机器学习和数据科学是复杂且相互关联的概念。如果你想跟上技术的潮流，你必须花费大量的时间来更新你的知识。日复一日的重复工作不等于学习，所以还是有可能落后的。所以一方面要学习新知识，另一方面要保持实践经验。技能的结合将帮助您在行业中取得成功。网络上的学习资源虽然很多，但是资料的选择并不容易，所以选择几本优秀的书籍就显得尤为重要。在这里我们精选了六本好书，助你学好机器学习和大数据科学！1.机器学习向往懂机器学习，吴恩达写现代数据技术，大数据和数据科学过程开发和生产精准的机器学习系统并不是新鲜事物。虽然它们不是同义词，但它们是密切相关的，所以如果你在数据行业工作，有必要提高你对机器学习的理解和认识。您可以从这本优秀的书中获得见解，例如您应该多久收集一次训练数据、如何使用端口到端口深度学习以及如何利用您正在创建的系统来共享数据和统计数据。2.Hadoop：权威指南权威指南，作者：TomWhiteApacheHadoop是处理和管理大量数据的主要框架。任何从事编程或数据科学工作的人都熟悉这个平台，因为它是开发可扩展系统的最有效方法之一。碰巧的是，专家Hadoop顾问和Apache软件基金会成员TomWhite编写了一本权威指南，其中充满了独特的见解和有用的资源。大数据学习推演qun:7400plus4yi381更重要的是，它会引导你完成使用Hadoop集群的整个过程和设置。此外，ApacheSpark是另一个您可以花时间学习的出色平台。3.PredictiveAnalytics，EricSiegel的书详细解释了如何获取大多数形式的数据和信息，并将它们转化为可操作的预测或见解。重点是帮助专业人士更好地了解他们的客户。您将学习如何识别他们购买的产品和服务、他们访问的地点、与他们产生共鸣的内容等等。数据科学家的工作是使用未经过滤的原始数据来识别可用的趋势和模式。这本书不仅可以帮助您做到这一点，而且还提出了必要的预测算法来改进未来的运营和流程，可以说是预测分析的圣经。4.KoleNussbaumerKnaflic着的《用数据讲故事》是关于如何处理您收集的所有有用数据的权威视觉指南。许多见解适用于常用技术，对业内人士有所帮助。行业内任何人的必备读物，甚至是行业外的人。简而言之，本书涉及大量数据的组织和提取。这意味着过滤掉大量模棱两可的数据，改进数据收集过程，并提出相关且现实的数据可视化。5.InflectionPoint，ScottStawski的书的副标题是“HowtheConvergenceofCloud,Mobility,AppsandDataWillShapetheFutureofBusiness”，这本书是了解数据分析和云计算行业当前发展势头的必备书。特别值得注意的是，Stawski直接关注原始数据的存储位置、挖掘系统、它们的部署方式以及它们在实践中的使用方式。它不仅仅是一个理论指南，它揭示了工作中的系统并描述了如何使它们适应您的业务。最重要的一点是，从本书中，你可以清楚地了解如何在企业中部署这些工具和平台。6.R中的应用程序统计学习简介R中的应用程序统计学习简介，GarethJames等人。数据科学工作需要统计学习和相关方法。本书可以帮助从本科生到博士生理解这些概念。此外，它还提供了很好的R语言算法，有详细的解释和演练。这样做的原因是您可以在实践数据科学时将其用作直接资源，尤其是在学习阶段。这是一本值得定期复习的好书，其中的概念和信息对日常应用很实用。
