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2、书，仿佛书看了就会做 了。其实不然，很多新人在面试的时候夸夸其谈，说啥啥都知道一点，到真正 做的时候，啥都不会。归根到底是没有经验，技术这玩意儿经验非常重要，很 多东西如果不是你碰到了，你从书上一辈子都找不到答案。我看书的习惯一般 都是先把整个书翻一下，了解一下书的基本内容，然后在实际项目中遇到相应 的问题再去翻书，当然这是因为我对技术已经有一定的了解，不需要通读整本 书。初学者应该找一些适合自己的书，通读一遍，其中的例子要认真做，一定 要自己去写代码，而不是 Copy。我以前在学做网页的时候，别人都用 Dreamweaver 去做，只有我打开源代码编辑器学习 HTML 源代码的编写。做完书的
3、例子只能说明你会削木头了，但会削木头离会做柜子还有很远的路要 走。还记得达芬奇画鸡蛋的故事么？不停地重复肯定是枯燥的，所以你需要 自己尝试去做一些实际的东西，比如做一个个人主页、一个留言本、一个通信 地址本.在这些实际的东西中去实现你的创意，去实现你在书本上所学习 的例子，并且将这些例子加入你的思想。永远不要认为书本能给你带来多少东西，虽然它们很有用，但它们只是一个 Key，一个引你入门的 Key。四川是旅游的天堂，无法拒绝她火辣辣的美食，无法拒绝她惊艳的自然风光， 更无法拒绝她的古蜀文化。初中毕业学啥技术好？相信这是 2017 年中考过后大 多数成绩不理想同学们思考的问题。的确，2017 初
4、中毕业没考上高中怎么办？ 在家啃老还是外出打工？年纪那么小，未来又该何去何从呢？事实证明，绝大 多数成绩一般的初中毕业生头脑相当聪明，他们只是不适应当前应试教育的题 海战术，与其强迫他们继续死读书，不如转换思路，选择成功捷径学技术。 职业院校相比普通高中，可以提早选择实用专业，进入职业岗位，从而实现人 生价值。大家还在为如何选择 IT 培训而绞尽脑汁吗？各位还在网上搜寻相关信息吗？别 麻烦了，就让小编为大家一网打尽吧！那么，实用的攻略有哪些？一般会选择 哪家呢？哪个是最实用呢？下面就随小编来看一看吧国信安教育基地国信安教育基地 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据
5、库， 分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据，科多大数据和你 一起来看看数据大咖的分享。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：1. data pre-processing;(数据预处理)2. data interpretation;(数据解读)3.data modeling and analysis.(数据建模与分析)这也就是我们做数据工作的三个大步骤：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形 成高质量的数据;2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律;3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复 杂的数据中
6、提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到 output。这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤， 但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。国信安教育基地国信安教育基地 这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起 吧，为了简练，只说说 R 和 Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就 不提 R/Python 编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。R programming如果只是想初步了解一下 R 语言已经 R 在数据分析方面的应用，那不妨就看看 这两本：R in action：我的 R 语言
7、大数据 101。其实对于一个没有任何编程基础的人来 说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材 料，如官方发布的 R basics( http:/ cran.r-project.org/doc/ contrib/usingR.pdf )，stackoverflow 上有 tag-R 的问题集(Newest r Questions )，遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来， 用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实 战。Data analysis and graphics using R：使用 R 语言做数据分析的入门书。
8、这 本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应 用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪 怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。但如果你先用 R 来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要 这些：Modern applied statistics wITh S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了， 好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了 R 语言。(S/Splus 和 R 的关 系就类似于 Unix 和 Linux，所以用 S 教程学习 R，一点问题都没有)Data manipulation w
9、ITh R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的 原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注 重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从 事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项 熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是 要等待你的数据。R Graphics Cookbook：想用 R 做可视化，就用这本书吧。150 多个 recipes， 足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看， R 是最容易做出最漂亮的图表的工具了。An introduction t
10、o statistical learning wITh application in R：这本书 算是著名的 the element of statistical learning 的姊妹篇，后者更注重统 计(机器)学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深 入，但却是用 R 来学习和应用机器学习的很好的入口。国信安教育基地国信安教育基地 A handbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实， 很多统计学的学生就是用这本书来学习用 R 来进行统计建模的。PythonThink Python，Think Stats，Thi
11、nk Bayes：这是 Allen B. Downey 写的著名 的 Think X series 三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握 Python 在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里 有。这三本书学通了，就可以上手用 Python 进行基本的统计建模了。Python For Data Analysis：作者是 pandas 的主要开发者，也正是 Pandas 使 Python 能够像 R 一样拥有 dataframe 的功能，能够处理结构比较复杂的数据。 这本书其实 analysis 讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处 理各种糟心的数
12、据就问题不大了。Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：这本书第一章就告诉你要安装 Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython 等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全 面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。Practical Data Analysis：这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得 东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学 习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的
13、瓜。Python Data Visualization Cookbook：用 Python 做可视化的教材肯定不少， 我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃 下来就是王道。Exploratory Data Analysis 和 Data VisualizationExploratory Data Analysis：John Tukey 写于 1977 年的经典老教材，是这一 领域的开山之作。如今 EDA 已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人 对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现 出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷
14、人的技术。但这本书不推 荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解 EDA，推荐下一本：Exploratory Data Analysis wITh MATLAB：这本书虽然标题带了个 MATLAB， 但实际上内容几乎没怎么讲 MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的 MATALB 函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲 EDA 最系统的一本书， 除了对 visualization 有不输于 John Tucky 的讲解外，对于高维的数据集，通 过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的 pattern，这本书也做了详尽的讲解。 全书所以案例都有对应的 MATALB 代码，而且还提供了 GUI
15、(图形用户界面)。所 以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。国信安教育基地国信安教育基地 Visualize This：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立 了一个叫 http:/ 的网页展示他的数据可视化作品，这本书 告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样 visualize 关系型数据、 时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下 数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧!A tour through the visualization zoo(A Tour Through the Visualization Zoo )Machine Learning & Data Mining这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部 分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书 拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型 (PGM)和深度学习(deep learning)同样值得研究，特别是后者现在简直火得不 得了。但 PGM 偏难，啃 K.Daphne 那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据 领域的应用也不算很广。deep learning 目前工业界的步子迈得比学术界的大， 各个 domain 的应用如火如荼，但要有公
