2022 年最值得阅读的 10 大数据科学书籍

快速数字化和对互联网的依赖是许多数据专业人员难以管理和使用的原因。 不断发展的数据科学领域已经准备好跟上巨大的数据生产并从中获得价值。

数据科学是指通过机器学习工具和可视化方法通过深入分析、结构化和集成到有价值的见解中来管理大量生成的数据的研究。 它使用算法来构建预测模型，并在非结构化数据上实施它们以赎回信息。

随着数据科学的创新和重要性，数据科学将成为最受欢迎的工作领域。 预计到 2026 年，其市场规模将扩大至 3229 亿美元。 那么，为什么不现在就开始您的数据科学事业呢？

我们为初学者推荐的十大最佳数据科学书籍对于您获得数据科学工作的旅程至关重要！

顶级数据科学书籍

1. Lillian Pierson 的傻瓜数据科学

随着对数据科学专业人士的需求不断增长，越来越多的人开始学习数据科学课程，以寻求在未来大幅增长的领域中的职位。 这本书是人们用来培养数据科学基础的基本资源之一。

傻瓜数据科学是人们进入课程并寻求基础知识和高级概念组合的快速入门。 本书涵盖了数据科学、大数据和数据工程的同化，以识别用于有效数据管理的实施技术。 初学者可以选择这个作为数据科学的先行者。

2. Dawn Griffiths 的 Head First Statistics

Head First Statistics 是对数据科学及其统计方面的出色介绍，包括概率、回归、相关性和推论统计课程。 就像其他 Head First 系列一样，这本书优先考虑保持本书的对话性和读者友好性。 因此，许多人喜欢将其作为他们对数据科学的第一次洞察。

为了保持本书的全面性，包括图形的使用和各种现实生活中的示例，以实现更高的清晰度和主题的实施。 Head First Statistics 是初学者在其数据科学初学者资源中所希望的一切，可以轻松且信息丰富地开始。

查看我们的数据科学认证以提升自己的技能

3. 从零开始的数据科学：Joel Gurus 的 Python 第一原则

从头开始的数据科学以数据科学的核心结构为目标，并使其对读者——统计学和数学——具有全面性。 它与最基本的数据科学工具一起工作，并从头开始讲述它们的实现，并解释这些工具背后的原理。

Joel Gurus 还通过本书强调了数据科学家必不可少的黑客技能，同时扩大了学习更多关于自然处理和网络分析的机会，以拓宽您的数据科学知识。 简而言之，它以小片段的形式包含了数据科学的各个方面，以便快速叙述数据科学课程的预期内容。

探索我们流行的数据科学学位

4.彼得布鲁斯和安德鲁布鲁斯的数据科学家实用统计

对于有抱负的数据科学家来说，《数据科学家实用统计》是一个很好的开始，他们希望找到涵盖抽样、随机化、分布和其他高级概念的数据科学概述。

这本书包含对 ML 模型、高级概念的调查，以及对这些概念为何与数据科学相关的详尽解释。 虽然解释和例子不是很详细，但这本书可以作为快速概念修改的简单参考。

5. Jake VanderPlas 的 Python 数据科学手册

本书通过 Python 强调数据科学概念，它通常作为一个强大的工具来处理许多自然语言处理算法。 该手册讲述了 NumPy、IPython 和 Jupyter 的概念，以使用数据科学家实现适合 Python 的计算环境。

Python 手册可能不适合数据科学新手。 但是，旨在通过 Python 进入机器学习的专业程序员可以选择这本书。

2022 年需要学习的顶级基本数据科学技能

6. Cole Nussbaumer Knaflic 用数据讲故事

获取有价值的数据并不是数据科学的唯一方面，本书重点介绍了数据科学的一个重要方面：数据可视化。 这本书遵循讲故事的模式和广泛的图形来解释不同的概念。

作者试图让这本书尽可能全面，让用户深入了解要点，而不是拐弯抹角。 然而，通读这本书可以让考生准备好接受关键概念，如观察、重要信息分析、可视化工具等。

7. Trevor Hastie、Gareth James、Robert Tibshira 和 Daniela Witten 的统计学习简介

本书深入了解了一组专家编写的处理复杂数据科学结构所需的工具。 每一章都为相关应用提供了有用的建模和预测技术。

它提供了真实世界的示例以保持相关性，同时扩展了多种分析实施方法，以简化读者的过程，易于应用。

8. R for Data Science by Hardley Wickham

这本书是基础和高级数据科学概念的完美结合。 初始阶段将向读者介绍基本概念，随着本章继续深入，概念变得复杂。

R for Data Science 编译概念及其实现背后的原因，以便彻底理解。 它还涵盖了数据科学的实际业务方面，这与当前的数据科学领域非常相关。

阅读我们热门的数据科学文章

9. Cathy O'Neil 做数据科学

这本书是对数据科学的出色介绍，其中包含可靠的方法、模型和算法，它们扩展了它们的正确实现。 它探讨了逻辑回归、算法、统计推断、数据工程和数据可视化等主题，以掌握核心数据科学概念。

学习者可以将其包含在他们的数据科学研究资源中，以更好地理解数据科学概念。

10. Christopher Bishop 的模式识别和机器学习

模式识别和机器学习是所有级别的数据科学爱好者的必备书籍。 这本书通过广泛使用彩色图像和图表为吸引读者提供了对数据科学概念的深入洞察。

它通过详细的分析彻底解释了机器学习概念及其分析特征。 这是您数据科学职业生涯的一个特殊开始。

2022 年需要学习的顶级基本数据科学技能

通过专业认证拓宽您的数据科学视野

除了可靠的自学学习资源外，数据科学专业认证课程还可以为您带来无数机会。 upGrad 的数据分析证书课程，可以成为数据科学有志者的游戏规则改变者！

该计划涵盖了基本的先决条件、基础知识和高级数据科学概念，并通过实时 Capstone 项目结束，以平衡理论和实践数据科学技能的汇编。 upGrad 通过专家指导、职业指导和学生支持提供的扩展支持是使该程序优于任何其他可用程序的其他一些功能。

阅读我们热门的数据科学文章

结论

广泛的数据科学课程结构可能会通过复杂而繁忙的课程安排给学习者带来负担。 选择正确的学习材料可以简化您的数据科学学习之旅。 这些是为初学者提供的一些最好的数据科学书籍，包含基本的数据科学概念。 虽然学习者会选择高级版本以更快地提高熟练度，但了解您的技能水平并获取学习资源至关重要。