務(wù)，也可以將這些方法應(yīng)用于政府，以改變文化并改善社會。

81.Thinking, Fast and Slow

 

 

這本書在亞馬遜上有大約3000條評論。沒有給出任何描述，但是我相信這對所有人來說都是一本非常有趣的書。

82.Naked Statistics: 從數(shù)據(jù)中刪除恐懼

 

 

也許是你讀過的最有趣的統(tǒng)計教科書。

83.Uncertainty:建模，概率與統(tǒng)計的靈魂

 

 

這本書提出了一種概率論和概率思維的哲學方法，同時考慮了概率推理和建模的基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)有效地構(gòu)成了數(shù)據(jù)科學中的所有基礎(chǔ)。

資料來源：Octoparse

標簽： 數(shù)據(jù) 蒲

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。