数据科学是当今科技行业最具革命性的领域！所有公司，无论是小型企业还是科技巨头，都使用数据来了解市场趋势并保持竞争优势。由于越来越多的公司在使用数据科学，对数据科学家的需求也越来越大！这篇文章涵盖了学习数据科学的最佳书籍，适合该领域的新手和只想刷新记忆的人！
这些书都非常受欢迎，被认为是数据科学的黄金标准。首先，您可以查看提供有关 R 和Python数据科学基本信息的初学者书籍。也有一些专家书籍深入研究数据科学的特定子类别，如深度学习、数据挖掘等。所以不用多说，现在让我们看看这些书！
初学者数据科学书籍
1. 数据分析的Python
想学习如何在Python操作、处理、清理和处理数据集。这本书对你来说是个不错的选择！它有许多不同的案例研究，展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。您还将学习 NumPy 中的基本和高级功能，使用 Pandas 库中的工具执行数据分析，使用 Pandas 中的 groupby函数使用 matplotlib、切片、切块和汇总数据集创建可视化，并使用 IPython shell 和 Jupyter notebook 进行探索计算。 Python for Data Analysis 完美地介绍了使用Python可用的各种数据科学工具进行数据分析的世界。
2. R 数据科学
本书是数据科学中 R 的完美介绍。它将教您有关 RStudio 和 tidyverse 的知识，tidyverse 是一组 R 包，可与数据科学一起使用。本书侧重于使用 R 进行数据整理、数据探索和数据建模，同时还提供了不同的 R 工具来更快速、更轻松地解决数据问题。因此，如果您想全面了解数据科学，并了解实现这种理解所需的所有基本工具，请选择 R 进行数据科学。本书分为多个部分，每个部分都涉及数据科学的不同方面以及有助于您进一步理解在这些部分中学习的内容的练习。
3. 数据科学家的实用统计
统计学在数据科学中非常重要，但很少有数据科学家真正接受过统计学培训。本书旨在通过以有助于数据科学的方式教授统计学来纠正这一点。数据科学家的实用统计对于了解探索性数据分析如何成为数据科学中的重要一步非常有用，即使在使用大数据时，随机抽样也可以减少偏差。本书还重点介绍了可以从数据中“学习”并将该学习应用于未来数据集的统计机器学习方法。总而言之，这本书是学习数据科学统计学的绝佳选择，尤其是如果您熟悉 R 编程语言，并了解一些基本的统计学。
4. 用于预测数据分析的机器学习基础
这本书是机器学习与预测数据分析的绝佳选择，机器学习可用于通过从大型数据集中提取模式来创建预测模型。本书使用理论概念和实际应用详细分析了这种使用预测数据分析的机器学习应用。本书详细描述了预测数据分析轨迹：从数据到洞察力再到决策。它还描述了机器学习的四种方法：基于信息的学习、基于相似性的学习、基于概率的学习和基于错误的学习，每种方法都有一个非技术概念解释，然后是数学模型和算法，并通过详细的工作示例进行说明。购买用于预测数据分析的机器学习基础书籍
5. Python机器学习简介：数据科学家指南
机器学习和数据科学都是热门话题，有多种应用，只受你想象力的限制！因此，使用Python进行机器学习简介是一份数据科学家指南，它试图通过教您使用Python和 scikit-learn 库创建自己的机器学习解决方案的方法来扩展您的想象力。本书从机器学习的基础开始，然后介绍各种机器学习算法的优缺点。然后它处理各种高级主题，例如数据处理、模型评估、管道等。简而言之，您将基本上使用Python来提高您的机器学习和数据科学技能。购买Python机器学习入门书籍
专家数据科学书籍
1. Python数据科学手册
这是一本经典的Python数据科学手册。它将向您介绍Python的各种工具，如用于计算环境的 IPython 和 Jupyter、用于操作数字的 NumPy、用于高效存储和操作数据的 Pandas、用于数据可视化的 matplotlib、用于高效Python机器学习算法实现的 Scikit-Learn 等。 Python数据科学手册的所有这些功能使其非常适合在提到的所有Python工具的帮助下操作、转换、可视化和清理数据。这是一份综合性的桌面参考资料，数据科学初学者和经验丰富的专业人士都可以使用它来保持记忆力。
2. 深度学习
深度学习是机器学习的一个子集。它基于实例学习，就像人类一样，使用人工神经网络。创建这些人工神经网络是为了模仿人脑中的神经元，以便深度学习算法可以更有效地学习。本书对深度学习进行了全面而“深入”的研究。它涵盖了数学和概念背景，包括线性代数、数值计算、概率论和信息论、机器学习等主题。它还教授目前在技术行业中使用的各种深度学习技术，包括深度前馈网络、卷积网络、优化算法、正则化、序列建模等。这本书通过深入研究语音识别、图像识别、自然语言处理、计算机视觉、生物信息学、在线推荐系统等，展示了为什么深度学习如此受欢迎。
3. 海量数据集的挖掘
顾名思义，这本书的重点是挖掘机器学习中的海量数据集。这些海量数据集已成为数据科学领域的一部分，因为互联网和在线商务产生了大量数据。海量数据集的挖掘侧重于可用于解决数据挖掘中的一些问题的算法。这些算法甚至可以应用于非常大的数据集。这本书还提到了诸如局部敏感哈希和流处理算法之类的算法，这些算法可用于挖掘速度太快而无法使用传统详尽处理的数据。它还涵盖了数据挖掘的其他方面，例如 PageRank 和其他组织 Web、聚类、查找频繁项集的问题等方法。
总之，所有这些书都是详细学习数据科学的绝佳选择。无论您是该领域的初学者还是专家，您都可以通过这些书籍了解更多信息并刷新您的知识。其中一些书籍还侧重于数据科学的特定专业，而另一些则是面向初学者的入门书籍。因此，请查看它们并选择您认为适合您的那个。享受阅读！