发现适合初学者的最佳数据科学书籍！通过这些必读书籍，您可以增强心理健康、扩展知识并培养基本技能。

数据科学家必读的 21 本书籍

过去人们常说“一天一苹果，医生远 电报号码列表 离我”，而我们现在却说“一天一章书，医生远离我”。好吧，也许这有点夸张，但在过去几十年里，越来越多的科学证据支持阅读对健康有益。在这里，我们整理了一份数据科学家必读材料清单。

读书可以改善你的身心健康。科学研究​​表明，阅读可以增强你的大脑，丰富你的词汇量（这对提高软技能非常有帮助，因为你表达得越好，你的沟通就越有效），阅读可以提高你的同理心，帮助减轻压力（显然，它比其他放松方法（如听 音乐）见效更快），让你看起来……更性感！我们还需要多说吗？

目前，最热门的科学话题之一是长寿。忠实的书虫可能活得更长。耶鲁大学研究人员的一项研究表明，读书人寿命更长……所以他们可以读更多书！“与不读书的人相比，在 80% 的存活率时，读书人的存活率有 4 个月的优势。与不读书的人相比，在 12 年的随访中，读书人的死亡风险也降低了 20%。”

所以，你明白了——读书对你有好处。而且你读什么并不重要——只要你喜欢就行。我们真心希望以下建议能成为你最喜爱的读物之一。

面向初学者的技术数据科学书籍

作为数据科学家，您会遇到不同类型 您是否应该在其他地方添加隐私声明？ 的数据 – 图像、视频、书面文本、口头语言，当然还有数值。如果这一切听起来有点令人困惑，那么一个好的开始方法是熟悉一些基本概念，因为您将能够将它们应用于几乎任何学科和数据类型。

从头开始的数据科学：Python 的基本原理（作者：Joel Grus）
在本书中，您将学习线性代数、统计学和概率的基础知识以及如何探索和清理数据集。您还将通过实现线性回归、逻辑回归、决策树和神经网络模型来了解机器学习的基础知识。最后，您将获得推荐系统、自然语言处理和网络分析的介绍。

数据科学家的实用统计学：使用 R 和 Python 的 50 多个基本概念（作者： Peter Bruce 和 Andrew Bruce）
数据科学基于统计方法，但并非每个数据科学家都熟悉统计训练。这是一本完美的指南，包含实际示例，可帮助您将统计方法应用于数据科学并避免误用。

所引用的大量示例适用于 Python 和 R。

 

线性代数简介（作者：Gilbert Strang）
线性代数是数学的一个领域，是深入了解机 购买电子邮件列表 器学习所必需的。它是对直线和平面、向量空间和映射的研究，是线性变换所必需的。如果你想学习线性代数，你需要看看这本书以及它提供的大量额外资源。

使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow 进行机器学习实践：构建智能系统的概念、工具和技术（作者： Aurélien Géron）
这是一本关于如何使用 Scikit-Learn、Tensorflow 和 Keras 库实际实现机器学习和深度学习算法的指南。它探讨了几种训练模型，包括支持向量机、决策树、随机森林、神经网络和集成方法。

《深度学习》（作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）
这是另一本很棒的书，里面有深度学习算法的实际例子和实现。这本书最好的地方在于，它还适合那些不熟悉深度学习和机器学习的人。它也可以在网上免费获取。