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关于数据科学的十本好书
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关于数据科学的十本好书
1. Python Machine Learning
Python 是建议数据科学家应该学习的最顶尖的语言，掌握这种技能协商薪水时能得到更多。对任何数据科学家，特别是有抱负的数据科学家，或想要把 Python 作为技能掌握的开发者而言，这本书就是你的必读书目。这本书将帮助读者利用学习深度学习、数据整理、可视化数据的 Python 开源文库。它还能提供学习策略和实践，从而改善、优化机器学习系统和算法。
作者：Sebastian Raschka
价格：Kindle 版 22.39 美元，纸质版 40.47 美元
2. Data Analytics Made Accessible
这本书为读者提供了数据分析的整体概况，所以对于想要在此领域学习更多的人，或是对需要一本初级读物并理解相关技术如何工作的经理人来说，它都是一本好书。这本书在每章开篇提供了小案例研究，并为数据挖掘技术和平台提供了一个整体概览。这本书也为了解 R 统计分析平台提供辅导。
作者：Anil Maheshwari
价格：9.99 美元
3. Data Smart: Using Data Science to Transform Information Into Insight
这本书是由
首席数据科学家撰写，集中论述了如何用微软 Excel 从数据中获得洞见，所以不要期待在这本书中学到 R 语言、Hadoop 或是 Apache Spark。但是在这本书里你将学到如何掌握 Excel 从而在数据设定中得到更多信息。
作者： John W. Foreman
价格：Kindle 版 22.99 美元，纸质版 27.99 美元
4. Data Science For Business
本书是基于纽约大学 MBA 课程编写而成，作者也是教授这一课程的讲者之一。它介绍了数据科学的基础、并引导读者获取从数据中寻找商业价值需要的「数据分析思维（data-analytics thinking）」 。本书探讨了如何以数据挖掘技术和数据使用来获得竞争优势。
作者：Foster Provost 、 Tom Fawcett
价格：Kindle 版 21.49 美元，纸质版 37.99 美元
5. Hadoop: The Definitive Guide
想要学习 Hadoop？那这本书就是你需要的。这是出版于 2015 年的第四版。本版专门使用了 Haddop 2 并增加了新的章节描述 YARN 和 Hadoop 相关项目，比如 &Parquet、Flume、Crunch、Spark。另外，本书覆盖了 Hadoop 的基础内容，MapReduce、HDFS 和 YARN。也阐述了如何建立并维护在这三个基本成分上运行 Haddop 集群。本书讨论的其他主要技术包括 Pig、Hive、Crunch、HBase 和 ZooKeeper 等。
作者：Tom White
价格：Kindle 版 24.99 美元，纸质版 32.62 美元
6. R Cookbook
这本指南提供了使用 R 语言快速进行数据分析的方法。它包含了 200 多个关于这一开源语言（统计学家们的首选）的方法。本书的书评员也是第一次接触 R，并将这本书描述为为他们节省了大量时间的具有实践意义的入门指南和参考工具。&
作者：Paul Teetor
价格：Kindle 版 24.99 美元，纸质版 32.62 美元
7. Storytelling With Data
如果你不能用受众群体觉得有趣的方式呈现给大家，那从数据中发现的关键点还有意义吗？这种把信息放到语境当中的技能也是非常有价值的能力。这本书就在以下三点上提供了窍门：如何将受众的注意力引导到最重要的数据点，如何用恰当的可视化方法交流数据，如何用故事化的方法将信息传递给受众。
作者：Cole Nussbaumer Knaflic
价格：Kindle 版 20.79 美元，纸质版 22.44 美元
8. Learning Spark
Hadoop 已然成为大数据的同义词了，然而 Spark 却是一个让大数据工程发展更快的新型的、热门技术。每一系列大数据书集都会包含一本关于 Spark 的书，而这一本则是由 Spark 的开发人员撰写的。这本书涵盖了分布式数据集、内存式缓存、交互式 shell 和像 Spark SQL 和 MLib 那样的嵌入式文库，以及连接像 HDFS、Hive、JSON 和 S3的数据资源。
作者：Holden Karau，Andy Konwinski，Patrick Wendell 和 Matei Zaharia
价格：Kindle 版 21.49 美元，纸质版 34.26 美元
9. Weapons Of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality And Threatens Democracy
这不是一本指导用书或入门书。相反，这本书关注的是：因为每个人都由同一套规则评判，算法能否通过将人类从计算中解放出来，从而让世界更加公平。但是作者也指出，对立方才是正确的。本书由前华尔街数量分析专家撰写，将带你了解算法性质的未来对文化和经济的影响。作者就我们现有的模式展开讨论，他认为这个模式是不透明的，未校准的，无可抗衡的。甚至他们是错。而且他坚持这些模式会增强歧视。举例来说，如果一个穷学生因为他的邮政编码信息显示他风险太高（还贷能力弱），那他就无法得到贷款（译者：国外银行卡会登记邮编，所以可以通过查询邮编来得知相应的信用记录），随后他将无法得到这个能将他带离贫困的教育机会。
作者：Cathy O'Neil
价格：Kindle 版 13.99 美元，精装版 18.50 美元
10. Building Data Science Teams
这是一本由美国白宫国家科学与技术政策办公室的首席数据科学家撰写的免费电子书。本书阐释了技能、观点、工具和他认为成功定位数据科学团队的流程。作者 DJ Patil 将他作为 Linkedin 数据科学团队架构师的经历带到本书当中，描述了成为数据科学家的四个重要资质和建立「数据驱动（data driven）」组织意味着什么。
作者：DJ Patil
价格：免费
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从入门到专家 20款数据可视化工具盘点
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是，这些工具大多免费。第一部分：入门级工具1.ExcelExcel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。2.CSV/JSONCSV(逗号分隔值)和JSON(JavaScript对象注释)虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
在国内，大部分的Spark用户都是由Hadoop过渡而来
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数据可视化的优秀入门书籍有哪些
提问者采纳
3　 延续性的密度6.1.2.2.1　 柱形4.1　 热身7.5　 小结第7章　 发现差异7.3　 气泡6：第1章　 用数据讲故事1.2.2.3.3.2.2.3　 星光灿烂7.5　 小结第8章　 有关空间关系的可视化8.2　 单纯的点8.2.2.2.2　 探索更多的变量6.3　 有问题的数据1.3　 动画8.1　 不只是数字1.1.2　 整体中的各个部分5.2.3　 平滑和估算4.3　 地区8.3　 减少维度7.3.3　 比例中的堆叠5.3　 绘图软件3.3.2.3.3　 自动搜集数据2.1.4　 寻找异常值7.3　 确保几何上的正确性1.2　 让读者作好准备9.1　 解释编码1.2　 在多个变量间比较7.2.2.5　 考虑你的受众1.2.4　 层级和矩形5.4.1　 在差异中寻求什么7.4.1　 可选项3.5　 衡量各种可选项3.4　 提供数据来源1.3.1.1　 收集数据2.1　 模式1.4　 引人注目1.3　 娱乐1.1　 在比例中寻求什么5.4　 平行前进7.1　 堆叠的延续5.3.1　 由他人提供2.4.1　 可选项3.3　 有大有小的点8.2　 抓住差额8.2　 编程工具3.2　 标注坐标轴1.4.2　 一步一个台阶4.4　 小结第2章　 处理数据2.2　 取舍3.3　 圆点4.2　 相面术7.1　 让自己作好准备9.3.1　 新闻报道1.3　 视觉提示9.1.1　 可选项3.1　 在关系中寻求什么6.1.2　 设置数据的格式2.2.1.2　 寻找数据源2.3.1　 更多的圆点6.3　 用代码来格式化2.2　 取舍3.2.2　 关联性6.3.3　 小结第3章　 选择可视化工具3.1　 老式的分布图表6.6　 小结第4章　 有关时间趋势的可视化4.1　 开箱即用的可视化工具3.2.3.2　 取舍3.2　 艺术1.1　 数据格式2.3.3　 分布6.4　 地图绘制工具3.2.1　 在空间中寻求什么8.2　 有关分布的柱形6.4　 跨越空间和时间8.1　 在时间中寻求什么4：数据可视化指南》望采纳哦.4.2　 我们要寻求什么1.3.2　 柱形的堆叠4.1　 点与点相连4.2　 相互关系1.1　 可选项3.1　 饼图5.2　 逐点详述5.4　 对照和比较6.3　 延续性数据4.2.2　 时间中的离散点4.3　 设计1.2.2.3　 带时间属性的比例5.2！谢谢目录.1.1　 找到纬度和经度8.2　 格式化工具2《鲜活的数据.2.4　 小结第6章　 有关关系的可视化6.5　 小结第9章　 有目的地设计9.2　 取舍3.2.3.3.4　 小结第5章　 有关比例的可视化5.1　 系列组图8.2.2　 具体位置8.2　 面包圈图5.1.4　 好的可视化9
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