17 本最佳数据科学书籍（2025 年更新）
伊芙琳·克拉克
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数据科学是一门研究领域，它涉及使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。数据科学的出现是因为数理统计、数据分析和大数据的发展。
您是否有兴趣学习数据科学，并正在寻找一些能够帮助您快速提升数据科学专业知识的优秀书籍？那么您来对地方了。
以下是为初学者精心挑选的学习数据科学的最佳书籍清单。这些书籍受到数据科学专家的强烈推荐，有助于学生掌握编程基础知识。这些资源将指导您在这个有前途的领域建立自己的职业生涯，并使您成为更好的数据分析师。 阅读全文...
适合初学者的最佳数据科学书籍
| 书名 | 作者名称 | 最新版本 | 出版商 | 评价 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| 从头开始的数据科学 | 乔尔·格鲁斯（Joel Grus） | 2nd版 | 奥赖利 |  |
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| 数据科学入门 | 莉莲·皮尔森 | 1st版 | 约翰·威利父子公司 | |
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| 设计数据密集型应用程序 | 马丁·克莱普曼 | 1st版 | 奥赖利媒体 |  |
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| 大数据 | 维克托·迈尔-舍恩伯格 | 重印版 | 哈珀商业 |  |
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| 用数据讲故事 | 科尔·努斯鲍姆·纳夫里克 | 1st版 | 威利 | |
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1) Data Science from Scratch: First Principles with Python
《从头开始的数据科学》是 Joel Gurus 写的一本书。它是最好的数据科学书籍之一，可帮助您学习数据科学核心的数学和统计学。您还将学习 黑客 成为一名数据科学家所需的技能。
本书涵盖的主题包括实现 k-最近邻、朴素贝叶斯、线性和逻辑回归、决策树和聚类模型。您还可以探索自然语言处理、网络分析等。
2) 数据科学入门
《数据科学入门》是莉莲·皮尔森 (Lillian Pierson) 撰写的一本书。这本书非常适合想要快速入门涵盖广阔的数据科学领域所有领域的 IT 专业人士和学生。
本书涵盖了大数据、数据科学和数据工程等主题，以及如何将所有这些领域结合起来以提供巨大的价值。您还将了解技术、编程语言和数学方法。
3) 设计数据密集型应用程序
《设计数据密集型应用程序》是 Martin Kleppmann 撰写的一本书。它是数据科学领域最好的书籍之一，有助于了解各种处理和存储数据的技术的优缺点。本书还帮助软件工程师和架构师了解如何在现代应用程序中充分利用数据。
本书通过识别不同工具的优缺点并在一致性、可扩展性、容错性和复杂性方面进行权衡，帮助您做出明智的决策。
4) 大数据： Rev改变我们生活、工作和思维方式的解决方案
《大数据》是 Viktor Mayer-Schonberger 和 Kenneth Cukier 合著的一本书。这本书讲述了对大数据革命的乐观和务实的看法。本书的作者还谈到了如何 大数据技术 能够改变我们的生活，以及我们可以做些什么来保护自己免受其危害。
5) 用数据讲故事：业务专业人员的数据可视化指南
《用数据讲故事》是科尔·努斯鲍默·纳夫利克 (Cole Nussbaumer Knaflic) 撰写的一本书。在这本书中，您将学习数据可视化的基础知识以及如何有效地利用数据进行交流。本书中的课程主要是理论性的，并提供了许多现实世界的例子，可立即应用于您的下一个图表或演示文稿。
本书还向读者介绍了如何超越可预测的工具来深入了解数据的根源。其中还包括一个主题，即如何使用数据来创建引人入胜且内容丰富的故事。
6) 数据科学家的实用统计学：50 个必备知识 Concepts
《数据科学家实用统计学》是 Peter Bruce (作者)、Andrew Bruce 撰写的一本书。本书介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学，并为您提供了有关哪些重要、哪些不重要的建议。
如果您熟悉 R 编程并且具有一些统计学知识，那么本书是一本易于使用的数据科学参考书。
7) 数据科学与大数据分析：发现、分析、可视化和呈现数据
《数据科学与大数据分析》是一本由 EMC 教育服务出版的书。它是亚马逊上最好的数据科学书籍之一，涵盖了数据科学家使用的各种活动、方法和工具。本书侧重于概念、原理和实际应用。
它适用于任何行业和技术环境以及学习。它通过示例进行支持和解释，您可以使用开源软件进行复制。
8) 商业数据科学：您需要了解的有关数据挖掘和数据分析思维的知识
商业数据科学是一本由知名数据科学专家 Foster Provost 和 Tom Fawcett 撰写的书。这本数据科学学习书介绍了数据科学的基本原理。这本数据科学项目学习书可以帮助您了解许多 数据挖掘技术 现今仍在使用。
您还将学习如何改善业务利益相关者和数据科学家之间的沟通。它还可以帮助您了解数据分析过程以及数据科学方法如何支持业务决策。
9) 深入浅出统计学：大脑友好指南
《Head First Statistics》是 Dawn Griffiths 撰写的一本书。作者将这个通常枯燥的主题变得生动有趣，通过充满谜题、故事、测验和现实世界示例的材料，教你所有你想要和需要了解的统计学知识。这本书可以帮助你学习统计学，以便你理解关键点并加以运用。本书还介绍了如何用图表和图解直观地呈现数据。最后，本书还教你如何计算概率和期望值等。
10） R 用于数据科学：导入、整理、转换、可视化和建模数据
《R for Data Science》是一本由 Hadley Wickham 撰写的书。它旨在帮助您尽快进行数据科学研究。
本书将指导您完成导入、探索和建模数据以及传达结果的步骤。
在这本书中，您将全面、全面地了解数据科学周期。除了基本工具外，您还需要管理细节。本书的每一部分都配有练习，以帮助您练习一路上学到的知识。
11） Hands-On Machine Learning
Hands-On Machine Learning 是一本由 Aurélien Géron 撰写的数据科学书籍。本书可帮助您学习构建智能系统的概念和工具。您还将学习各种技术，例如简单的线性回归和深度神经网络。本书的每一章都可以帮助您应用所学知识；您所需要的只是编程经验。
12） Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
Python 数据分析是一本由 Wes McKinney 撰写的书。这本参考书充满了案例研究，展示了如何解决许多常见的数据分析问题。在这 Python 数据科学书籍，你将学习最新版本的熊猫， NumPy的，我Python及 Jupyter.
这本参考书是一本实用的、现代化的数据科学工具入门书 Python. 对于刚接触金融行业的分析师来说，这是一本理想的书 Python 和 Python 程序员。
13） 机器学习简介 Python：数据科学家指南
机器学习 Python 是一本由 Andreas C. Müller (作者)、Sarah Guido (作者) 撰写的书。在这本书中，你将学习使用以下技术创建成功的机器学习应用程序所需的步骤： Python 以及 sci-kit-learn 库。
在本书中，你将学习使用以下方法创建成功的机器学习应用程序所需的步骤： Python 以及 scikit-learn 库。本学习资料还向您介绍了 NumPy 和 matplotlib 库。
14） 实用的数据科学与 R
《使用 R 进行实用数据科学》是一本由 Nina Zumel（作者）、John Mount（作者）和 Jim Porzak 合著的书。本书解释了基本原理，没有冗长的理论细节。您将提供在收集、整理和分析数据时会遇到的实际用例。
您将能够应用 R 编程语言和统计分析技术。本书仔细解释了基于营销、BI 和决策支持系统的示例。这本数据科学教科书还涵盖了如何设计基于预测模型的实验等主题。
15） 用数据思考
《用数据思考》是一本由 Max Sharon 撰写的书。它可以帮助您学习将数据转化为可用知识的技术。在这本书中，您将发现一个定义项目的框架。它还包括您想要收集的数据以及您打算如何处理和分析其结果。
这本数据科学书籍还可以帮助您探索特定于数据的推理模式并学习如何构建更有用的论点。
16） 数据科学手册
《数据科学手册》由 Field Cady 编写。它是数据分析方法和大数据软件工具的理想参考书。这本书非常适合那些想要实践数据科学但缺乏所需技能的人。
这本数据科学书籍也是研究人员和入门级研究生的理想学习材料。他们需要学习现实世界的分析并扩展他们的技能。
17） 统计学习导论
《统计学习简介》是 Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Robert Tibshira 等作者撰写的一本书。这本数据科学书籍介绍了有用的建模和预测技术以及相关应用。
这是关于数据科学的最佳书籍之一，提供彩色图表和真实示例来说明所介绍的方法。本书的每一章都包含一个教程，介绍如何使用 R 语言实现所介绍的分析和方法。
常见问题：
❓ 什么是数据科学？
数据科学是一门研究领域，它涉及通过使用各种科学方法、算法和流程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。数据科学这一术语的出现是因为数理统计学的发展， 数据分析以及大数据。
⚡ 哪些是最好的数据科学书籍？
以下是一些适合初学者和高级数据科学家的最佳数据科学
- Data Science from Scratch: First Principles with Python
- 数据科学入门
- 设计数据密集型应用程序
- 大数据： Rev改变我们生活、工作和思维方式的解决方案
- 用数据讲故事：业务专业人员的数据可视化指南
✅ 我如何学习数据科学？
以下是开始学习数据科学可以执行的步骤：
