21本关于数据科学的好书

11.”Kaggle书:竞争数据科学的数据分析和机器学习，作者:Konrad Banachewicz和Luca Massaron

通过本书中的材料，您可以学习如何解决在数据科学中遇到的问题。

12.”统计学习导论作者:Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie和Robert Tibshirani

当你想要理解统计和数据科学的概念时，这本书中的信息是非常有益的。

13.”挖掘社交网络:数据挖掘Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, GitHub等马修·a·罗素(Matthew A. Russell)著

这本书让你深入了解数据科学如何在社交媒体和互联网中发挥作用。

14.”Python机器学习Sebastian Raschka和Vahid Mirjalili的作品

本指南的信息可以帮助您将Python集成到数据科学和技术实现中。

15.”大数据:可扩展实时数据系统的原理和最佳实践内森·马兹和詹姆斯·沃伦著

多年来，数据科学的组成部分已经发生了重大变化，并适应了实时环境，这一信息突出了这一点。

16.”《百页机器学习书安德里·布尔科夫(Andriy Burkov)的文章

本书的主要概念是在100页或更少的篇幅内教你需要了解的数据科学知识。

17.”傻瓜数据科学莉莲·皮尔森(Lillian Pierson)著

这本书告诉你如何使用数据使你的业务受益并提高生产力。188金宝搏官网下载

18.”深度学习基础，作者:Nikhil Buduma

深度学习是许多人没有想到的数据科学的一种形式，但信息对该主题至关重要。

19.”空间环境数据的机器学习:理论、应用和软件米哈伊尔·卡内夫斯基、瓦季姆·季莫宁和阿列克谢·波兹德纳霍夫所著

当您从地理角度看待数据科学时，统计数据会因地理位置而发生显著变化。这本书涵盖了那个细节。

20.”通过数据科学进行统计推断:对R和Tidyverse的现代探索切斯特·伊斯梅(Chester Ismay)和阿尔伯特·y·金(Albert Y. Kim)著

这本书是获得数据科学全面背景知识的最受欢迎的选择之一。

21.”做数据科学:来自前线的直言不讳凯西·奥尼尔(Cathy O 'Neil)和瑞秋·舒特(Rachel Schutt)的作品

数据科学可以以许多不同的方式影响生活的各个方面，本书对此进行了全面深入的探讨。

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