在 2010 年代，网页设计师和程序员曾是令人羡慕的职业，拥有可观的收入。 然而，随着互联网时代的演进，情况已大不相同。
在 21 世纪的今天，你的浏览历史被记录，你的邮件数据被储存，这已经不足为奇。 我甚至注意到我的 YouTube 观看记录直接影响了我在 Instagram 上看到的推荐内容，导致我花费更多时间在滚动浏览上。 这一切都表明，现在是数据科学的时代。
随着我们每天在互联网上产生海量数据，我们迫切需要更多的数据科学家和机器学习工程师，他们能够挖掘这些数据的全部潜力，让我们的生活更加便捷。
将数据收集并转化为可执行的决策是当今世界的需求。 如果你渴望适应这种日益增长的需求，并想成为一名数据领域的专家，请继续阅读，了解一些最优秀的数据科学书籍。
为何在网络资源如此丰富的今天还要读书？
诚然，在线资源有时可能比书籍更有效，但并非总是如此。 在这个数字化时代，仍然有很多人喜欢阅读书籍。
阅读书籍和在线学习是两种截然不同的体验，它们之间没有可比性。 然而，我们可以肯定地说，通过书籍阅读，我们能获得一些网络资源所无法提供的益处。
深入掌握主题：如果只是想了解某个概念的一般信息或实用知识，在线搜索足矣。 但如果你想深入研究一个主题，从它的历史到理论推导，书籍能提供更连贯和全面的讲解。
真实的感官体验：书籍是真实存在的！ 无论你参加多少次虚拟会议，都无法体验到面对面交流的魅力。 拿起一本书阅读，你会感受到书页的重量、墨水的味道，以及指尖划过文字的触感。 最终，你会爱上这种感觉。
减少干扰：我知道你上网是为了学习，但突然弹出一个你最喜欢的电视剧的广告，你忍不住点击了它。 当你意识到自己浪费了时间，已经太晚了。 书籍则不会出现这种情况。 你会一直读下去，直到感到疲倦； 没有其他东西会分散你的注意力。
更高的准确性：书籍在出版前会经过多次事实核查和编辑校对，因此更加准确和可靠。
权威性：一般来说，书籍是由该领域的专家、教授和研究人员撰写的，而网络资源则可能由任何人创建。 因此，你可以更放心地信任书籍。
这里有一份精选的数据科学书籍清单，它们将帮助你在数据科学的职业道路上取得成功。
概率导论
如果你渴望成为一名卓越的数据科学家，而不是平庸之辈，那么这本书绝对值得一读。 它深入涵盖了任何数据研究人员都需要的详尽和高级概率概念。
除了概念本身，本书还提供了大量的纯数学概率问题。 此外，你可以在出版商的网站上免费找到所有章末习题的详细解答。
不过，我不建议刚开始学习数据科学或数学的人阅读此书。 你需要具备扎实的组合学基础或良好的数学基础，才能通过本书自学概率。
但是，如果你有良好的数学基础，并且希望在数据科学职业生涯中充分利用概率知识，那么这本书绝对是一个不错的选择。
数据科学手册
这本《数据科学手册》旨在将你培养成一名优秀的数据科学家，具备数据科学、编程和商业理解方面的技能。 通过这本书，你可以快速掌握这些领域的知识，尽管是以书面形式呈现的。
本书使用通俗易懂的语言编写，非常适合数据科学新手入门。
除了经典的机器学习概念和算法，本书还涵盖了软件工程实践、计算机内存、数据结构和数据库。
关于 Python、大数据等核心技术的章节表明，本书旨在帮助数据科学家和机器学习工程师解决实际行业问题，而不是为了学术出版而进行研究。
设计数据密集型应用
这本书不仅仅适用于数据科学家或分析师。 它包括软件工程师、软件架构师或数据工程师在现代应用程序中充分利用数据所需的一切，以设计可扩展的实际应用程序。
本书由剑桥大学分布式系统和安全研究人员 Martin Kleppmann 撰写。
本书涵盖了数据模型、存储检索、数据编码、分区、批处理和流处理，以及构建数据密集型现代应用程序的许多核心概念。
如果以下任何一条与你相关，那么这本书将是拓展你的技能的理想选择。
- 如何选择合适的工具来解决特定问题。
- 想构建可扩展的数据系统吗？
- 优化生产环境中数据密集型应用程序的性能。
- 提高灵活性，使你的应用程序能够轻松适应任何新技术。
赤裸裸的统计
Charles Wheelan 在《赤裸裸的统计》一书中向我们展示了，丰富的数据和正确的统计工具如何帮助构建出色的推荐系统，该系统可以建议你下一个添加到购物车的商品，或者帮助你买卖股票的准确预测系统。
本书旨在训练你的思维，从已知信息中直观地推断出统计分析。 文本中描述性统计、推理、相关性和回归分析等主题将帮助你实现这一目标。
最棒的是，《赤裸裸的统计》这本书就像讲故事一样教你数学。
黑客的贝叶斯方法
如果你想从贝叶斯角度学习概率编程，那么这本书正是你所需要的。 标题中的“黑客”一词可能会让人误解，所以我们不妨将黑客视为喜欢探索和学习贝叶斯复杂方法和技术的个人。
本书首先教你贝叶斯推理，然后通过使用文本中后面的上下文构建你的第一个贝叶斯模型来亲自动手实践。
它提供了将贝叶斯技术应用于现实世界问题的实践练习和代码实现。 你将看到贝叶斯在金融和营销等各个行业的应用。
此外，如果你对 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等 Python 工具感兴趣，并且有编程背景，那么这本书将特别有趣。
使用 Scikit-Learn 动手实践机器学习
如今，任何编程经验较少甚至没有编程经验的人都能够创建可以从数据中学习并做出决策的智能系统。 你也想知道怎么做吗？
这本最佳数据科学书籍的作者 Aurélien Géron 教你如何使用两个 Python 即插即用框架（Scikit-learn 和 TensorFlow）构建智能机器学习系统。
这本动手实践的机器学习书向你展示了如何构建端到端的机器学习系统，充分利用 sci-kit Learn 的潜力，同时只需要编写最少的代码。 此外，你还将亲身体验 TensorFlow 训练、构建和缩放神经网络模型。
它以友好的语气写成，相信我，我从没想过一本机器学习的书会如此轻松，它更注重机器学习有趣的一面，而减少了复杂的数学推导。
使用 Python 进行深度学习
在许多机器学习和数据科学书籍中，深度学习通常只是作为一个章节或一部分出现。 然而，你应该明白，这两个领域本身都是广阔的主题。
因此，François Chollet 撰写的《使用 Python 进行深度学习》旨在帮助你专注于核心的深度学习主题。
本书涵盖了时间序列预测、文本分类、图像生成以及许多更高级的深度学习概念。
书中的所有代码都可以运行并免费下载。 毫不奇怪，这本书的作者和 Keras 的创建者是同一个人。
因此，这本书是简洁的写作、专家作者和可执行代码的完美结合。
大数据：一场革命
你是否厌倦了机器学习中的编码和技术细节，想深入研究数据对当今世界的真正影响？
那么你可以阅读这本大数据书籍，该书由牛津大学牛津互联网研究所互联网治理与监管教授 Viktor Mayer-Schönberger 撰写。
本书首先介绍了包括政府在内的各行业如何收集关于一切的数据，以及他们如何使用这些数据。 然后，它继续讨论数据隐私和与之相关的风险。 最后，它探讨了大数据在未来的可能性和局限性。
使用 Pandas 进行数据分析
任何人都可以导入一个库并调用一个函数，但从原始数据中获得见解，或者以简单的视觉效果向你展示复杂的结果，这是数据科学家与众不同的地方。 更不用说，Pandas 是你第一个应该掌握的工具，用于执行此类直观的任务。
无论你是新手还是经验丰富的数据专家，这本关于使用 Pandas 进行数据分析的实践书籍都会展示你使用 Pandas 探索、分析和操作数据所需的每项技巧。 你将学习在探索性数据分析中汇总统计数据，并通过清晰的可视化找到规律。
通过完成章末练习，你将逐渐培养在专业工作中处理真实数据的技能。 你可以在 GitHub 上访问本书中的所有文件和代码。
使用 Python 的实用数据科学
作者 Nathan George 从 Python 编程开始，然后带领你了解核心数据科学概念，并用 Python 对其进行编码。 它指导你完成数据科学的每个阶段，从数据分析到性能测试。
本书中的代码实现被分解成更小、更容易理解的块，为你创造了一种对话式的学习氛围。 更重要的是，你可以在 GitHub 上免费访问本书中的每一段代码。
Pandas、SciPy 和 sci-kit-learn 是你将在整本书中使用的主要 Python 库和框架。
数据科学的 R 编程
继 Python 之后，R 在探索复杂数据的高级统计方面获得了发展。 所以，如果你想使用 R 进入数据科学领域，我推荐你阅读另一篇文章。
《数据科学的 R 编程》正式在线免费提供。 相信我，用 Edge 或你喜欢的 PDF 阅读器打开它，你会发现它的在线版本和精装版之间绝对没有区别。
这本书不是用来教你数据科学或机器学习技术的。 然而，它完全由约翰·霍普金斯大学彭博公共卫生学院的生物统计学教授 Roger D. Peng 撰写，旨在让你掌握 R 编程，这是一种处理任何数据源的工具。
到本书结束时，你应该能够轻松使用 R 对象、R 包、函数和正则表达式进行数据操作和分析。
总结
这是互联网上最好的列表文章之一，其中包含了一些完美的书籍，可以帮助你将数据技能提升到一个新的水平。 数据科学是一个广阔的领域。 因此，我涵盖了各个领域的专业书籍，例如机器学习、Python、数据分析和 R 编程，以及一些总体上最好的数据科学书籍。
接下来，请探索这些数据科学工具，它们也应该可以帮助你成为更优秀的数据科学家。