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[seo数据分析书]数据分析书推荐,我们的目标是星海

作者:八月      发布时间:2021-05-03      浏览量:0
热烈推荐的几本经典书籍,更新推荐书籍链接

热烈推荐的几本经典书籍,更新推荐书籍链接~

一、数据分析入门:

电子工业出版社的经典书籍系列,从数据分析的基本步骤、实验方法、最佳化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率方法、启发方法、直方法、回归方法、误差处理、相关数据库、数据整理技术图比较多,适合入门。

推荐理由相同,适合入门者的古典教材。

R是GNU系统自由、免费、源代码开放的软件,用于统计计算和统计制图。本书从实用统计研究的角度分析R在数据处理、模型构建、图形操作中由浅入深的结合,可以说是古典的。

入门五星推荐。其中有很多图表的例子,用手教EXCEL绘画的方法,对各种知识点(平均值、模型、中值、方差、标准偏差)的说明相当可靠,比大学的各种教科书更可靠。

首先啃咬这些时间,数据分析的理论部分基本开始,需要根据情况根据业务需求进行系统的学习。

二、数据分析高级:

墙裂推荐。Python数据分析一定要看,适合刚进公司的数据分析师。作者WesMcKinney,资深数据分析专家,在创建Lambdafoundry(数据分析公司)之前,曾是AQR合作Capital中标Management的定量分析师。有多年的Python数据分析经验,对各种Pyhon包iPython、NumPy、pandas、matpotlib等有着深刻的理解。他用自己的力量写了很多关于Python数据分析的古典文章,开发了用于数据分析的着名开源Python库:Pandas。读完这本书,敲完代码,Python数据分析就出发了。英语不行的也可以看中文版。

现在(2019年)没有中文版,这不妨碍质量,内容优秀丰富。很多牛人(TomPhillips、谷歌搜索和分析业务负责人)的顺序,数据科学如何与商业相结合?我相信这本书会给你很多启发。

2016年6月出版的500页保证质量,现有中文版,作者(JakeVanderPlas奖励)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、机械学习和扩展计算。书籍的前半部分介绍了数据分析和一般科学计算的基本Python库,后面从实际应用的角度使用Python库scikit-learn开始机械学习实践。适合有一定Python基础的人(或r基础),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,有些朋友看了之后觉得很好,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此做了序列。作者唐从、数据科学家、中国人的书一直重视实际操作性,这本书用很多例子和模型进行软件实际操作训练,贯穿统计学、机械学习和计算机科学,对于刚进行的人来说,可能有助于解决实际问题。

OK,这几本书可以看一会儿,有时间更新。什么是数据挖掘?

Lincoln:人为什么要学习数据科学?

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该怎么办?

Lincoln:做数据分析必须读的书是什么?

Lincoln:如何成为数据科学家?

Lincoln:数据科学家/统计学家应该养成什么好习惯?

Lincoln:如何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什么应用?

Lincoln:数据撒谎的真实例子是什么?

Lincoln:数据科学家(DataScientist)的职业发展途径是什么?

Lincoln:数据分析师和数据科学家有什么区别?

Lincoln:数据分析的职业前景和金钱景色远不如数据挖掘?

Lincoln:数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP有什么区别?

Lincoln:机械学习、理论优化、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模型识别的关系是什么?

Lincoln:数据科学家最终会被自动化的数据分析软件所取代吗?

Lincoln:大数据时代,统计学方法有多大效果?

Lincoln:更安全还是更危险?

Lincoln:在数据分析、挖掘方面,推荐什么样的好书?

Lincoln:达到多少规模的数据值得用大数据处理?

Lincoln:Kaggle的比赛和平时的数据分析有什么区别?

Lincoln:看了之后大声依赖的数据分析书是什么

Lincoln:如何评价新开设的数据科学和大数据技术专家?

Lincoln:用计算机和大数据进行社会科学研究会成为未来的主流吗?

Lincoln:Master不是data,而是应该找SE的工作吗?

Lincoln:现在国内spark的就业前景如何?

Lincoln:马云说数据时代的数据越有价值,这该怎么理解呢?

Lincoln:使用Hadoop能做什么有趣的事情?

Lincoln:大数据和数据挖掘可以研究的课题是什么?

Lincoln:在大数据应聘时代,普通的控制信用审查员工会被淘汰吗?

Lincoln:大数据、数据挖掘在交通领域有什么应用?

Lincoln:做噪音环境的语音识别,现在的难点主要在哪里?

Lincoln:随着面部生成技术的发展,面部识别的身份验证安全手段越来越不安全吗?

Lincoln:谈到脸部识别技术,有什么常见的误解?

Lincoln:如何看待华住旗下酒店会员1.2亿条个人信息泄露?

Lincoln:大数据和经验主义有什么区别?

Lincoln:数据挖掘能燃烧多少年?

Lincoln:中国的大数据能力在世界上是什么水平?

Lincoln:智能终端时代,如何防止个人信息泄露?