原作者 Radhouane Aniba 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 如何选书 选择一本合适的数据科学书至关重要,一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。 有时候,书的大纲可能正合你意。但是随着你深入阅读时,可能会发现作者只触及了表面,并不够深入。这种情况之前也发在我的身上,我写这篇文章就是为了让你避免这种情况。 当我们选择数据科学相关书籍时,可以考录一下几点: · 看作者的个人简介:能够帮助了解作者的背景,他的研究和主要兴趣,同时也展现了本书的一些细节。但也要给新
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python,为了更有说服性一些,这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总,最后给出我觉得不错的书单,帮助你快速找到合适自己的书。
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书?3万多人关注了该问题,被浏览251W+次。
导读:马云说996是“修来的福报”;刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”;李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”;经济学家林采宜直接怼马云,说“996是一种洗脑文化”。
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话,我可以从
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。
最近一直被追着问,要给推荐一些自动化测试入门的书籍,其实只要把公众号里近200篇文章都翻上那么一遍,大致应该知道了自动化测试需要哪方面的技术了。 同时把所有文章中涉及的实例都调试通了、并理解了,不说深入理解、掌握自动化测试了,至少对自动化测试相关基础技术都应该有所掌握的。 无非就是懒 又或是 无非是坐等别人把什么都梳理好了 这里推荐一些书: 只涉及基础原理和技术的 不推荐市面上已经有的所谓各种xxx自动化测试相关的书 请自己去买或是搜索电子版,我不提供现成pdf等电子版本 首先,你需要一些编程类的学习,对于
入门读物: 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和
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机器学习是个跨领域的学科,而且在实际应用中有巨大作用,但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。 在这篇文章中,我挑选了 10 本书,这些书有不同的风格,主题也不尽相同,出版时间也不一样。因此,无论你是
话说有位日本网友,买了40多本数学和机器学习相关的书,愣是没有学会,直到遇到了这本,那叫一个相见恨晚呐!
1.《fluent python》(中文版:《流畅的python》) 这本书来源于某个公众号的推荐(忘了是哪个了),在读这本书之前,已经阅读了市面上很多python书籍,比如《python核心编程》,《python学习手册》,《python源码剖析》,这些书籍在一定程度上写的很不错,但给你的感觉就像是读官方文档,没有注入作者自己的想法,直到遇上了《流畅的python》,这本书从数据模型开始讨论,从python的基础数据结构开始引入整个python的设计哲学,对!这本书灌输给你的就是python是如何设计它的语言特性的,一般的书你读了可能就是对的,就应该这么写,作者不会去剖析为什么要这么写,这本书不然,处处体现了python的为什么要这么设计,而不是告诉你要怎么写。不剧透了,如果要进阶python,这本书是不二之选。(注:如果有可能可以去读读英文原版,因为我读了翻译版后,找了原版再去复习了一遍,感觉目前的翻译版本翻译的不怎么好,有些细节在翻译的过程中丧失了。) 2.《designing data-intensive application》(暂无翻译版) 这本书是有关数据系统设计的书,可以这么说,读完这本书再去读大数据的相关论文就是事半功倍,很后悔之前没读这本书就读了那些大数据的相关论文,现在慢慢的回过头再去回味那些论文,很多疑惑都解开了。全书以数据库评价指标开头,从单机的数据模型,存储、搜索、文件格式、传输慢慢聊到分布式系统下的一致性和共识,最后再整合,让你拍案叫绝。唯一的遗憾在于它至今没有中文版。 3.《programming in Scala》(中文版:《Scala编程》) 这本书的作者就是Scala的设计者,显然书籍的含金量不容置疑。全书充满着书生的学究气,不把一件事挖到底决不罢休。作为语言的设计者,除了描述Scala的使用,也会讲述Scala这门语言为什么要这么设计。如果你是初学者,我觉得这本书不适合你,虽然这本书也包含了入门,但是作者显然没把你当作初学者看待。 其实还读了一些网上书单推荐的书,例如《高可用架构》,《clean architecture》等,这些书感觉都像是一种描述性的语气讲述着知识点,知其然而不知其所以然,读读即可。
上次我们发书单时,有身在国外的读者提出电子书的需求。如今,电子设备和移动互联网为阅读和学习提供了极大的便利性,电子书有了全新体验。因此本文提供了这5本书的亚马逊电子书链接,希望对你有所帮助。(还有优惠活动正在进行中哦!)
大家好,我是罗春南,来自海南,工作7年,已是一位3岁孩子妈妈的,90后妹子(已婚,仍可撩
Python 是军刀型的开源工具,被广泛应用于Web 开发、爬虫、数据清洗、自然语言处理、机器学习和人工智能等方面,而且Python 的语法简洁易读,这让许多编程入门者不再望而却步,因此Python 在最近几年非常受欢迎,各行各业的技术人员都开始使用Python。今天带来这本《Python编程:从入门到实践》大概是最好的入门书,这本书对于零基础真的太太太友好了。
人生苦短,快学Python? 为什么会流传这么一句话呢? 就是因为Python可以更快更准更狠地帮你实现自动化操作。 很多朋友为了学习如何用Python自动化地处理各种文档,应该都下载过这个文档:python操作excel、word、pdf.pdf。 ▲下载量达到3万6千余次 时至今日,仅仅在公众号一个渠道的下载量便超过了3W+! 这个文档也算国内第一个真正意义上的Python自动化文档。 无论是从内容上,还是从排版上,都受到了大家的一致好评! 也因此有读者建议,是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。 难易程度:中
每天给你送来NLP技术干货! ---- 文末留言送书! 我们在上学的时候,都会希望能拥有一本学霸笔记,这样能让学习变得事半功倍。要是学霸还顺带帮你押了题,那简直如有神助! 现在强化学习越来越热,作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法,在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时,强化学习对应的岗位高薪、前景广阔,吸引了许多人学习。 但是,是强化学习的学习门槛很高,光入门就特别难。如果能有学霸的帮忙,那可就能事半功倍了! 这本“蘑菇书”《Easy RL:强化学习教程》,就是一本很典型的“
Python以语法简单、关键字少著称,因此经常被各大媒体忽悠其是一门非常容易入门的编程语言。他的特定描述自然不言而喻,但其是否容易入门却饱受争议。因为每个人的基础都不一样。
平时有不少读者朋友问,有没有学习书籍网上课程推荐?今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
导读:几天前,数据叔在界面新闻看到这样一个标题:《【深度】潘石屹张欣彻底告别房地产》。数据叔当时还纳闷,潘老板告别房地产之后要去做什么呢?如今终于有了答案:
导读:数据分析将作为一门通用技能,进入越来越多的不同工作中。毕竟“技多不压身”,掌握数据分析,一方面可以提升自己相应的业务能力,另一方面也可以让自己建立一种从数据出发的视角,用大数据思维去思考各种问题。
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
Python 是用于各种任务和领域的顶级编程语言之一。 Python的用户友好性,高级特性以及对简单性和增强代码可读性的强调使其成为全球许多开发人员的理想选择。 如果那不能把Python卖给您,我相信它的超过25.5万个第三方软件包的详尽的生态系统将会实现。
先来看看今天的主角是谁:《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》,2008年出版,作者 @陈儒 ,评分8.7分。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍,其中不乏经典。我在这里分享的,大部分是这些书的英文版,如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍,大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程(Beg
昨天推送了一篇《来自Kenneth Reitz大神的建议:避免不必要的面向对象编程》,文中K神的建议出自他发起和维护的开源项目,这也就是我们今天荐书的主角了。
python cookbook 一书非常经典,作者David Beazley,拥有超过20年的Python使用经验,再加上他很强的写作技能,所以值得一看。
上一节我们建立了四张表person_publisher,person_author,person_book,person_author_book:
我是自学的Python。从对Python一无所知,到在博客上写Python相关的系列文章(Python快速教程),前后有将近三年的时间。期间有不少门槛,但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python是一个容易编写,又功能强大的动态语言。使用Python,可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序,迅速的看到效果,发现问题,这是学习Python最便利的地方。
1024 · 程序员节临近 一向花式宠粉的博文菌 怎会放过这个特别的节日呢! 趁这日子口儿 博文菌带来了一系列精彩活动 行业大咖私房书单 领域专家精彩联播 十日荐书计划 百份大厂联名福袋 学院课程全场超值秒杀 学院超级会员1元抢 …… 限定活动不间断进行 整整十天高密度福利轰炸 给你安排上了! ▼ 博文视点程序员读书节 10月15日-10月24日 十日好书&惊喜不间断 一波带走十重满足!我可以! 第 一 弹 十日荐书计划 第一日 荐书官:蒋金楠(Artech) 国内.NET领军人物、知名博
虽然题主问的是大数据的入门,但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况,我基本上都会使用“数据科学”这个概念。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。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。
如何启动Python语言?我记得几年前遇到过这个问题。后来,我才注意到网络有点饿了,开始找一些书来咀嚼它。它觉得很困惑,觉得很辛苦,有许多波折。如果它们能降低初学者的兴趣,我现在就谈谈我对Python的理解。
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言,说自己想入门 Python 与数据科学,希望我能够推荐一些教材书籍。
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书,我在这里抛砖引玉,给一份推荐表,希望大家共同提高。由于本人英文不太好,推荐的大部书籍都是国人编写的,有些经典的外文图书可能是翻译不好,我自己难以读下去,所以未能推荐。
作者:不会停的蜗牛 | CSDN AI专栏作者 责编:王艺 | CSDN AI编辑/记者 wangyi@csdn.net 如果您是初学者,那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上,机器学习包含深度学习,深度学习只是机器学习的研究领域之一。 深度学习是一个交叉学科,涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。 硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别,自动驾驶,自然语言理解、手写
小红书是一个热门的社交分享平台,汇聚了大量精美的图片。如果您希望保存或使用这些图片,本文将为您详细介绍如何使用Python爬虫轻松爬取小红书图片。
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总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = =,持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数:五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
有些标题党了,打我可以但是不可以打我脸,推荐我是认真的,4000 字长文,请慢慢食用
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回
但数据叔真心希望,在这个以团圆为关键词的节日里,你能早点下班,跟家人一起过节。光说几句祝福的话好像诚意不够,数据叔再送一本书,愿你在新年开工之际提高姿势水平、提高效率,早早下班!(福利详情见文末)
上片文章讲解模板。你本文将讲解 “MTV” 中 M 层次,即模型层(数据存取层)。模型这内容比较多,我将其拆分为 3 个部分来讲解。同时,文章也配套了例子,你可以通过 阅读原文 来查看。
前言 又到一年一度的读书日了,其他节日我们都会过一过,作为一名作者,在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响,都在居家办公,居家办公最好的一点就是省去了通勤时间,在北上广这样的城市,一天的通勤时间大概得2个小时,而2个小时其实可以阅读不少书的,所以我们应该利用好这段特殊的时间,多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动,要比平常便宜不少,可以趁机囤一波书,不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具,
编者按:本文作者为 Jeffries Consulting 创始人 Daniel Jeffries,他以自己的阅读体验,对当前含金量极高的几本深度学习书籍进行点评;对每本书的内容重点、所适合的读者群进行了总结。非常适合学习者在购书前进行参考,以免白费时间。AI 研习社编译。 Daniel Jeffries:多年来,由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟,少有人持续研究人工智能,AI在很多领域停滞不前。 但近两年,AI 在一些领域陆续有了重大突破,比如:图像识别;自动驾驶;Alpha Go等。许多八九十年代的
学习栗 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你的暑假可能还没到,但机器学习的假期书单已经提前出炉了。 想到假期还可以好好学习,是不是一下子就有动力复习了呢? 必备解暑神器
导读:这个年代里,“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性,甚至日常生活中也需要用数据看清事实,科学吃瓜。所以,当前的重点已经超越了“用数据说话”,而是“怎样用数据说话”。
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