随着技术的迅猛发展和数据的快速增长，数据科学已经开始渗透各行各业。
下面是小编整理的入门数据科学必读书单推荐，感兴趣的朋友可以看看，相信对你的学习一定会有帮助。
1、SQL书单推荐：
《SQL学习指南》：SQL是学数据分析挖掘必须会的。这本书全面系统地介绍了SQL语言各方面的基础知识以及一些高级特性，包括SQL数据语言、SQL方案语言、数据集操作、子查询以及内建函数与条件逻辑等内容。读者可以通过对本书循序渐进地学习快速掌握SQL语言，也可以在实际工作中遇到问题时直接翻阅本书解决相关问题。
2、Python书单推荐：
《像计算机科学家一样思考Python》：该书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并且该书从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。
《Head First Python》：超越枯燥的语法和甩法手册，通过一种独特的方法教你学习这种语言。你会迅速掌握Python的基础知识，然后转向持久存储、异常处理、Web开发、SQLite、数据加工和lGoogle App Engine。书中大量插画，使用Python解决一些实际问题。初学者可以不按照本书内容敲代码，看懂即可。缺点也是比较明显的，因为本书代码量太大，可能让初学者从入门到放弃。
《Python程序设计基础》：这本书推荐给喜欢应试教育的朋友，作为入门书也是很合适的，基于Python3写的，再说Python已经加入全国计算机二级考试，这本书作为教材也是很OK的。
《流畅的Python》：这本书是奉献给那些想将Python写的更优雅的朋友，深度剖析Python的深层内容，细细品读，每章都有极大收获。因为本书还是很厚的，因此更需要大家拿着性子读完。
3、网络爬虫书单推荐：
《精通Python网络爬虫》：我学网络爬虫是看的韦玮老师视频，通俗易懂，很棒！之后韦玮老师这本书出版之后，就看了一遍，书中对网络爬虫原理，urllib库，正则表达式，scrapy讲得比较透彻，推荐大家额外看看BeautifulSoup，xpath等给力解析库，本书使用Fiddler抓包分析，但我更推荐谷歌浏览器的开发者模式。数据分析书单推荐：
《深入浅出数据分析》：这本书适合作为学数据分析的入门书，书中大量插图，生动形象，深入浅出，每章都是为了解决特定问题而反复思考迭代。强烈推荐给入门学习，没有什么基础的朋友。
4、机器学习书单推荐：
《白话大数据与机器学习》：推荐这本书入门机器学习，不要纠结书中的代码，看每种机器学习的举例介绍，通俗易懂，书中很多漫画插图，算法原理推导基本不深，特别是隐马尔可夫部分讲的很棒，作为入门机器学习的书非常棒！
《机器学习》：这是一本你入门机器学习必看的经典书籍。这本书从西瓜数据开始，到西瓜数据结束，每个算法点到即止（不代表深度不够，这里指的是篇幅上不废话）。尤其是本书第二章的模型评估选择，讲的非常成体系。当然，书上的理论推导很难，有兴趣可以看看一些学习笔记。
《机器学习基础教程》：这本书是理论书，从线性回归开始，将最小二乘法和极大似然法实现全都详细推导一遍，酣畅淋漓，之后的贝叶斯方法和贝叶斯推理，理论性虽然很强，不过通俗易懂，再之后的分类聚类降维写的没什么特色。数学好的同学可以挑战看看。
《机器学习实战》：这本书非常给力，基本不用sklearn等别人造好的轮子，基本都是自己定义函数实现功能，对你从底层了解机器学习代码实现非常有帮助，注释不够多，你可能不明白某段代码的含义，你可以使用print函数输出看看，然后加以理解，遇到没见过的方法，可以百度它的作用，因为书比较老，所以有些方法已经改动过或者不用，你百度最新替代的方法试试。
5、数据挖掘书单推荐：
《数据挖掘导论》：说是导论，大家不要以为本书很简单就能看懂，还是有一定难度的。第一章简介，第二章详谈了数据这一概念，你会接触很多没听过的专业术语，分类算法讲的不多，SVM中对核函数的引入讲解的特别传神，本书花了大量笔墨在关联分析和聚类分析，这两处挖得很深，本书最后讲到异常检测，书中全是理论，没讲代码实现。
6、数据结构算法书单推荐：
《大话数据结构》：如果你还是在校学生，并且想通过校招找一份数据分析挖掘或者机器学习岗位，那必然会面对数据结构算法问题，如果你是非科班出身，刚接触数据结构算法一定会很懵逼，那我推荐你这本书，书中大量插画，帮助理解，上课式情景教学，非常棒，帮你打开数据结构算法大门，让你轻松入门！
以上就是入门数据科学必读书单推荐，大家觉得怎么样呢？如今，数据科学已然成为学习的大热门，不少学习者都是奔着其高薪且前途好的前景入门学习的。因此大家一定要明白，在这个行业里，最需要的就是不断学习和充实自我的人才。加油吧，等待大家的一定是光明彼岸！
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