学习从理论到实际应用的11本最佳数据科学书籍[2023版]
回顾过去，在2010年代，网页设计师和程序员拥有很高大的职位并获得丰厚的薪水。但随着互联网的兴起，情况发生了变化。
在这个21世纪的现代时代，你的浏览历史被记录下来，你的电子邮件数据被存储下来，不足为奇的是，我发现我的YouTube观看历史直接影响了我的Instagram Reel推荐，导致我花更多的时间滚动。所有这些都证明了现在是数据科学的时代。
随着我们每天释放出大量的数据到互联网上，我们绝对需要更多的链接和机器学习工程师，他们可以释放这些数据的全部潜力，使我们的生活更加无缝。
收集数据并将其转化为可操作的决策是当今世界所需的。如果你决定适应这种不断增长的需求，想成为一个数据专业人员，请继续阅读，找到一些最好的数据科学书籍。
既然互联网是资源的洪流，为什么还要读书？
可以说，在线资源比书籍更有效，但在这个数字化的世界中，书籍读者尚未灭绝。
书籍阅读和在线课程是两个不同的世界，不能相互比较。但是我们可以列举一些阅读书籍相对于互联网资源的好处。
掌握主题：当你对一个概念的一般或实际信息感到满意时，搜索在线资源是可以的，但是如果你想深入研究这个主题，从其历史到推导，那么书籍更适合。
获得真实感：书籍是真实的！无论你参加多少个链接，你都无法体会到现场集会的魅力。所以，试着拿起一本书来阅读，你会感受到页面的重量，墨水的气味，并注意到你的指尖在文字上流动。最后，你会喜欢它。
较少干扰：我知道你上网是为了学习某些东西，但是你的最爱电视节目的诱饵出现在你面前，你点击了它。当你意识到你浪费了时间时，已经太晚了。这在书中不会发生。你会一直读下去，直到你感到厌倦；没有其他分散注意力的方法。
准确性：书籍在出版之前经过多次事实核查和编辑测试，因此更准确可靠。
权威性：一般来说，书籍是由该领域的专家教授和研究人员撰写的，而互联网资源可以由任何人创建。因此，你可以盲目相信许多书籍。
以下是最好的数据科学书籍列表，将帮助你在数据科学职业中取得卓越成就。
概率导论
如果你决定不成为一个平庸的数据科学家，而是在这个领域中留下你的名字，那么选择这本《概率导论》书籍，它涵盖了任何数据研究人员需要的详细和高级概率概念。
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Introduction To Probability | $69.18 | Buy on Amazon |
除了涵盖的概念，这本书还包含大量干净的数学概率问题。此外，您还可以在出版商的网站上免费找到所有章节末尾练习的详细解答。
总之，我不推荐这本书给刚开始从事数据科学或数学职业的人。您需要在组合学或good math foundation方面有坚实的基础才能用这本书自学概率。
但是当您有了扎实的数学基础后，如果您想充分利用在数据科学职业中学习概率的成果，这本书是一个极好的选择。
数据科学手册
数据科学手册旨在让您成为一名独具技能的数据科学家，具备数据科学、编程和商业理解能力。通过这本书，您将获得一个速成课程的体验，但以书面形式呈现。
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The Data Science Handbook | $53.60 | Buy on Amazon |
这本书用简单的英语写成，非常适合新手学习数据科学。
除了涵盖经典的机器学习概念和算法，本书还涉及软件工程实践、计算机内存、数据结构和数据库。
关于Python、大数据等核心技术的章节证明了这本书针对的是解决实际工业问题的数据科学家和机器学习工程师，而不是针对正在发表下一篇论文的数据研究人员。
设计数据密集型应用
这本书不仅适用于数据科学家或分析师。它涵盖了软件工程师设计可扩展的实际应用程序所需的一切，涉及数据密集型应用的软件架构师以及处理大量数据的数据工程师需要充分利用现代应用程序中的数据。
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Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable… | $27.47 | Buy on Amazon |
由剑桥大学分布式系统和安全研究员Martin Kleppmann撰写。
本书涵盖数据模型、存储检索、数据编码、分区、批处理和流处理以及构建数据密集型现代应用程序的许多核心概念。
如果以下任何情况适合您，那么这本书是扩展您技能的理想选择。
- 如何最好地应用正确的工具来解决给定的问题。
- 想要构建可扩展的数据系统？
- 优化生产中数据密集型应用程序的性能。
- 增强灵活性，使您的应用程序能够轻松适应任何新技术
裸统计
查尔斯·威兰在《裸统计》一书中向我们展示了信息丰富的数据和正确的统计工具如何帮助构建出色的推荐系统，为您推荐下一个可以加入购物车的产品，或者准确的预测系统，帮助您买卖股票。
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Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data | $11.69 | Buy on Amazon |
本书旨在培养您的思维，以从您拥有的信息中直观地推断出统计分析。书中涵盖的描述性统计、推断、相关性和回归分析等主题将帮助您实现这一目标。
最好的部分是，《裸统计》一书以故事的方式教授数学知识。
黑客贝叶斯方法
如果你想从贝叶斯观点学习概率编程，那么这本书就是你所需要的。标题中的“黑客”一词可能会产生误导，所以我们可以将黑客视为喜欢探索和学习贝叶斯复杂方法和技术的个人。
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Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference (Addison-Wesley Data… | $39.98 | Buy on Amazon |
该书首先教你贝叶斯推理，然后通过构建第一个贝叶斯模型来实践这些概念。
书中有实际练习和代码实现，可以将贝叶斯技术应用于实际问题。你将看到贝叶斯在金融和市场营销等各个行业中的应用。
此外，如果你对NumPy、SciPy和Matplotlib等Python工具以及编程背景感兴趣，这本书对你来说尤为有用。
使用Scikit-Learn进行机器学习实践
如今，任何具有一点编程经验或没有编程经验的人都能够创建可以从数据中学习和做出决策的智能系统。你想知道如何做到吗？
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques… | $58.99 | Buy on Amazon |
本书的作者Aurélien Géron教你如何使用两个Python即插即用框架Scikit-learn和TensorFlow构建智能机器学习系统。
这本实践机器学习的书向您展示了如何构建端到端的机器学习系统，充分利用sci-kit Learn的潜力，同时对您而言所需的编码工作最少。此外，您将亲自参与培训、构建和扩展神经网络模型。
它以友好的口吻写成，相信我，我从未预料到一本机器学习的书会如此随和，数学推导较少，更多有趣的机器学习方面。
Python深度学习
在许多机器学习和数据科学书籍中，深度学习通常作为一个部分或一章节存在。但是，请注意-这两个领域都是庞大的主题。
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Deep Learning with Python, Second Edition | $39.63 | Buy on Amazon |
所以，这本《Python深度学习》是为了帮助您专注于核心深度学习主题。
这本书包括时间序列预测、文本分类、图像生成等许多高级深度学习概念。
书中的所有代码都已准备就绪，可免费下载。不出所料，本书的作者和Keras的创建者是同一个人。
因此，这本书是简洁写作、专家作者和可执行代码的完美结合。
大数据：一场革命
如果您对机器学习中的编码和技术性内容感到厌倦，并希望深入探究数据在当今世界的真正影响力，那么您可以选择这本大数据书，由牛津大学互联网研究所部门的互联网治理与监管教授Viktor Mayer-Schönberger撰写。
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Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think | $6.99 | Buy on Amazon |
然后，您可以选择这本大数据书，该书由牛津大学互联网研究所部门的互联网治理与监管教授Viktor Mayer-Schönberger撰写。
这本书从行业（包括政府）如何收集数据以及如何使用数据开始。然后讨论数据隐私和相关风险。最后，它对大数据的未来可能性和限制提供了总结。
使用Pandas进行实际数据分析
任何人都可以导入一个库并调用函数，但从原始数据中发现洞见或用简单的可视化结果展示令人困惑的结果才是数据科学家的独特之处。更不用说，Pandas是你应该了解的第一个用来执行这些直观任务的工具。
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Hands-On Data Analysis with Pandas: A Python data science handbook for data collection, wrangling,… | $30.32 | Buy on Amazon |
无论你是初学者还是熟练的数据专家，这本使用Pandas进行实际数据分析的书将展示你需要掌握的每一个技巧，帮助你探索、分析和操作数据。你将学会在探索性数据分析中总结统计数据，通过清晰的可视化找到模式。
通过完成章节末尾的练习，你将逐渐培养处理实际工作中的现实数据的技能。你可以在GitHub上访问本书中的所有文件和代码。
Python实用数据科学
作者Nathan George从Python编程开始介绍这本最佳实用数据科学书籍，然后带你了解核心数据科学概念并使用Python编写代码。它会引导你完成数据科学的每个阶段，从数据分析到性能测试。
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Practical Data Science with Python: Learn tools and techniques from hands-on examples to extract… | $51.99 | Buy on Amazon |
本书中的代码实现被分解成较小且更易理解的部分，为您创造了一种对话的语调。更重要的是，您可以免费在GitHub上访问本书中的每一行代码。
Pandas、SciPy和sci-kit-learn是本书中将要使用的主要Python库和框架。
数据科学的R编程
在Python之后，R正在在探索复杂数据的高级统计方面获得动力。因此，如果您想使用R进入数据科学领域，我在这里还有另一个文本推荐。
未找到任何产品。
数据科学的R编程已正式在线上免费提供。相信我，无论是在Edge还是您喜欢的PDF阅读器中打开，您会发现在线版本与精美的精装本之间完全没有差异。
这本书不是用于学习数据科学或机器学习技术。然而，这本书完全由约翰霍普金斯大学布隆伯格公共卫生学院的生物统计学教授Roger D. Peng撰写，旨在为您提供处理任何数据来源的工具——R编程。
通过阅读本书，您应该能够熟练使用R对象、R包、函数和正则表达式进行数据处理和分析。
总结
这是互联网上最好的清单之一，可以找到一些完美的书籍，以提升您的数据技能。 Data Science是一个广阔的领域。因此，我在每个领域中都包含了一些专门的书籍，如机器学习、Python、数据分析和R编程，以及一些最佳的数据科学书籍。
接下来，请探索这些 data science tools ，它们也将帮助您成为一名更优秀的数据科学家。
