开始您的旅程的 10 大数据分析书籍

您是否知道我们在全球范围内每分钟发送和接收大约 1810 万条消息，并在一分钟内观看 450 万个 YouTube 视频？ 简单地说，我们每天产生大约 2.5 万亿字节的数据！

随着每秒数据量的增加，自然会产生对能够分析并使其易于理解的专业人员的需求。 这样的专业人员是数据分析师，他将数字、统计数据、数字等转换为可理解的形式。

对于有抱负的数据分析师来说，了解数据分析的基础知识至关重要，还有什么比阅读更好的方法呢？ 在开始您的旅程之前，通过这些数据分析书籍进行数字排毒。 这份榜单涵盖了十本数据分析必读书籍，包括人工智能、Python、大数据、机器学习等。

十大数据分析书籍

数据分析变得可访问，由 Anil Maheshwari 博士撰写

该书于 2014 年出版，涵盖了人工智能、数据隐私等几个重要主题，并提供了数据科学方面的职业建议。 使这本书更有趣的是它的组织结构。 这本书有一个有机的结构，就像你大学的入门课程一样。 除了重要概念的高级概要外，本书还包括：

• 可以在您的投资组合中进行的案例研究
• 使用数据分析的真实示例
• 为初学者制作的 Python 和 R 教程
• 一套复习题，帮助学习者检查自己的成长

Too Big to Ignore：The Business Case for Big Data，作者：Phil Simon

这是大数据分析书籍的经典之一。 作者从当地政府和私营公司的大数据应用中提取了现实生活中的示例，以解释大数据的重要性。 在内容中，Phil Simon 探讨了近年来大数据使用的激增，简化了内容，并通过案例研究使其易于理解。 这本书之所以在此列表中，是因为它易于阅读，并且在现实生活中对大数据的实施非常清晰。

人工智能：人类思维指南，由 Melanie Mitchell 撰写

这本书探讨了人工智能的动荡历史、它的成功，甚至是围绕它出现的恐惧。 这本书是数据分析师的必读之书，因为米切尔在整个内容中提出了许多与人工智能相关的紧迫问题，这促使读者思考他们是否应该担心这一发现。 深入研究这本书的另一个原因是人工智能的炒作和实际成就之间的明显区别，同时编织了关于科学及其背后的人的叙述。

查看我们的数据科学在线课程，提升自己的技能

探索我们流行的数据科学认证

赤裸裸的统计数据：从数据中去除恐惧，查尔斯·惠兰（Charles Wheelan）撰写

如果您正在寻找对迄今为止所学的统计数据的全新观点，那么这本书就是您要阅读的书。 如果数学概念以符号和数字串的形式出现，你会避开它，请深入阅读本书。 在本书中，作者以有趣和启发性的方式解释了回归、相关等核心统计概念。 作者幽默地解释了为什么你应该学习统计，不仅仅是因为你是一个专业人士，而是一个普通人。

用于数据分析的 Python，由 Wes McKinney 编写

如果您是 Python 新手，这是一本学习复杂 Python 概念的理想书籍。 这本书提供了一个学习机会，了解如何对 Python 数据集执行操作，包括处理、数据操作、处理和清理。 本书还提供了创建交互式静态可视化的知识，以及 Python 库的宝库。

SQL 快速入门指南：使用 SQL 管理、分析和操作数据的简化初学者指南，由 Walter Shields 编写

本书介绍了结构化查询语言或 SQL，它是数据分析最常用的工具之一。 这本书在我们的前 10 名数据分析师书籍列表中，因为：

• 它提供对 SQL 浏览器应用程序和示例数据库的访问，帮助学习者将他们的理论付诸实践。
• 终生访问各种数字工具，其中参考指南和工作簿只是其中的一小部分。
• 教授使用 SQL 与关系数据库进行通信。
• 向学习者提供有关向雇主推销新获得的 SQL 技能的正确方法的建议。

需要学习的顶级数据科学技能

使用社交媒体分析创造价值：管理、调整和挖掘社交媒体文本、网络、操作、位置、应用程序、超链接、多媒体和搜索引擎数据，作者 Gohar F Khan

如果您正在搜索能够教您在社交媒体平台上优化数据使用的数据分析师书籍，这是理想的选择。 作者解释了社交媒体潜在客户生成背后的理论、策略、概念和技术。 这本书还提供了关于企业如何提高客户忠诚度、提高网页流量以及在做出重要业务决策之前要记住什么的观点。 这本书提供的教程、工具和案例研究对于品牌来说是卓有成效的，并且对于初学者来说是必读的，因为社交媒体分析的复杂概念被简单地描述了。

培养分析人才：成为一名数据科学家，文森特·格兰维尔 (Vincent Granville) 撰写

这本书是初出茅庐的数据分析师的必读之书，他们希望从开发详细分析的角度来满足业务目标。 Granville 解释了核心数据科学方面以及获得它们所需的技能。 此外，本书还提供了急需的问题来破解你的工作面试、简历样本、工作清单实例和薪资调查。

深度医学：人工智能如何让医疗保健再次成为人类，由 Eric Topol 撰写

这本书探讨了人工智能彻底改变医学世界的潜力。 它描述了人工智能如何通过改变他们所做的一切——从扫描或诊断疾病到提出治疗建议甚至记笔记——来赋予医生和医生权力。 这本书不仅解释了如何降低医疗费用，还解释了如何显着降低死亡率。 倾向于数据分析的医学学习者必须选择这本书。

阅读我们热门的数据科学文章

数学毁灭的武器：大数据如何增加不平等并威胁民主，作者：Cathy O'Neil

我们排名前十的数据分析书籍中的最后一本书是 O'Neil 的一本书，它为数据的阴暗面打开了大门。 它解释了数据作为不负责任使用工具的效力和潜力。 这本书警告人们不要鲁莽地使用描述机器决策结果的数据，并提醒读者注意算法增强歧视的力量。 尽管每个读者可能与作者不在同一页上，但这本书是提高认识的必读之书，它限制了它的使用，以确保通过负责任的使用获得好处。

从 upGrad 开始您的数据科学职业生涯

决策是一项重要的数据分析师技能，您可以向 upGrad 学习。 upGrad 的数据科学和商业分析专业证书课程与马里兰大学合作提供，在那里您有机会学习统计、解决问题、预测分析等技能。 以下是一些课程亮点：

• 超过 400 小时的学习时间
• 超过 100 小时的现场会议
• 1 个您选择的领域的 Capstone 项目
• 20 多个作业和案例研究
• 有机会获得价值 50k 的青年人才奖学金