2020 年学习数据科学的 5 本最佳书籍

如果你想学习数据科学，这里有 5 本不错的书籍可以推荐给你。

1. Python 数据科学手册

该书由 Jake VanderPlas 编写，是一本全面介绍 Python 数据科学库的实用手册。

该书重点介绍了 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn 等常用 Python 数据科学库的用法，并在每一章末尾提供了练习题和答案。

除此之外，书中还提供了大量有用的信息和技巧，如快速生成交互式数据可视化、建立高效的数据处理流程等。

2. 数据科学实战

该书由 Joel Grus 编写，是一本很适合初学者的 Python 数据科学指南。

该书涵盖了从数据清洗到模型评估的各个流程，并且通过代码示例详细介绍了如何使用 Python 实现这些过程。

这本书重点介绍了 Pandas 和 Scikit-Learn 库的用法，让你能够快速上手做数据科学。

3. 统计学习方法

该书由李航编写，是国内数据科学领域中的经典教材之一。该书通过对统计学习的数学原理进行深入解析，帮助读者理解各种常见机器学习算法的原理和实现方法。

李航在书中不仅介绍了常见机器学习算法的数学原理和实现方法，还提供了一些实用的技巧和经验，如超参数调优、模型评估等。

该书在国内机器学习领域具有较高的权威性和参考价值。

4. Python 机器学习

该书由 Sebastian Raschka、‎ Vahid Mirjalili 编写，是一本很经典的 Python 机器学习指南。

该书涵盖了从单变量线性回归到深度学习的各种机器学习算法，并且在每一章末尾提供了练习题。

该书介绍了常见机器学习算法的原理和实现方法，并且提供了大量实用工具和技巧，如特征选择、模型评估和部署等。

5. 深度学习入门

该书由斋藤康毅编写，是一本讲解深度学习基础的入门指南。

该书使用 Python 语言介绍了深度学习的基本概念和方法，并且通过一些例子详细介绍了深度学习的实现方法。

该书内容通俗易懂，循序渐进，适合于初学者入门。读完该书后，你将掌握深度学习的基本思想，并且能够使用 Python 实现一些简单的深度学习算法。

以上就是 2020 年学习数据科学的 5 本最佳书籍推荐，希望对你有所帮助！