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「数据分析」书籍推荐,我们的目标是星辰大海

作者:jcmp      发布时间:2021-04-23      浏览量:0
热诚推荐看过的几本经典,更新推荐图书链接

热诚推荐看过的几本经典,更新推荐图书链接~

一、数据分析入门:

电子工业出版社的经典书目系列,从数据分析基本步骤开始、实验方法、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多,适合入门。

推荐理由同上,适合入门者的经典教材。

R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,用于统计计算和统计制图。这本书从实用的统计研究角度逐例分析R在数据处理、模型构建、以及图形操作上的由浅入深的结合,堪称经典。

入门五星推荐。 里面很多图表实例,手把手教你如何EXCEL画图,对各种知识点(平均值,模式,中值,方差,标准偏差)的讲解相当的到位,比起大学里的各种课本靠谱。

先把这些花时间啃啃,数据分析的理论部分就基本入门了,根据实际情况还需要结合你的业务需求来进行系统的学习。

二、数据分析进阶:

墙裂推荐。 Python数据分析必看,适合入行不久的数据分析师。作者Wes McKinney,资深数据分析专家,在创建Lambda Foundry(数据分析公司)之前,曾是AQR Capital Management的定量分析师。有多年的Python数据分析工作经验,对各种Pyhon包iPython,NumPy,pandas,matpotlib等有着很深的理解。他仅凭一己之力撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,并开发了用于数据分析的著名开源Python库:Pandas。看完这本,敲完代码,Python数据分析就算上道了。英文不行的也可以看中文版:

目前(2019年)未有中文版,但这不妨碍它的质量,内容优秀且丰富。很多牛人(如Tom Phillips,Google搜索和分析业务主管)为之作序,数据科学如何与商业结合?相信这本书会给你不少启发。

2016年6月出版的,500页保质保量,目前已有中文版,作者( Jake VanderPlas )是华盛顿大学电子科学研究所的高级数据科学研究员,研究领域包括天文统计学、机器学习和可扩展计算。书的前半部分介绍了用于数据分析和一般的科学计算的基本Python库,后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机器学习实践。适合有一定Python基础人(或者R基础),并且想学习如何使用Python进行数据分析的人。

数据科学界为数不多的国内出版物,几个友人看过后觉得不错,中国工程院院士,前中国科学院计算技术研究所所长李国杰也为之做序。作者唐亘,数据科学家,国人的书一向注重实操性,此书用了大量的例子和模型进行软件实操演练,将统计学、机器学习和计算机科学融会贯通,对于刚刚入行还摸不清门道的人来说,可能会帮你解决一些实际问题。

OK,这几本够看一阵了,有时间再更新。

Lincoln:什么是数据挖掘?

Lincoln:人为什么要学数据科学?

Lincoln:如何系统地学习数据挖掘?

Lincoln:大数据最核心的价值是什么?

Lincoln:零基础学习 Hadoop 该如何下手?

Lincoln:做数据分析不得不看的书有哪些?

Lincoln:如何成为数据科学家?

Lincoln:数据科学家 / 统计学家应该养成哪些好习惯?

Lincoln:怎么培养数据分析的能力?

Lincoln:制约大数据发展的核心因素是什么?

Lincoln:大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用?

Lincoln:「数据会说谎」的真实例子有哪些?

Lincoln:数据科学家 (Data Scientist) 的职业发展路径是什么?

Lincoln:数据分析师和数据科学家有何区别?

Lincoln:数据分析职业前景和钱景远远不如数据挖掘?

Lincoln:数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么?

Lincoln:机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么?

Lincoln:数据科学家是否最终会被自动化数据分析软件替代?

Lincoln:大数据时代,统计学方法有多大的效果?

Lincoln:大数据时代,我们的个人信息是更安全还是更危险?

Lincoln:在数据分析、挖掘方面,有哪些好书值得推荐?

Lincoln:达到多大规模的数据,才值得用大数据的方式来处理?

Lincoln:Kaggle的比赛和平时的数据分析有哪些区别?

Lincoln:有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书?

Lincoln:如何评价新开设的「数据科学与大数据技术」专业?

Lincoln:用计算机和大数据进行社会科学研究会成为未来主流吗?

Lincoln:Master是否应该去找SE的工作而不是data scientist?

Lincoln:现今国内spark的就业前景如何?

Lincoln:马云说,数据时代数据是越用越值钱,这个该怎么理解?

Lincoln:使用Hadoop能做哪些比较有趣的事情?

Lincoln:在大数据或数据挖掘方面可以研究的课题有哪些?

Lincoln:大数据征信时代,普通的风控信审从业人员是否会被淘汰?

Lincoln:大数据、数据挖掘在交通领域有哪些应用?

Lincoln:做好嘈杂环境的语音识别,目前难点主要在哪里?

Lincoln:随着人脸生成技术的发展,基于人脸识别的身份验证安全手段会越来越不安全吗?

Lincoln:谈到人脸识别技术,有哪些常见的误区?

Lincoln:如何看待华住旗下酒店会员 1.2 亿条个人信息泄漏一事?

Lincoln:大数据与经验主义有什么区别?

Lincoln:数据挖掘还能火几年?

Lincoln:中国的大数据能力在全球是什么水平?

Lincoln:智能终端时代,如何预防个人信息泄露?