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成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的7本入門推薦書籍
2018-01-17
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成為數(shù)據(jù)科學(xué)家的7本入門推薦書籍

過去的幾年中我一直在閱讀各式各樣的數(shù)據(jù)科學(xué)方面的書籍資料，上述7本是我個人最為欣賞的，它們都是我認(rèn)為的將數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)原理闡述的通俗易懂的很有價值的資料。書讀百遍，其義自見，即使你初看之下覺得晦澀難懂，相信多讀幾遍也就慢慢理解了。另外如果你覺得單純閱讀有點無聊的話，也可以帶著看看我之前推薦的10個免費(fèi)在線課程，相輔相成，相信你會學(xué)習(xí)的更快。

1. Lean Analytics?—?by Croll & Yoskovitz

第一本書是教會你如何建立基本的以商業(yè)思維去使用這些數(shù)據(jù)，雖然這本書本身定位是面向初學(xué)者，不過我覺得你可以從中學(xué)到更多。你可以從本書中學(xué)到一條基本準(zhǔn)則、6個基礎(chǔ)的線上商業(yè)形態(tài)以及隱藏其后的數(shù)據(jù)策略。

2. Business value in the ocean of data?—?by Fajszi, Cser & Fehér

如果說Lean Analytics是關(guān)于面向初學(xué)者講解商業(yè)邏輯加上數(shù)據(jù)，那么本書是面向大型公司來講解這些內(nèi)容。聽上去好像沒啥新鮮的，不過往往初創(chuàng)企業(yè)與獨(dú)角獸之間面對的問題是千差萬別，本書中會介紹譬如保險公司是如何進(jìn)行定價預(yù)測或者銀行從業(yè)者們又在面臨怎樣的數(shù)據(jù)問題。

3. Naked Statistics?—?Charles Wheelan

這本書我一直很是推薦，因為它不僅僅面向數(shù)據(jù)科學(xué)家，而是為任何一個行業(yè)的人提供基本的統(tǒng)計思維，這一點恰恰是我認(rèn)為非常關(guān)鍵的。這本書并沒有太多的長篇大論，而是以一個又一個的故事形式來講解統(tǒng)計思維在公司運(yùn)營中的重要作用。

4. Doing Data Science?—?Schutt and O’Neil

這算是最后一本非技術(shù)向的書了吧，這本書相較于上面三本更上一層樓，他深入了譬如擬合模型、垃圾信息過濾、推薦系統(tǒng)等等方面的知識。

5. Data Science at the Command Line?—?Janssens

在介紹本書之前首先要強(qiáng)調(diào)下，千萬不要畏懼編程，學(xué)習(xí)些簡單的編程知識能夠有助于你做更多有趣的事。你可以自己去獲取、清洗、轉(zhuǎn)化或者分析你的數(shù)據(jù)。不過我也不會一上來就扔出大堆的編程知識，我建議還是從簡單的命令行操作開始學(xué)起，而本書正是介紹如何只用命令行就幫你完成些數(shù)據(jù)科學(xué)的任務(wù)。

6. Python for Data Analysis?—?McKinney

Python算是近幾年來非常流行的數(shù)據(jù)分析的語言了吧，人生苦短，請用Python。這本書算是個大部頭了，有400多頁吧，不過它首先為你介紹了Python的基礎(chǔ)語法，因此學(xué)起來不會很困難吧。

7. I heart logs?—?Jay Kreps

最后一本書則是短小精悍，加起來才60多頁吧。不過它對于數(shù)據(jù)收集和處理的技術(shù)背景有很好的概述，雖然很多分析家或者數(shù)據(jù)科學(xué)家并不會直接用到這些知識，但是至少你能夠理解技術(shù)人員們可以用哪些架構(gòu)去解決數(shù)據(jù)問題。


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