2018TOP100數(shù)據(jù)科學(xué)資源和工具（上）

無論您是剛開始從事數(shù)據(jù)科學(xué)，還是準(zhǔn)備攻讀數(shù)據(jù)科學(xué)或商業(yè)分析碩士學(xué)位，都需要學(xué)習(xí)更多內(nèi)容。本指南為所有階段的學(xué)習(xí)者收集了2018年網(wǎng)絡(luò)上的頂級數(shù)據(jù)科學(xué)資源。 在線課程和教程

Dataquest 數(shù)據(jù)科學(xué)研究

社會福利數(shù)據(jù)科學(xué) - 該網(wǎng)站由芝加哥大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與公共政策中心管理。它突出了非營利組織、政府組織和社會組織的社會有益數(shù)據(jù)科學(xué)項目。

（https://dssg.uchicago.edu/projects/）

國際數(shù)據(jù)科學(xué)與分析雜志 - 該在線期刊歡迎數(shù)據(jù)科學(xué)和高級分析中的實驗和理論發(fā)現(xiàn)及其實際應(yīng)用。這是數(shù)據(jù)科學(xué)和分析領(lǐng)域的第一本科學(xué)期刊。

（https://link.springer.com/journal/volumesAndIssues/41060）

CODATA數(shù)據(jù)科學(xué)期刊- 數(shù)據(jù)科學(xué)博客

Edwin Chen的博客 數(shù)據(jù)科學(xué)電子書

數(shù)據(jù)科學(xué)家之旅 ： 采訪超過20位令人驚嘆的數(shù)據(jù)科學(xué)家 - 當(dāng)作者Kate Strachnyi想要了解更多關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的知識時，她直接找到了源頭。在一系列20多次采訪中，她向領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)家詢問有關(guān)該領(lǐng)域的起點和行業(yè)未來的問題。

（https://www.amazon.com/Journey-Data-Scientist-Interviews-Scientists/dp/1548984248）

以艱難的方式學(xué)習(xí)Python   - 最新的Python 3更新，這是初學(xué)者最終學(xué)習(xí)如何編碼，盡管原始但仍然是最流行的方式。學(xué)習(xí)Python艱難的方法將你從絕對零到能夠閱讀和編寫基本的Python，然后了解其他關(guān)于Python的書籍。

（https://learnpythonthehardway.org）

O'Reilly免費(fèi)數(shù)據(jù)科學(xué)圖書館 -該圖書館匯集了O'Reilly編輯、作者和Strata演講者在一個地方的最佳數(shù)據(jù)見解，因此您可以深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)中發(fā)生的最新動態(tài)。

（https://www.oreilly.com/data/free/）

貝葉斯推理和機(jī)器學(xué)習(xí) - 本書面向具有計算機(jī)科學(xué)、工程、應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)和生物信息學(xué)背景的學(xué)生，他們希望獲得機(jī)器學(xué)習(xí)知識。作者使用外行人的術(shù)語和低水平的代數(shù)和微積分來介紹推理的基本概念。

（http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/091117.pdf）

數(shù)據(jù)挖掘指南 - 這本免費(fèi)的書采用邊做邊學(xué)的方法來解釋基本的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘指南介紹了實用的數(shù)據(jù)挖掘、集體智慧和建立推薦系統(tǒng)。

（http://guidetodatamining.com）

可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí) - 這本在線書籍是關(guān)于使機(jī)器學(xué)習(xí)模型及其決策可解釋的。它適用于機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者、數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家和任何其他有興趣使機(jī)器決策更具人性的人。

（https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/）

數(shù)據(jù)科學(xué)手冊 - 數(shù)據(jù)科學(xué)手冊匯集了25位有成就的數(shù)據(jù)科學(xué)家對他們的見解、故事和建議的深入訪談。雖然本書不是數(shù)據(jù)科學(xué)主題的教程，但它為各行各業(yè)提供了實用的職業(yè)洞察力。

（http://www.thedatasciencehandbook.com）

數(shù)據(jù)科學(xué)的藝術(shù) - 本書描述了分析數(shù)據(jù)的過程。作者開發(fā)了管理數(shù)據(jù)分析師以及進(jìn)行自己的數(shù)據(jù)分析的背景。

（https://leanpub.com/artofdatascience）

數(shù)據(jù)分析手冊 - 本手冊通過訪問數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)最前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、CEO、經(jīng)理和研究人員，深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)。

（https://www.teamleada.com/handbook）

Numsense！Layman的數(shù)據(jù)科學(xué)：沒有添加數(shù)學(xué) - 正如標(biāo)題所暗示的那樣，本書為所有背景的人打破了數(shù)據(jù)科學(xué)，省略了數(shù)學(xué)術(shù)語。有抱負(fù)的學(xué)生，有進(jìn)取心的商業(yè)專業(yè)人士或其他渴望學(xué)習(xí)的人都可以找到教程和易于理解的解釋。

（https://www.amazon.com/Numsense-Data-Science-Layman-Added-ebook/dp/B01N29ZEM6）

D3提示和技巧v4.x   - 本書包含使用d3.js（第4版）的提示和技巧，d3.js是網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)可視化工具之一。它旨在讓您開始并向邁進(jìn)。

（https://leanpub.com/d3-t-and-t-v4）

R中的數(shù)據(jù)挖掘算法 - 那些了解編程語言R并希望了解有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的更多信息的人將受益于此WikiBook。了解算法如何工作將有助于增加您對數(shù)據(jù)挖掘的理解。

（https://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R）

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：用于營銷、銷售和客戶關(guān)系管理，第3版 - 學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)挖掘用于營銷或銷售目的。您將獲得有關(guān)提高直接營銷活動響應(yīng)率，識別新客戶群和評估信用風(fēng)險的建議。

（https://www.wiley.com/en-us/Data+Mining+Techniques%3A+For+Marketing%2C+Sales%2C+and+Customer+Relationship+Management%2C+3rd+Edition-p-9780470650936）