數(shù)據(jù)科學(xué)并沒有一個獨立的學(xué)科體系，統(tǒng)計學(xué)，機器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)庫，分布式計算，云計算，信息可視化等技術(shù)或方法來對付數(shù)據(jù)。

   但從狹義上來看，我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)就是解決三個問題： 1. data pre-processing; 2. data interpretation； 3.data modeling and analysis.  這也就是我們做數(shù)據(jù)工作的三個大步驟：

1、原始數(shù)據(jù)要經(jīng)過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預(yù)處理過程，才能形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；

2、我們想看看數(shù)據(jù)“長什么樣”，有什么特點和規(guī)律；

3、按照自己的需要，比如要對數(shù)據(jù)貼標(biāo)簽分類，或者預(yù)測，或者想要從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的且不易發(fā)現(xiàn)的信息，都要對數(shù)據(jù)建模，得到output。 這三個步驟未必嚴(yán)謹(jǐn)，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經(jīng)驗來看，按照這個大思路走，數(shù)據(jù)一般不會做跑偏。  

   這樣看來，大數(shù)據(jù)科學(xué)其實就是門復(fù)合型的技術(shù)，既然是技術(shù)就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數(shù)據(jù)科學(xué)方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎(chǔ)之類的書了，直接上跟數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的。  

   R programming 如果只是想初步了解一下R語言已經(jīng)R在數(shù)據(jù)分析方面的應(yīng)用，那不妨就看看這兩本： 

   R in action：我的R語言大數(shù)據(jù)101。其實對于一個沒有任何編程基礎(chǔ)的人來說，一開始就學(xué)這本書，學(xué)習(xí)曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發(fā)布的R basicsstackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 'r' Questions），遇到復(fù)雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。這樣一來，用這本書拿來入門學(xué)習(xí)也問題不大。而且這本書作者寫得也比較輕松，緊貼實戰(zhàn)。 

     Data analysis and graphics using R：使用R語言做數(shù)據(jù)分析的入門書。這本書的特點也是緊貼實戰(zhàn)，沒有過多地講解統(tǒng)計學(xué)理論，所以喜歡通過情境應(yīng)用來學(xué)習(xí)的人應(yīng)該會喜歡這本入門書。而且這本書可讀性比較強，也就是說哪怕你手頭沒電腦寫不了代碼，有事沒事拿出這本書翻一翻，也能讀得進去。 

    但如果你先用R來從事實實在在的數(shù)據(jù)工作，那么上面兩本恐怕不夠，還需要這些：  Modern applied statistics with S：這本書里統(tǒng)計學(xué)的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書既復(fù)習(xí)了統(tǒng)計學(xué)，又學(xué)了R語言。（S/Splus和R的關(guān)系就類似于Unix和Linux，所以用S教程學(xué)習(xí)R，一點問題都沒有） 

    Data manipulation with R：這本書實務(wù)性很強，它教給你怎么從不同格式的原始數(shù)據(jù)文件里讀取、清洗、轉(zhuǎn)換、整合成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。當(dāng)然和任何一本注重實戰(zhàn)的書一樣，本書也有豐富的真實數(shù)據(jù)或模擬數(shù)據(jù)供你練習(xí)。對于真正從事數(shù)據(jù)處理工作的人來說，這本書的內(nèi)容非常重要，因為對于任何研究，一項熟練的數(shù)據(jù)預(yù)處理技能可以幫你節(jié)省大量的時間和精力。否則，你的研究總是要等待你的數(shù)據(jù)。  R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應(yīng)付絕大多數(shù)類型的數(shù)據(jù)。以我現(xiàn)在極業(yè)余的可視化操作水平來看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。 

     An introduction to statistical learning with application in R：這本書算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重統(tǒng)計（機器）學(xué)習(xí)的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原沒有后者全面或深入，但卻是用R來學(xué)習(xí)和應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的很好的入口。  A handbook of statistical analysis using R：這本書內(nèi)容同樣非常扎實，很多統(tǒng)計學(xué)的學(xué)生就是用這本書來學(xué)習(xí)用R來進行統(tǒng)計建模的。   

Python Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫的著名的Think X series三大卷。 其實是三本精致的小冊子，如果想快速地掌握Python在統(tǒng)計方面的操作，好好閱讀這三本書，認(rèn)真做習(xí)題，答案鏈接在書里有。這三本書學(xué)通了，就可以上手用Python進行基本的統(tǒng)計建模了。 

    Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要開發(fā)者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)。這本書其實analysis講得不多，說成數(shù)據(jù)處理應(yīng)該更合適。掌握了這本書，處理各種糟心的數(shù)據(jù)就問題不大了。  

   Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然后接下來的十好幾章就是逐一介紹這幾個庫該怎么用。很全面，但讀起來比較枯燥，可以用來當(dāng)工具書。  

    Practical Data Analysis： 這本書挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內(nèi)容安排得東一榔頭西一棒子，什么都講一點，但一個都沒講透。這本書可以作為我們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的一個索引，看到哪塊內(nèi)容有意思，就順著它這個藤去摸更多的瓜。 

     Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可視化的教材肯定不少，我看過的也就這一本，覺得還不錯。其實這類書差別都不會很大，咬住一本啃下來就是王道。   

    Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization Exploratory Data Analysis：John Tukey寫于1977年的經(jīng)典老教材，是這一領(lǐng)域的開山之作。如今EDA已經(jīng)是統(tǒng)計學(xué)里的重要一支，但當(dāng)時還是有很多人對他的工作不屑一顧。可他愛數(shù)據(jù)，堅信數(shù)據(jù)可以以一種出人意料的方式呈現(xiàn)出來。正是他的努力，讓數(shù)據(jù)可視化成為一門無比迷人的技術(shù)。但這本書不推薦閱讀了，內(nèi)容略過時。要想完整地了解EDA，

   推薦下一本：  Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書雖然標(biāo)題帶了個MATLAB，但實際上內(nèi)容幾乎沒怎么講MATLAB，只是每講一個方法的時候就列出對應(yīng)的MATALB函數(shù)。這本書的重要之處在于，這是我讀過的講EDA最系統(tǒng)的一本書，除了對visualization有不輸于John Tucky的講解外，對于高維的數(shù)據(jù)集，通過怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書也做了詳盡的講解。全書所以案例都有對應(yīng)的MATALB代碼，而且還提供了GUI（圖形用戶界面）。所以這本書學(xué)起來還是相當(dāng)輕松愉悅的。  Visualize This：中譯本叫“鮮活的數(shù)據(jù)”，作者是個“超級數(shù)據(jù)迷”，建立了一個叫http://flowingdata.com的網(wǎng)頁展示他的數(shù)據(jù)可視化作品，這本書告訴你該選擇什么樣的可視化工具，然后告訴你怎樣visualize關(guān)系型數(shù)據(jù)、時間序列、空間數(shù)據(jù)等，最后你就可以用數(shù)據(jù)講故事了。如果你只想感受一下數(shù)據(jù)可視化是個什么，可以直接點開下面這個鏈接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）   

     Machine Learning & Data Mining 這一塊就不多說了，不是因為它不重要，而是因為它太太太重要。所以這一部分就推兩本書，都是”世界名著“，都比較難讀，需要一點點地啃。這兩本書拿下，基本就算是登堂入室了。其實作為機器學(xué)習(xí)的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學(xué)習(xí)（deep learning）同樣值得研究，特別是后者現(xiàn)在簡直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實在太燒腦，也沒必要，而且在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用也不算很廣。

    deep learning目前工業(yè)界的步子邁得比學(xué)術(shù)界的大，各個domain的應(yīng)用如火如荼，但要有公認(rèn)的好教材問世則還需時日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書了。  The Element of Statistical Learning：要學(xué)機器學(xué)習(xí)，如果讓我只推薦一本書，我就推薦這本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫書寫得太用心了，大廈建得夠高夠大，結(jié)構(gòu)也非常嚴(yán)謹(jǐn)，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內(nèi)容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應(yīng)該是用R語言的ggplot2做的。）這本書注重講解模型和算法本身，所以需要具備比較扎實的數(shù)理基礎(chǔ)，啃起這本書來才不會太吃力。事實上掌握模型和算法的原理非常重要。機器學(xué)習(xí)（統(tǒng)計學(xué)習(xí)）的庫現(xiàn)在已經(jīng)非常豐富，即使你沒有完全搞懂某個模型或算法的原理和過程，只要會用那幾個庫，機器學(xué)習(xí)也能做得下去。但你會發(fā)現(xiàn)你把數(shù)據(jù)代進去，效果永遠都不好。但是，當(dāng)你透徹地理解了模型和算法本身，你再調(diào)用那幾個庫的時候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。

     Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 數(shù)據(jù)挖掘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺?shù)模且驗殡m然他這本書的出發(fā)點是應(yīng)用，但原理上的內(nèi)容也一點沒有落下，內(nèi)容非常完整。而且緊跟時代，更新的很快，我看過的是第二版，就已經(jīng)加進去了social network analysis這種當(dāng)時的前沿內(nèi)容?，F(xiàn)在已經(jīng)有第三版了，我還沒看過，但應(yīng)該也加入了不少新內(nèi)容。其實這本書并不難讀，只是篇幅較長，啃起來比較耗時。  其實這兩本書里單拎出來一塊內(nèi)容可能又是幾本書的節(jié)奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書來講也不為過，我個人用到的比較多，而且也確實有不少好書。但并非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細(xì)說。   

     還有一些印象比較深刻的書： Big Data Glossary： 主要講解大數(shù)據(jù)處理技術(shù)及工具，內(nèi)容涵蓋了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP庫與工具包，機器學(xué)習(xí)工具包，數(shù)據(jù)可視化工具包，數(shù)據(jù)清洗，序列化指南等等?？傊?，是一本辭典式的大數(shù)據(jù)入門指導(dǎo)。  Mining of Massive Datasets：這本書是斯坦福大學(xué)Web Mining的講義，里面很多內(nèi)容與韓家煒的Data Mining那本書重合，但這本書里詳細(xì)地講了MapReduce的設(shè)計原理，PageRank（Google創(chuàng)業(yè)時期的核心排序算法，現(xiàn)在也在不斷優(yōu)化更新）講解得也比較詳細(xì)。 

     Developing Analytic Talent： 作者是個從事了十幾年數(shù)據(jù)工作的geek，技術(shù)博客寫得很有個人風(fēng)格，寫的內(nèi)容都比較偏門，通常只有具備相關(guān)數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗的人能體會出來，絲毫不照顧初學(xué)者的感受。比如他會談到當(dāng)數(shù)據(jù)流更新太快時該怎么辦，或者MapReduce在什么時候不好用的問題，才不管你懂不懂相關(guān)基礎(chǔ)原理。所以這本書不太適合初學(xué)者閱讀。這本書其實是作者的博客文章的集結(jié)，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的博客文章串聯(lián)了起來。  

    Past, Present and Future of Statistical Science：這本書是由COPSS（統(tǒng)計學(xué)社主席委員會，由國際各大統(tǒng)計學(xué)會的帶頭人組成）在50周年出版的一本紀(jì)念冊，里面有50位統(tǒng)計學(xué)家每人分別貢獻出的一兩篇文章，有的回憶了自己當(dāng)年如何走上統(tǒng)計學(xué)這條路，有的探討了一些統(tǒng)計學(xué)的根本問題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫下了寄語。非常有愛的一本書。  其它資料 Harvard Data Science：這是H大的Data science在線課，我沒有修過，但口碑很好。這門課需要費用8千刀左右，比起華盛頓大學(xué)的4千刀的Data science在線課雖貴一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜將近一半（而且斯坦福的更偏計算機）。

    如果想自學(xué)，早有好心人分享了slides:id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions:  PyData：PyData是來自各個domain的用Python做數(shù)據(jù)的人每年舉行一次的聚會，期間會有各路牛人舉行一些規(guī)模不大的seminar或workshop，有好心人已經(jīng)把video上傳到github，有興趣的去認(rèn)領(lǐng)吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）   工具 R/Python/MATLAB（必備）：如果是做數(shù)據(jù)分析和模型開發(fā)，以我的觀察來看，使用這三種工具的最多。R生來就是一個統(tǒng)計學(xué)家開發(fā)的軟件，所做的事也自然圍繞統(tǒng)計學(xué)展開。MATLAB雖然算不上是個專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，但因為很多人不是專業(yè)做數(shù)據(jù)的，做數(shù)據(jù)還是為了自己的domain expertise（特別是科學(xué)計算、信號處理等），而MATLAB又是個強大無比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔(dān)了數(shù)據(jù)處理的工作，雖然它有時候顯得效率不高。

    Python雖然不是做數(shù)據(jù)分析的專業(yè)軟件，但作為一個面向?qū)ο蟮母呒墑討B(tài)語言，其開源的生態(tài)使Python擁有無比豐富的庫，Numpy, Scipy 實現(xiàn)了矩陣運算/科學(xué)計算，相當(dāng)于實現(xiàn)了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)。  SQL（必備）：雖然現(xiàn)在人們都說傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如Oracle、MySQL越來越無法適應(yīng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，但對于很多人來說，他們每天都有處理數(shù)據(jù)的需要，但可能一輩子都沒機會接觸TB級的數(shù)據(jù)。不管怎么說，不論是用關(guān)系型還是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，SQL語言是必須要掌握的技能，用什么數(shù)據(jù)庫視具體情況而定。 

     MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL之一，不少人認(rèn)為MongoDB完全可以取代mySQL。確實MongoDB方便易用，擴展性強，Web2.0時代的必需品。  Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapReduce是當(dāng)前最著名也是運用最廣泛的分布式計算框架，由Google建立。Hadoop是基于MapReduce的框架建立起來的分布式計算系統(tǒng)，Spark在Map Reduce的基礎(chǔ)上利用有向無環(huán)圖構(gòu)建了RDD，目的就是為了減少Map和Reduce之間的數(shù)據(jù)交換次數(shù)，所以速度就快了。另一個區(qū)別就是，Hadoop用硬盤存儲數(shù)據(jù)，Spark用內(nèi)存存儲數(shù)據(jù)，Storm只接受實時數(shù)據(jù)流而不存儲數(shù)據(jù)。Hadoop因為“歷史”最為悠久，有不少技術(shù)和產(chǎn)品都是基于Hadoop開發(fā)的，所以在較長的時間內(nèi)Hadoop并不會不會被淘汰。而Spark是目前生態(tài)最好，最活躍的分布式框架。如果剛剛起步研究分布式計算，可從Spark入手。  

   OpenRefine（可選）：Google開發(fā)的一個易于操作的數(shù)據(jù)清洗工具，可以實現(xiàn)一些基本的清洗功能。  Tableau（可選）：一個可交互的數(shù)據(jù)可視化工具，操作簡單，開箱即用。而且圖表都設(shè)計得非常漂亮。專業(yè)版1999美刀，終身使用。媒體和公關(guān)方面用得比較多。  Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可交互的可視化工具，不需要編程基礎(chǔ)，生成的圖表在美學(xué)和設(shè)計上也是花了心血的。更擅長復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視化。