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推荐5本数据科学新书

发布时间：2025-11-04 23:33:14 来源：创站工坊作者：数据库

今天，推荐学习您想要的本数任何新技能的方法都有超过一百万种方法。您可以前往YouTube并查找视频，据科您可以转到中等并阅读一些有用的学新文章，或者您可以收听播客并在做其他事情时学习。推荐

但是本数，自书面语言开始以来存在的据科学习方法之一是书籍。书籍 - 在我看来 - 无论你想学到什么，学新都是推荐信息的宝石，有机会，本数书或书籍正在谈论它。据科书籍是学新我最喜欢和最值得信赖的信息，旧或新的推荐。

他们可能不是本数每个人的首选学习方法，但我们都可以承认，据科在某些时候，我们都回去了一本书来检查信息。书籍不会神奇地教授你的技能;就像任何其他形式的学习一样，您需要投入努力并愿意学习，亿华云计算以便您可以充分利用任何书籍或学习资源。

数据科学可以说 - 可以说 - 在线和关闭无限数量的学习资源。并且您只能预测，随着领域的增长更大，资源数量将变大。在过去几年中，有这么多的数据科学书籍几乎是您习惯阅读的任何语言。

在本文中，我将向2020年出版的5个新的数据科学书籍提出，我认为您是非常有希望阅读您是否读到数据科学的新型或已经成为该领域的一部分。

不可否认的是，数据科学继续吸引每天加入新的和聪明的人。老实说，我不认为很快就会放慢速度。此列表中的第一本书针对该领域的云服务器初学者。

我最喜欢这本书的是，当您需要学习的主要信息时，只有62页解释所需的主要信息。本书并不意味着为您提供所需的所有细节，您需要成为数据科学大师。相反，您可以将这本书视为一个详细的，高级数据科学路线图，因为任何人都对数据科学的困惑以及成为数据科学家所需的人。

本书涵盖了数据科学中使用的主要语言和术语，从数学，统计到机器学习和人工智能。基本上，如果您对数据科学完全熟悉，这本书是一个很好的第一步。

数据科学是一个庞大的领域，在几乎所有方面的应用，免费信息发布网从最简单的一个推荐一本书或电影到医学和医疗保健中的生命关键的应用。任何数据科学项目中使用的数据都会根据应用程序不同地收集。

有些是从传感器收集的;其他人是从网上收集的。由于各种来源，有不同的方式对数据进行测量。测量和数据科学涵盖了所有基础知识和更多关于数据和测量主题的更多信息。

本书的不同章节通过了匈牙利的测量和信息系统部门进行的研究，总结了梳理经典和理论测量的结果。这本371页的书将熟悉关于数据科学中测量所需的所有内容。

数据科学中最常用的两种编程语言是Python和R。它们都是有用的语言，为该字段提供了很多。但是，在数据科学项目的流程中，如果使用R执行它们并反之亦然，某些任务更有效。

用两种语言编写的编写和了解代码是任何数据科学家获得的有用技能。此列表中的下一本书允许您并行学习和使用r和Python，如果您决定独立学习它们，请节省大量时间和精力。

这本216页的书将通过学习两个编程语言，专注于数据科学而不是抽象和常规语法。您将学习如何同时执行统计数据，优化，构建预测模型等。

正如我总是所说，数据科学都是关于数据的，并且任何数据科学项目中的一个基本步骤是数据收集和分析。初学者的数据分析指南侧重于教导您如何采取从不同来源收集的原始数据，并从中提取有用的信息。

数据分析是项目的关键过程，正确的预测并帮助您的客户或业务做出正确的决策。本书将教授数据分析的所有基础知识，从数据挖掘到处理大数据并可视化结果。

此外，书籍涵盖了数据收集的一个重要方面，例如Web刮擦并使用机器学习收集数据并形成替代数据集。最后，这本书有点深入了解数据管理和商业智能，所有内容都在124页中。

可能会驱使人们远离数据科学的事情是它建立在基本代数和概率概念上的事实。对数学的恐惧是真实的，这就是为什么很多人会告诉我他们不想成为一个数据科学家，因为数学太难了。

但是，数学是几乎所有技术领域的核心引擎，而不仅仅是数据科学。数学的主要用法之一，更精确的线性代数，是在机器学习模型的优化期间。机器学习的线性代数和优化涵盖所有线性代数，您需要有效地优化机器学习型号。

本书深入了解线性代数在机器学习优化中的应用。它涵盖了如何执行许多重要应用，例如奇异值分解(SVD)，图分析，矩阵分解等。它还涵盖了为什么机器学习模型需要优化，以及如何执行此操作。本书是我们列表中最长的，近500页。

当我第一次开始我的Postgrad研究时，我的主管都有一个我在一个房间里看到的最大的书籍系列。这本书不仅在架子上，而是无处不在。事实上，他找到了一种使用书籍来保持他桌面隐私的方法。这本书在椅子上的门口形成了一定的迷宫。

我记得问他一次，为什么你不捐旧书或只是使用数字。他说，对我来说，书籍不仅仅是一种学习主题的方式;这是关于学习新的个性。这就像你正在寻求偷看作者的思想。

成长，书籍 - 印刷品和电子书 - 都是我生命中的主要常量之一。我仍然相信我从阅读书中获得的信息，而不是我获得任何其他方式的书。今天，我列出了5本书，我相信是非常有前途的，新的数据科学书籍，我相信每个人都应该给予阅读。

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