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沉沙
2019-02-20
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摘要：本篇文章探讨了大数据分析之入行数据科学，这些书一定要看，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
本篇文章探讨了大数据分析之入行数据科学，这些书一定要看，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
大数据已经成为这个时代的标志，如何理解和运用大数据，也是我们这个时代的重中之重。因此选择一本合适的数据科学书至关重要。
近日，在GitHub上看到一张大而全的数据科学书单图，该图片分成七大领域，各自都有相对应的推荐书单，本文就为为各位推荐几本书，希望能够有助于你在大数据方面的学习。
1、《数据科学入门》
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》
本书清晰易懂，适合统计基础一般的人用来先理解ML的概念，书中涵盖大量数据科学的概念，读起来通俗易懂。你可以把书中大框架都理解了再去看别的更偏重理论或算法的书，
3、《贝叶斯思维》
这本书旨在帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，但阅读本书之前你最好懂一点概率知识和程序设计。本书在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题。在解决问题的过程中，作者还潜移默化的帮助读者形成了建模决策的方法论，在这个意义上，这本书又是一本关于数学建模的成功样本。
4、《数据科学实战》
这本书涉及的面包含数据科学的各个层面，是相关专家客座课堂讲义的分析和总结，主要涵盖以下内容：
● 统计推断、探索性数据分析（EDA）及数据科学工作流程
● 算法
● 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理
● 逻辑回归
● 金融建模
● 推荐引擎和因果关系
● 数据可视化
● 社交网络与数据新闻
● 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop
本文由职坐标整理发布，学习更多的相关知识，请关注职坐标IT知识库！
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