7本学习数据科学统计和数学的最佳书籍
数据科学是一个令人难以置信的领域，它使用先进的技术处理大量数据以获取有意义的信息。它主导了世界上所有的行业，如医疗保健、金融、汽车、制造、教育等等。根据这项调查，预计到 2026 年，数据科学领域的就业人数将大幅增长 27.9%。它为那些拥有合适技能的人提供了丰厚的职业机会和高得离谱的服务和全球曝光率。
要在数据科学领域取得成功，您需要掌握以下技能：
- 数学基础
- 快速数据处理技术
- 数学创造力
- 理解统计原理
当然，在数据科学领域达到完美还需要其他技能。因此，您需要用最好的资源包围自己，以便更深入地挖掘这个领域。没有什么比阅读书籍更全面地了解数据科学更完美了。继续阅读此博客以获取有关学习数据科学的统计学和数学的 7 本最佳书籍的信息。
1.模式分类
这是理查德·奥·杜达（Richard O Duda）写的一本了不起的数学学习书。第一版于 1973 年出版，随后于 2000 年更新。这本书带有出色的文本格式，可增强算法的记忆力。它嵌入了神经网络、机器学习和统计学习等热门话题。本书涵盖的概念有：
- 贝叶斯决策理论
- 非参数技术。
- 线性判别函数
- 无监督学习和聚类。
- 随机方法
- 算法无关的机器学习。
- 多层神经网络。
- 非度量方法。
关于作者： Richard O Duda 担任电气工程教授。他因其对声音定位和模式识别的贡献而广为人知。
2. 线性代数介绍
这确实是以最简单的方式呈现线性代数的最好的书。它以极其简洁易读的格式设计。本书包含的一些奇妙概念包括：
- 矩阵分析
- 密码学
- 概率和统计
- 专业级算法
- MATLAB、Julia 和Python中的代码
关于作者： Gilbert Strang 目前是麻省理工学院的数学教授，并写了六本令人惊叹的书籍。
3. 赤裸裸的统计数据：从数据中去除恐惧
这本书以极其现实的语气编写，使统计数据栩栩如生。这本书从正态分布等基本概念到复杂数据分析算法的进展相当缓慢。这本书以一种令人难以置信的不同方式丰富了令人惊讶的概念，使统计数据易于理解和掌握。
关于作者： Charles Wheelan 是 Unite America 的教授、演讲者和创始人。迄今为止，他已撰写了十一本全球知名书籍。
4. 如何用统计撒谎
这是一本非常好的书，可以帮助您清除基础知识。它就像一个紧凑的集合，富含丰富的知识。作者阐明了相关性、回归和推理等概念。他进一步解释了粗心如何操纵数据以及如何使用统计图来发现现实。这本书很旧，但这些概念迄今为止仍然有效。这是几代学习者像老朋友一样依赖的书。
关于作者： Darrell Huff 是一位著名作家，他至少写过 16 本书。他的书已被翻译成近二十二种语言。
5. Head First Statistics：大脑友好指南
这是一本流行的书，它以讲故事的方式解释了一切。本书涵盖：
- 描述性统计数据，如均值、众数、中位数等。
- 概率分布：包括二项分布、正态分布、泊松分布等等。
- 推理统计，如相关性、假设检验等。
每个主题都在真实示例的帮助下进行解释，以促进您的学习体验。如果您想增强统计基础，这只是最佳选择。
关于作者： Dawn Griffiths 在 IT 领域拥有近二十年的经验。到目前为止，她已经撰写了四本畅销书。
6. 高等工程数学
这是数据科学和机器学习领域的著名书籍。它是学习新技能和理解基本概念的完美选择。本书包括微分方程、傅里叶分析、矢量分析、复分析等主题。此外，它还涵盖了精确的数学概念，例如偏微分方程和线性代数，并带有出色的练习以增强您的学习体验。
关于作者： Erwin Kreyszig 是一位应用数学家和教授。他以对非波复制线性系统领域的贡献而闻名。
7. 数据科学家实用统计
如果您有Python或 R 的先验知识，这是一个很好的选择。这本书涵盖了一些惊人的概念，例如：
- 探索性数据分析
- 数据采样和分发
- 统计实验
- 显着性检验
- 统计机器学习方法
- 回归和预测
还有更多有趣的概念。最好的事情是代码在Python和 R 中都可用。
关于作者：彼得布鲁斯是统计教育研究所的创始人，也是几本令人惊叹的书籍的作者，安德鲁布鲁斯在统计和数据科学领域拥有 30 多年的经验。他们共同创作了这本全球知名的书籍。
结论：有数以千计的书籍可以提高你的数据科学技能，但你不需要全部阅读。在这个博客中，我们精心挑选了最好的书籍来学习数据科学的统计学和数学。还有一些有用的参考书是Joseph K. Blitzstein 和 Jessica Hwang 的《概率导论》、Vladimir Vapnik 的《统计学习理论的本质》、Trevor Hastie、Robert 的《统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测》蒂布希拉尼、杰罗姆·弗里德曼等。