首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python、R语言入门,看这10本就够了!

众所周知,数据科学的书籍从不缺乏,这些书本是帮助我们开始并在该领域建立职业生涯的有利工具。新年新气象,从读书开始!我们整理了最新书单,帮助您全面了解数据科学、R语言和Python,无论您是初学者还是大BOSS,接下来介绍的书籍,对您来说,都是很好的资源。

《R for Data Science》

作者:Hadley Wickham and Garrett

你在书中能学到什么?

·如何将数据集转换为便于分析的形式;

·学习R语言,以更清晰、更轻松地解决数据问题;

·学习检查数据,生成假设并快速测试它们;

·学习如何提供捕获数据集中的真实“信号”的低维度表示;

·学习R markdown以整合代码和结果;

·学习R studio和tidy verse等一系列R语言工具包。

《Practical Data Analysis: Second Edition》

作者:Hector Cuesta and Dr Sampath Kumar

你在书中能学到什么?

·学习如何获取可视化和格式化数据;

·学习构建图像相似性搜索引擎;

·学习如何生成大众能理解的有意义的可视化数据;

·学会分析社交网络图;

·学习安装数据分析工具,如Pandas, MongoDB和Apache Spark。

《Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualisation》

作者:Cyrille Rossant

你在书中能学到什么?

·学习以交互方式加载和浏览数据集;

·学习使用Pandas有效执行复杂的数据操作;

·学习使用Numpy模拟数据模型;

·学习使用Scikit-image在Jupyter Notebook中以交互方式可视化和处理图像;

·学习使用Numba, Cython和IPython并行计算加速代码,并使用 HTML, JavaScript和 D3扩展笔记本界面。

《Data Mining And Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms》

作者:Mohammed J. Zaki and Wagner Meira

你在书中能学到什么?

·学习数据挖掘和数据分析的基本算法,这些算法是大数据分析的基础,也是分析各种数据模式和模型自动化的方法;

·从算法的角度学习,将机器学习与统计学中的概念与大量示例和练习相结合。

《A Course in Machine Learning – Third Volume》

作者:Hal Daume

你在书中能学到什么?

·本书涵盖了现代机器学习的主要方面;

·学习决策树,学习限制,感知实践问题,而不仅是二进制分类,线性模型,神经网络,内核和集成方法;

·学习有监督学习、无监督学习、大边际分析、概率建模等方法。

《The First Encounter with Machine Learning》

作者:Max Welling

你在书中能学到什么?

·R & Data Mining是一套介绍性材料。涵盖了核心机器学习的主要方面。帮助你了解数据表示与处理、数据可视化、机器学习类型、最近邻分类算法;

·学习朴素贝叶斯分类器,朴素贝叶斯模型,新实例的分类预测,正则化;

·学习朴素贝叶斯分类器的监督学习方面。

《R and Data Mining 》

作者:Yangchang Ziao

你在书中能学到什么?

·本书适用于对R语言使用有一定经验的人群;

·本书提供了R语言中各种数据挖掘功能方面的示例和实际应用案例,能学习使用R语言进行数据挖掘,帮助您完成数据挖掘研究和项目。

《Fundamental Numerical Methods and Data Analysis》

作者:George W. Collins

你在书中能学到什么?

·本书介绍了关于线性方程和矩阵数值分析的基本概念;

·学习如何使用多项式逼近、插值和正交多项式,导数和积分的数值计算,微积分方程式的数值解;

·学习最小二乘法,傅立叶分析和相关数值逼近规范,概率论和统计学。本书还为您提供有关采样分布和数据分析统计测试的广义概念。

《Think Stats – Exploratory Data Analysis in Python》

作者: Allen Downey

你在书中能学到什么?

·本书介绍了如何使用Python语言编写程序,是Python初学者入门必备书籍;

·在整本书中通过案例研究的方式,帮助您了解整个数据分析过程-从收集数据和生成统计数据到识别模式和测试假设。在此过程中, 您将熟悉分布、概率规则、可视化以及许多其他工具和概念。

《Modelling With Data》

作者:Ben Klemens

你在书中能学到什么?

·学习数据库基本查询、使用查询、联接和子查询,数据库设计,将查询结果折叠到C代码中;

·学习线性投影主成分分析、多级建模概率和具有Python背景的统计学概念;

·学习文本处理、shell 脚本、一些脚本工具、正则表达式的知识。

本文作者:Martin F.R.

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190104G0JCKR00?refer=cp_1026
  • 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

私享最新 技术干货

扫码加入开发者社群
领券