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首頁(yè)職業(yè)發(fā)展幾本暢銷(xiāo)書(shū),熱衷大數(shù)據(jù)的人都在讀!
幾本暢銷(xiāo)書(shū),熱衷大數(shù)據(jù)的人都在讀!
2016-05-06
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幾本暢銷(xiāo)書(shū),熱衷大數(shù)據(jù)的人都在讀!

對(duì)于一位數(shù)據(jù)科學(xué)的狂熱粉絲而言,可供選擇閱讀的書(shū)籍內(nèi)容很多,包括大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)以及數(shù)據(jù)挖掘等等。除了這些技術(shù)范圍內(nèi)的書(shū)籍之外,也有很多工具類(lèi)和語(yǔ)言類(lèi)的書(shū)籍,比如Hadoop、Spark、Python和R語(yǔ)言等。關(guān)于數(shù)據(jù)的書(shū)籍和專(zhuān)題時(shí)常更新,所以只有你掌握了最新的信息才可以讓你掌握這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)最先進(jìn)的技術(shù)和技能。幸運(yùn)的是(或者也可以稱(chēng)之為不幸?)關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)領(lǐng)域的各種專(zhuān)題從來(lái)不會(huì)缺少響應(yīng)的書(shū)籍,所以你大可放心隨便選取。

和數(shù)據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)有很多具體的類(lèi)目,而且每種類(lèi)目都有很多暢銷(xiāo)書(shū)列表可供你參考。實(shí)際上我們最近為讀者列舉了很多書(shū)籍列表,比如關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)與大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是以上這些枚舉的列表都是根據(jù)Amazon書(shū)籍暢銷(xiāo)榜的比較狹隘的分類(lèi)得出的推薦結(jié)論,而且沒(méi)有這些書(shū)籍缺少編輯決定權(quán)或者沒(méi)有考慮到內(nèi)容是否可以免費(fèi)獲取以及是否有電子書(shū)的格式。

首先,讓我們把一個(gè)問(wèn)題弄清楚:本文的標(biāo)題有些誤導(dǎo)性。為數(shù)據(jù)狂人(或者專(zhuān)業(yè)人員)推薦的必備書(shū)籍列表中的內(nèi)容比較泛泛,我們向讀者推薦的這10種類(lèi)別的書(shū)籍當(dāng)中,每一種類(lèi)別的書(shū)籍內(nèi)容都是與付費(fèi)資源和免費(fèi)資源有關(guān)的暢銷(xiāo)書(shū)籍。盡管我們的工作內(nèi)容涉及到的數(shù)據(jù)通道數(shù)量有限,但是我們通常情況下會(huì)想主動(dòng)去了解比現(xiàn)有數(shù)據(jù)通道更加龐大的數(shù)量,你的初衷可能是為了工作的實(shí)踐操作也可能是出于興趣的目的。

所以,一位Hadoop專(zhuān)業(yè)人士可能不會(huì)對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行更加專(zhuān)業(yè)水準(zhǔn)的洞察,他們只不過(guò)是對(duì)某些專(zhuān)題感興趣。這篇文章可以讓讀者鞏固自己的興趣,并為那些想拓寬個(gè)人知識(shí)層面的數(shù)據(jù)狂人提供具體的建議。

需要大家注意的是,這些數(shù)據(jù)類(lèi)目所涉及的內(nèi)容有所重疊,這種情況無(wú)法避免。通常情況下書(shū)籍內(nèi)容所專(zhuān)注的領(lǐng)域決定了他屬于哪個(gè)類(lèi)目。

01.數(shù)據(jù)科學(xué)DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

Data Science forBusiness

《商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)-關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析思維你需要知道的一切》

數(shù)據(jù)

當(dāng)你嘗試學(xué)習(xí)新的領(lǐng)域的時(shí)候,最常見(jiàn)的難題就是找到一本內(nèi)容深度正合適的書(shū)籍。讀者要么因?yàn)閮?nèi)容過(guò)于簡(jiǎn)單或者內(nèi)容過(guò)于說(shuō)教的學(xué)術(shù)性質(zhì)而對(duì)買(mǎi)到的書(shū)籍“始亂終棄”,盡管書(shū)籍內(nèi)容具有共識(shí)性和綜合性,但是最終還是被讀者放置于書(shū)架之上與塵埃為伴。但是《商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)》這本書(shū)卻一針見(jiàn)血,恰到好處。

——來(lái)自Amazon用戶m I的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

The Art of Data Science

《數(shù)據(jù)科學(xué)的藝術(shù)之美》

這本書(shū)用通俗易懂的詞匯向讀者描述了分析數(shù)據(jù)的具體過(guò)程。本書(shū)的作者不僅在管理數(shù)據(jù)分析方面擁有豐富經(jīng)驗(yàn),并且還能夠指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。這本書(shū)集成了他們所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的精華,并通過(guò)較強(qiáng)的可應(yīng)用性向數(shù)據(jù)科學(xué)的專(zhuān)業(yè)人士和管理者介紹了他們的經(jīng)驗(yàn)。

——來(lái)自官方網(wǎng)站的書(shū)評(píng)

02.大數(shù)據(jù)DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

《大數(shù)據(jù):可擴(kuò)展的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的原則和最佳實(shí)踐》

Big Data:Principles and Best Practices of Scalable Realtime Data Systems

我?guī)缀鹾苌倌苡行矣鲆?jiàn)這樣一本優(yōu)質(zhì)的書(shū)籍。這本書(shū)對(duì)于數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理需求分析以及數(shù)據(jù)架構(gòu)和儲(chǔ)存實(shí)施問(wèn)題(還同時(shí)稍帶了傳動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)概念的介紹)的重要性進(jìn)行了詳盡而周全的討論。這本書(shū)向廣大讀者傳遞了新鮮的整體解決方案。

——來(lái)自Amazon用戶Kirk D. Borne的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍:

《大數(shù)據(jù)即刻出發(fā):2015版》

Big Data Now: 2015 Edition

在O’Reilly發(fā)布一年一度的《大數(shù)據(jù)即刻出發(fā)》年度報(bào)告的四年時(shí)間內(nèi),大數(shù)據(jù)領(lǐng)域已經(jīng)從呱呱墜地的嬰兒成長(zhǎng)為年輕氣盛的青少年。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些行業(yè)的領(lǐng)軍人,而在其他行里中數(shù)據(jù)已經(jīng)成為創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)力。那些使用數(shù)據(jù)極其分析來(lái)制定決策的公司正在突飛猛進(jìn)的超越同行的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

——來(lái)自官方網(wǎng)站的書(shū)評(píng)

03.Apache HadoopDISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

Hadoop:通用指南》

Hadoop: The Definitive Guide

我很欣賞的一點(diǎn)就是這本書(shū)對(duì)你所需要了解的Hadoop設(shè)計(jì)、執(zhí)行以及日常運(yùn)行以及與之相關(guān)的各種技術(shù),不僅涵蓋了高層次的概念并且對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)的解釋也非常接地氣。

——來(lái)自Amazon用戶AI Gordon的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

Hadoop Explained

Hadoop對(duì)于那些建造在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的世界而言是至關(guān)重要的一種技術(shù)工具。在這本書(shū)中你可以發(fā)現(xiàn)很多有用的指導(dǎo)性意見(jiàn),你可以發(fā)現(xiàn)他處理大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的手段的發(fā)展和進(jìn)步。

——來(lái)自官方網(wǎng)站的書(shū)評(píng)

04.Apache SparkDISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

《學(xué)習(xí)Spark》

Learning Spark

互聯(lián)網(wǎng)上可以獲取的信息非常棒,但是這本書(shū)把大部分這些信息整合到了一處。如果你想學(xué)著像一名Spark編程人員一樣思考問(wèn)題,而不是單純的像程序員一樣思考問(wèn)題,那么從這本書(shū)開(kāi)始,作為Spark用戶的你,你的思維方式即將開(kāi)始發(fā)生改變。

——來(lái)自Amazon用戶BrianCastelli的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

《掌握Apache Spark》

Mastering Apache Spark

這本書(shū)是我們收集關(guān)于使用Apache Spark的各種具體細(xì)節(jié)的最后一塊終極瑰寶。

——來(lái)自官方網(wǎng)站的書(shū)評(píng)

05.機(jī)器學(xué)習(xí)理論DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

《模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)

Pattern Recognition and MachineLearning (Information Science and Statistics)

該書(shū)的作者為一名專(zhuān)家,因?yàn)樗梢酝ㄟ^(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法背后隱含的復(fù)雜數(shù)學(xué)體系向讀者提供獨(dú)一無(wú)二的見(jiàn)解和領(lǐng)悟。我本人已經(jīng)從事神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方面的工作很長(zhǎng)時(shí)間了,并且發(fā)表過(guò)線性代數(shù)、概率和回歸分析方面的論文,我發(fā)現(xiàn)這本書(shū)中的確可以為你找到更多的啟發(fā)。

——來(lái)自Amazon用戶Sidhant的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)》

Elements of Statistical Learning

好消息來(lái)了,這將是全世界你讀到的一本最重要的書(shū)籍。這本書(shū)將每一件重要的內(nèi)容綁定在一起。只在此書(shū),別無(wú)它有。

——來(lái)自Amazon用戶Enceladus Transit的讀后感

06.實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

《Python機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)》

Python MachineLearning

即使對(duì)于像我這樣一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)新手來(lái)說(shuō),這本書(shū)也相當(dāng)了不起。在第一次讀這本書(shū)的時(shí)候,我的第一感覺(jué)就是無(wú)論從廣度還是從深度,這本書(shū)將理論和實(shí)踐完整的融合到了一起。

——來(lái)自Amazon用戶Brian M. Thomas的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)在R語(yǔ)言中的應(yīng)用介紹》

An Introduction to StatisticalLearning with Applications in R

這本書(shū)介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的基本方法。這本書(shū)主要為非數(shù)學(xué)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的本科生、研究生以及博士生準(zhǔn)備。這本書(shū)還包含大量的R實(shí)驗(yàn)研究,并詳細(xì)的解釋如何執(zhí)行各種方法。對(duì)于有實(shí)踐需求的數(shù)據(jù)科學(xué)家而言,這本書(shū)的確很有價(jià)值。

——來(lái)自官網(wǎng)的書(shū)評(píng)

07.深度學(xué)習(xí)DISCOVERY

由于目前關(guān)于深度學(xué)習(xí)優(yōu)質(zhì)的付費(fèi)書(shū)籍資源非常少,所以這里向大家推薦兩本暢銷(xiāo)的免費(fèi)書(shū)籍:

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦第一名:

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

Neural Networks and Deep Learning

這是一本在線免費(fèi)書(shū)籍,這本書(shū)可以教會(huì)你:

一個(gè)絢爛的受生物學(xué)啟發(fā)得到的程序設(shè)計(jì)范例,可以讓計(jì)算機(jī)從所觀察到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)內(nèi)容的學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中強(qiáng)大的學(xué)習(xí)技術(shù)

——來(lái)自官網(wǎng)的書(shū)評(píng)

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦第二名:

深度學(xué)習(xí)

Deep Learning

這本由Ian Goodfellow,、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的書(shū)籍正在籌備階段,有可能是未來(lái)最佳的關(guān)于深度學(xué)習(xí)的書(shū)籍。這本書(shū)的開(kāi)發(fā)版每月都在更新,在最終出版的時(shí)候讀者可以免費(fèi)獲取。

08.數(shù)據(jù)挖掘DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù),第三版(摩根考夫曼數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)系列)》

Data Mining:Concepts and Techniques, Third Edition

數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的綜合性概覽,我認(rèn)為這本書(shū)是數(shù)據(jù)挖掘專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的絕佳之選,或者也可以做為一本參考書(shū)來(lái)使用。該書(shū)以技術(shù)為焦點(diǎn)(比如如何分析數(shù)據(jù),包括準(zhǔn)備),而且這本書(shū)包括了該領(lǐng)域內(nèi)涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和預(yù)處理在內(nèi)的所有主要專(zhuān)題。然而這本書(shū)真的是非常好的方法分類(lèi)資源,在第二章你可以發(fā)現(xiàn)非常強(qiáng)大的聚合分析的方法。

——來(lái)自Amazon用戶SusanKatz的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍這本書(shū)推薦:

《巨型數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘》

Mining of Massive Datasets

這本書(shū)的設(shè)計(jì)是在沒(méi)有正式先決條件的本科計(jì)算機(jī)科學(xué)水平基礎(chǔ)上進(jìn)行。為了滿足讀者的進(jìn)一步學(xué)習(xí),很多章節(jié)都從讀者參考的方式進(jìn)行補(bǔ)充。

——來(lái)自官網(wǎng)的書(shū)評(píng)

09.SQLDISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

SQL 第二版》

Learning SQL,Second Edition

如果你正在編寫(xiě)任何種類(lèi)的數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)代碼并且你認(rèn)為你不需要懂SQL,你需要讀這本書(shū)。之后你會(huì)發(fā)現(xiàn)你需要懂得SQL并且這本書(shū)可以很好地輔導(dǎo)你。

——來(lái)自Amazon用戶Jack D. Herrington的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

SQL的艱難學(xué)習(xí)之旅》

Learn SQL The Hard Way

這本書(shū)可以教會(huì)你80%你所需要使用的SQL語(yǔ)言,同時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)建模的理論混雜在其中進(jìn)行講解。如果你還在因?yàn)闊o(wú)法了解SQL而摸索如何建立網(wǎng)站。桌面系統(tǒng)或者移動(dòng)應(yīng)用的話,那么這本書(shū)就是為你準(zhǔn)備的。這本對(duì)那些之前不懂?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)和編程,但是知道至少一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言的人有很大的幫助。

——來(lái)自官網(wǎng)的書(shū)評(píng)

10.數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)DISCOVERY

暢銷(xiāo)付費(fèi)書(shū)籍推薦:

《用白話文解釋何為統(tǒng)計(jì)學(xué),第三版》

Statistics inPlain English, Third Edition

作為一名數(shù)據(jù)分析師并且日常工作就是處理統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù),我很期待知道更多的算法和模型。盡管統(tǒng)計(jì)軟件可以我們完成每件事,但是識(shí)別出軟件咀嚼后得到的結(jié)果的確是這個(gè)工作最難以拿捏的部分。我主修生物技術(shù)專(zhuān)業(yè)并且對(duì)這些我生命中遇到的大部分的統(tǒng)計(jì)學(xué)像白癡一樣。長(zhǎng)話短說(shuō),我真的需要這本書(shū)幫助我理解更多的統(tǒng)計(jì)學(xué)概念。

——來(lái)自Amazon用戶Shyam Goli的讀后感

暢銷(xiāo)免費(fèi)書(shū)籍推薦:

《Think Stats:程序員需要的概率論統(tǒng)計(jì)學(xué),第二版》

Think Stats:Probability and Statistics for Programmers, Second Edition

Think Stats強(qiáng)調(diào)了讓你使用簡(jiǎn)單的技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)和有趣問(wèn)題答案的開(kāi)發(fā)。這本書(shū)介紹了美國(guó)國(guó)家衛(wèi)生研究院使用數(shù)據(jù)進(jìn)行的案例的研究。


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