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数据科学书单 Data Science

濯希
来自: 濯希 2018-12-29 02:21:26创建   2024-04-19 20:43:21更新
本书单以英文为主,推荐数据科学的一些经典读物。包括统计, 编程,算法, 以及表达。 顺序不重要。

学无止境, 一起加油
推荐1人
关注39人关注
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1
来自:豆瓣读书
(1人评价)
作者: Cross, Nigel
评语:Yes, it is about design in general, not specifically about data analysis, but there’s a lot that we can borrow from that world to adapt those concepts to our needs. They provide a way of thinking and a vocabulary. Even the best data analysts I’ve worked with have trouble saying what they’re doing—they just do it. Every data analysis feels unique, so it’s very hard to generalize across different experiences.
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2
来自:豆瓣读书
8.7(417人评价)
作者: Cole Nussbaumer Knaflic
出版社: Wiley
出版年: 2015-11-2
3
来自:豆瓣读书
8.0(85人评价)
作者: Nathan Yau / 邱南森
出版社: John Wiley & Sons
出版年: 2011-7-20
评语:用图把数据讲明白,同时也要做的好看。 读一读很有趣的
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4
来自:豆瓣读书
(0人评价)
作者: Richard Royall
出版社: Chapman and Hall/CRC
出版年: 1997-6
评语:It talks about the distinction between what the data gives you and what happens when you combine the data with outside things. He explains the different inferential paradigms in statistics, including frequentist and Bayesian, and he presents this middle road that he calls ‘likelihood’. His main point is that there are things that we do that we can trace back to the data, but other inferential tools that we use only depend on our assumptions about the world. We need to separate those two things, establish what the data says, and then decide what we’re going to use it for (like making a decision, enrolling patients in a trial, etc.).
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5
来自:豆瓣读书
9.7(120人评价)
作者: Donald E. Knuth
出版社: Addison-Wesley Professional
出版年: 1998-10-15
评语:压箱底的经典, 但是作为数据工作者, 要不要读再议。 等我看后再汇报。
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6
来自:豆瓣读书
9.4(29人评价)
作者: John K. Kruschke
出版社: Academic Press
出版年: 2010-11-25
评语:这本书很另类, 分人看。有些人看了觉得很清楚, 有些人看了觉得很不正经。
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7
来自:豆瓣读书
9.6(781人评价)
作者: Gareth James / Daniela Witten / Trevor Hastie / Robert Tibshirani
出版社: Springer
出版年: 2013-8-12
评语:经典中的经典, 入门篇
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8
来自:豆瓣读书
9.4(813人评价)
作者: Trevor Hastie / Robert Tibshirani / Jerome Friedman
出版社: Springer
出版年: 2016-1-1
9
来自:豆瓣读书
8.7(118人评价)
作者: Thomas Mitchell
出版社: McGraw-Hill Education
出版年: 1997-7-4
评语:强推给非计算机专业的入门者---------很好的书,很好懂。比起上来就教怎么用package , 不如先了解一下各类方法的理论。有相关网站可以看。我读这书没有很愉快… … 但是真的学到了不少啊
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10
来自:豆瓣读书
9.5(1546人评价)
作者: Christopher Bishop
出版社: Springer
出版年: 2007-10-1
评语:机器学习教材, 读起来也挺不错,很难懂, 偏理论
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11
来自:豆瓣读书
9.4(293人评价)
作者: Hadley Wickham / Garrett Grolemund
出版社: O'Reilly Media
出版年: 2016-12-25
评语:花了一年的时间,跟同事一起把这本书以上课时间讲完了。受益匪浅。是一本非常应用的书。入门R的同学可以看,这是tydiserve 体系的R。容易上手。也够用。如果是14年之前接触R的,也建议读一下,真的很方便。但是如果对R使用和时间要求比较高,那还是要从传统的R入手,这本书应用性强,理论性太浅。
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12
来自:豆瓣读书
9.3(75人评价)
作者: Arvind Narayanan / Joseph Bonneau / Edward Felten / Andrew Miller / Steven Goldfeder
出版社: Princeton University Press
出版年: 2016-7-19
评语:这个不太算数据科学类, 但是未来谁知道呢。 我一直觉得区块链可以称为数据科学工具-------我接触到区块链最好的入门书,配合普林斯顿的公开课,花一个月时间好好研究一下。比看再多的科普文章都划得来。他不仅介绍技术,还有很多应用以及价值上的解释。不要犹豫,开始看吧!
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13
来自:豆瓣读书
(5人评价)
作者: Main, Michael
出版年: 2011-11
评语:很不错的数据结构入门教材,有点啰嗦,但很快就可以过一遍
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14
来自:豆瓣读书
9.0(107人评价)
作者: Abraham Silberschatz / Peter B. Galvin / Greg Gagne
出版社: Wiley
出版年: 2012-12-17
评语:为什么要学操作系统, 因为好好的理解它是对计算能力的辅助-------一本好书,对一点儿计算机背景都没有的人来说,偏难,特别还是英文。很多地方都看不懂。我喜欢他有很多代码可以用。建议英文不熟,或者对操作系统模式的同学先找门公开课,过一下概念,在来读这本书。
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15
来自:豆瓣读书
(14人评价)
作者: Joseph M. Williams / Joseph Bizup
出版社: Pearson
出版年: 2016-1-14
评语:一个数据科学家需要的完善表达能力
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16
来自:豆瓣读书
9.0(135人评价)
作者: Steven S Skiena
出版社: Springer
出版年: 2011-11-14
评语:Today, in the era of Google, if you know the name of something, you can find out about it with a simple search. But if you don’t know of what you’re looking for, it suddenly becomes much harder to find it. Having in the back of your head the names of common algorithms that help you solve problems is really powerful. When you identify a new problem, it helps you to come up with ideas, for example to use breadth-first search, or a binary tree, etc.
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17
来自:豆瓣读书
8.9(358人评价)
作者: Andrew Hunt / David Thomas
出版社: Addison-Wesley Professional
出版年: 1999-10-30
评语:This is about the craft of software development, and thinking about how to produce good code. As the name suggests, it’s a very pragmatic and hands-on book. It really helped me on my journey as a software engineer, to be able to write quality code day in and day out, and be confident that it’s going to work correctly. It’s something that we never really talked about in my computer science education, and it’s certainly something that statisticians rarely think about. The goal is to turn an idea in your head into code that works, and that you can share with others.
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18
来自:豆瓣读书
8.7(286人评价)
作者: Dustin Boswell / Trevor Foucher
出版社: O'Reilly Media
出版年: 2011-10-8
评语:The problem with writing readable code isn’t to identify the problems; you can tell easily if your code is understandable or not. The challenge is to know how to make it better. The software development community often uses this idea that code ‘smells,’ to say that it’s badly written. What I liked about this book is that it gives you a series of techniques to make that smell go away.
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19
来自:豆瓣读书
(5人评价)
作者: Michael T. Goodrich / Roberto Tamassia
出版社: John Wiley & Sons
出版年: 2014-10-17
评语:这是一本不可多得的好书。也是我算法入门的一本书。他很简单清晰介绍了一下基本和常用的算法。课后习题有三类:常规,创新和应用。应用类习题特别有助于消化理解算法,而且解题过程特别有趣,推荐给需要入门的小伙伴们。唯一不好的就是他P NP 解释的不好,需要配合其他资源看懂。
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20
来自:豆瓣读书
9.1(59人评价)
作者: Andrew Gelman / John B. Carlin / Hal S. Stern / David B. Dunson / Aki Vehtari / Donald B. Rubin
出版社: Chapman and Hall/CRC
出版年: 2013-11-1
评语:贝叶斯大法必读
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21
来自:豆瓣读书
7.6(42人评价)
作者: Reid Hoffman / Chris Yeh
出版社: Currency
出版年: 2018-10-9
评语:实际操作类,指导类
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22
来自:豆瓣读书
7.9(3197人评价)
作者: 大前研一
出版社: 中信出版社
出版年: 2008-7
评语:处理数据最重要的还是要思考数据,算是soft skill 的一本书吧
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23
来自:豆瓣读书
9.7(73人评价)
作者: Sebastian Thrun / Wolfram Burgard / Dieter Fox
出版社: The MIT Press
出版年: 2005-8
24
来自:豆瓣读书
(5人评价)
作者: Annalyn Ng / Kenneth Soo
出版年: 2017
25
来自:豆瓣读书
(7人评价)
作者: Carl Shan / William Chen / Henry Wang / Max Song
出版社: The Data Science Bookshelf
出版年: 2015-6-19
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