在数据科学的世界里，书籍是获取知识和技能的重要途径。曾经更倾向于通过视频教程和讲座来学习，因为这种方式更直观，也更符合学习习惯。然而，最近发现了一些和出版社，他们将枯燥的学术内容变得生动有趣，让对阅读书籍有了新的认识。
这一切始于一位聪明朋友建议开始阅读书籍，因为书籍包含更多的内容，并且能够提升阅读和理解这一对任何人来说都非常重要的技能。起初，对此并不热衷，直到他提到了一家出版社，他们的书非常有趣且互动性强。这让产生了疑问：“真的有这样的书吗？”为了验证疑问，尝试了一下，发现了一个全新的、令人惊叹的书籍世界，可以沉浸在其中数小时。
今天，将自己视为幸运使者，与分享那些让重新审视书籍的出版社和书籍。以下是最喜欢的出版社：
最喜欢的出版社：
1. Manning Publications：这是一家成立于1990年的美国出版公司，主要出版计算机技术主题的书籍，其中许多书籍在全球范围内广受欢迎，深受数百万读者的喜爱。
2. O’Reilly Media Inc.：这是由Tim O’Reilly创立的另一家非常棒的美国学习组织，他们分发书籍、举办技术聚会，并提供在线学习平台。他们的特别标志是许多书籍封面上的木刻图案。他们的书籍包含了大量关于最新和高科技主题的内容，使读者能够在这些领域深入学习并在工作中表现出色。
最喜欢的数据科学书籍：
1. 《Python数据科学手册》（Jake VanderPlas著，O’Reilly出版）：这本书非常适合那些刚开始进行数据分析或数据科学的人士，需要一本参考书来掌握所有技术和库功能，并加强他们在数据科学中使用Python的能力。书中详细深入地涵盖了以下主题：{IPython（交互式Python）、Numpy、使用Pandas进行数据操作、使用matplotlib进行可视化、使用scikit-learn进行监督和一些无监督机器学习算法}。这些主题的内容量和质量将显著有助于在任何数据科学项目周期的最初几步中提升技能。
2. 《数据科学家的实用统计学》（Peter Bruce、Andrew Bruce和Peter Gedeck著，O’Reilly出版）：这本书的第二版已经发布，就个人而言，无论是初学者还是从业者，阅读这本书都将对有益，因为从这本书中学到了很多技能，其中一些是在一段时间内忘记的，还有一些是之前不知道的。阅读这本书后，开始感到更加自信，可以说这值得一读。
# 书中包含的主题：{EDA, 数据和抽样分布，统计实验和显著性测试，回归，分类，统计机器学习和无监督学习}
3. 《数据科学入门》（Davy Cielen等人著，Manning Publications出版）：喜欢这本书的特别原因是，它不仅包含了随处可见的数据科学主题，还包含了数据科学领域的其他方面，如{NoSQL数据库、文本挖掘、文本分析、大数据的第一步，特别是处理单个计算机上的大数据}。理解和掌握在数据科学项目中集成数据库是一个真正有帮助且受欢迎的技能。强烈推荐阅读这本书，并或多或少地熟悉上述额外技能。
4. 《从数据中学习统计艺术》（David Spiegelhalter著，pelican publications出版）：这本书是在密歇根大学Coursera应用数据科学课程中特别推荐的。他们显著地引导意识到可视化技能的重要性（更准确地说，是艺术），以便可视化不会传达它们不应该传达的内容，并且对读者来说是自解释的。强烈推荐这本书给那些希望理解数据可视化深度并掌握这项技能的人。
5. 《从零开始的数据科学》（Joel Grus著，O’Reilly出版）：这本书的第二版已经发布，并且由于它在这本书中涵盖了各种基础知识而广受欢迎。从Python速成课程开始，到可视化数据、线性代数和统计学、概率论、假设和推断、获取和处理数据等与数据相关的许多主题，以及机器学习、神经网络、推荐系统、网络分析等。这是一个完整的套餐，绝对应该考虑阅读。
6. 《R语言数据科学》（Hadley Wickham和Garrett Grolemund著，O’Reilly出版）：好吧，承认喜欢使用Python，并且只提到了基于Python的数据科学书籍。但这本书是给那些喜欢或想要尝试‘R’编程语言的人。尝试过这种语言，它很好，但大部分工作都与Python相关，所以从未真正考虑过将编程语言转向R。这本书打破了这种偏见，真的很享受阅读和实施这本书，当时正在学习‘R’。如果正在考虑在数据科学中做一些有趣或新的事情，比如学习一种新的语言来处理数据科学任务，一定要读这本书。这本书会告诉所有关于它的事情。绝对值得一试。
7. 《Think Stats》（Allen B. Downey著，O’Reilley出版）：《Think Stats》是Python软件工程师和数据科学家的概率论和统计学的序曲（如果对这些主题还不熟悉）。《Think Stats》强调了可以使用的简单方法来探索真实数据集并回答有趣的问题。这本书提供了一个上下文分析，使用了来自美国国立卫生研究院的数据。
# 如果具备基本的Python技能，可以利用它们来学习概率和统计学的概念。《Think Stats》依赖于一个Python库来处理概率分布。许多练习包括使用小程序来运行各种实验，并帮助读者发展出强烈的理解。