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大資料和資料科學作為目前正處於風口上的技術領域，資料科學家這一職業也越來越火熱。
新的一年開始，正是提升自己，增加薪資的好時間。
下面這十本書，帶你打好資料科學基礎。
01
《資料科學入門》
作者：
Joel Grus
出版社：
人民郵電出版社
介紹：
本書從零開始講解資料科學工作，教授資料科學工作所必需的技能，並帶領讀者熟悉資料科學的核心知識——數學和統計學。作者選擇了功能強大、簡單易學的Python語言環境，親手搭建工具和實現演算法，並精心挑選了註釋良好、簡潔易讀的實現範例。書中涵蓋的所有程式碼和資料都可以在GitHub上下載。
推薦理由：
這本書中的概念，是向完全不熟悉資料科學的學習者介紹的。如果你作為一個初學者，甚至不知道一些關於Python的知識，那麼這一本書強烈推講給你，從零開始學習最適合不過。
02
《人人可懂的資料科學》
作者：
約翰 · D.凱萊赫
出版社：
機械工業出版社
介紹：
本書從資料科學發展演化史，資料科學定義，資料、資料集，資料科學生態系統，機器學習，資料科學標準任務，隱私與道德，發展趨勢等角度，對資料科學展開了精彩的闡述。
推薦理由：
這本書本書簡要介紹了資料科學的發展階段 + 基礎知識，沒有高深晦澀的專業概念，取而代之的是資料科學在現實的應用以及未來發展，文字簡明容易理解。
03
《Data Science for Business》
作者:
Foster Provost
Tom Fawcett
出版社:
O'Reilly Media
介紹：
本書是對資料科學原理和理論的介紹。此外，它解釋瞭解決這類問題的必要分析思路。它還討論了探索資訊所需要的各種資料探勘技術。
推薦理由：
本書清晰易懂，適合統計基礎一般的人用來先理解ML的概念，書中涵蓋大量資料科學的概念，讀起來通俗易懂。你可以把書中大框架都理解了再去看別的更偏重理論或演算法的書。
04
《深入淺出資料分析》
作者：
米爾頓
出版社：
電子工業出版社
介紹：
本書介紹了：資料分析基本步驟、實驗方法、最最佳化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀機率法、啟發法、直方圖法、迴歸法、誤差處理、相關資料庫、資料整理技巧。同時介紹資料分析十大要務、R工具及ToolPak工具。
推薦理由：
以類似“章回小說”的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的資料分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹資料分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現《深入淺出資料分析》目標知識以外，為讀者搭建了走向下一步深入研究的橋樑。
05
《The Signal and the Noise》
作者：
納特 · 西爾弗
出版社:
中信出版社
介紹：
本書可能是世界上最受歡迎的與統計相關的書籍之一。訊號與噪聲是資料科學中一種常用的比喻手法。“訊號”指的是我們想要並需要的事實，而“噪聲”則是另一回事，通常指的是不相干的資訊，它阻礙或誤導我們搜尋真實的訊號。
推薦理由：
啟迪讀者學會用機率的方法思考問題清楚地區分什麼是不可預測的、什麼是可預測的。開始學會注重能帶領他們接近真相的成千上百個小細節，能辨識出什麼是噪聲、什麼是訊號，是學習資料科學。
06
《演算法霸權：數學殺傷性武器的威脅》
作者：
凱西 · 奧尼爾
出版社：
中信出版社
介紹：
我們生活在一個依賴“演算法”的時代，它對我們生活的影響越來越大，我們去哪裡上學，我是不是應該貸款買車，我們應該花多少錢來買健康保險，這些都不是由人來決定的，而是由大資料模型來決定的。透過個案追蹤，凱西·奧尼爾揭示了大資料是如何影響我們將來的，它不僅影響著個人，也影響著整個社會。
推薦理由：
若你想從事資料科學相關的工作，這本書絕對是必讀之作。讀完本書，你會對大資料有更深刻的理解。
07
《演算法之美：指導工作與生活的演算法》
作者：
布萊恩 · 克里斯汀
湯姆 · 格里菲思
出版社：
中信出版集團
介紹：
這本書告訴我們如何更有效地利用直覺、什麼時候應該把選擇權交給命運、無所適從的時候應該如何做出選擇，以及如何有效地與他人保持聯絡。這本書把計算機科學的智慧轉化為人類生活的策略，引導我們做出明智的選擇。
推薦理由：
本書透過討論人類事務演算法設計的概念，以幫助人們更好地處理日常生活中遇到的難題。
08
作者：
丹尼爾 · 卡尼曼
出版社：
中信出版社
介紹：
卡尼曼透過展示數十年實驗成果，打開了認知心理學、認知科學、對理性與幸福的研究以及行為經濟學的新局面。
推薦理由：
卡尼曼在《思考，快與慢》中揭示了三十多種理性偏差，如啟發式聯想，其中包括可得性偏見、錨定效應、直覺判斷、光環效應等；如過度自信，其中包括後見之明、有效性錯覺、演算法判斷等；如前景理論，包括風險決策、損失厭惡、稟賦效應、四重模式等。它們像一面思維的立體鏡子，360度角照見大腦思考過程和頑固的偏差，讓你認知你自己的思考決策過程。
09
作者：
艾倫 · 唐尼
出版社：
人民郵電出版社
介紹：
而貝葉斯方法是一種常見的利用機率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
推薦理由：
這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點機率知識和程式設計。
10
作者：
Rachel Schutt
Cathy O'Neil
出版社：
人民郵電出版社
介紹：
本書脫胎於哥倫比亞大學“資料科學導論”課程的教學講義，它界定了資料科學的研究範疇，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介紹資料科學的實用指南，堪稱大資料時代的實戰寶典。
推薦理由：
本書能夠引導讀者舉一反三地解決重要問題，內容包括：資料科學及工作流程、統計模型與機器學習演算法、資訊提取與統計變數建立、資料視覺化與社交網路、預測模型與因果分析、資料預處理與工程方法。另外，本書還將帶領讀者展望資料科學未來的發展。
以上這十本書，都是資料科學基礎學習精選書籍。新的一年，同學們要抓緊時間閱讀，查缺補漏，提升自己的能力。當然，要成功躋身資料科學家，你要學的還有很多！
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