機器學習和數(shù)據(jù)科學是復雜而相互關(guān)聯(lián)的概念。要想讓自己在技術(shù)緊跟趨勢，你必須消耗大量的時間進行知識的更新。

日復一日的重復勞動不等于學習，這樣仍有可能掉隊。

所以一方面我們需要學習新知識，一方面保持實操經(jīng)驗。這樣的技能組合，才能幫助你在行業(yè)中取得成功。

盡管互聯(lián)網(wǎng)上存在大量的學習資源，但對于信息的選擇并不是一件容易的事情，所以，選擇幾本優(yōu)秀的書籍尤為重要。

這里我們精選出六本好書，助你學好機器學習和大數(shù)據(jù)科學!

1. Machine Learning Yearning 認識機器學習，吳恩達著 

現(xiàn)代數(shù)據(jù)技術(shù)，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學過程開發(fā)和生產(chǎn)精確的機器學習系統(tǒng)不是什么新東西了。雖然它們不是同義詞，但是它們之間息息相關(guān)，因此，如果你在數(shù)據(jù)行業(yè)工作，那么提高對機器學習的理解和認識很有必要。

你可以從這本優(yōu)秀的書籍中學到一些見解，例如應該多長時間收集一次培訓數(shù)據(jù)，如何使用端口到端口的深度學習以及如何利用你正在創(chuàng)建的系統(tǒng)來共享數(shù)據(jù)和統(tǒng)計信息。

2. Hadoop: The Definitive Guide 權(quán)威指南，Tom White著 

Apache Hadoop 是用于處理和管理大量數(shù)據(jù)的主要框架。任何從事編程或數(shù)據(jù)科學工作的人都熟悉這個平臺，因為它是開發(fā)可擴展系統(tǒng)最有效的方法之一。

恰好專家 Hadoop 顧問和 Apache 軟件基金會成員 Tom White 寫了一本明確的指南，里面包含了許多獨到的見解和有用的資源。大數(shù)據(jù)學習扣qun： 74零零加4yi3八一更重要的是，它將引導你完成使用Hadoop 集群的整個過程和設(shè)置。

另外，Apache Spark 也是你可以花點時間學習的另一個重要平臺。

3. Predictive Analytics 分析預測，Eric Siegel著 

本書詳細解釋了如何獲取大多數(shù)形式的數(shù)據(jù)和信息，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的預測或見解。關(guān)鍵是要幫助專業(yè)的人員更好地了解他們的客戶。你將學習如何識別他們購買的產(chǎn)品和服務(wù)，他們訪問的地點，與他們共鳴的內(nèi)容等等。

數(shù)據(jù)科學家的工作是用未經(jīng)過濾的原始數(shù)據(jù)來確定可用的趨勢和模式。本書不僅可以幫助你做到這一點，而且還可以提出必要的預測算法來改進未來的操作和流程，可以說是預測分析的圣經(jīng)。

4. Storytelling With Data 用數(shù)據(jù)講故事，KoleNussbaumer Knaflic著 

這是一本權(quán)威的可視化指南，可以讓你了解應該如何處理你收集的所有有用的數(shù)據(jù)。許多見解適用于常用技術(shù)，對于業(yè)界人士很有幫助。是業(yè)內(nèi)任何人都必備的重要閱讀物，甚至行業(yè)外人士也合適一讀。

簡而言之，本書涉及大量數(shù)據(jù)的組織和提取。這意味著過濾掉大量不明確的數(shù)據(jù)，改進數(shù)據(jù)收集流程，并提出相關(guān)的和實際的數(shù)據(jù)可視化。

5. Inflection Point 拐點，Scott Stawski著 

本書副標題為 “How the Convergence of Cloud, Mobility, Apps and Data Will Shape the Future of Business(云、移動性、應用程序和數(shù)據(jù)的融合如何影響行業(yè)的未來)”，這本書對于了解當前數(shù)據(jù)分析和云計算行業(yè)的發(fā)展勢頭十分必要。

特別值得注意的是，Stawski直接關(guān)注原始數(shù)據(jù)的存儲、挖掘系統(tǒng)、如何部署以及如何進行實際應用。

它不僅僅是一個理論指南，還揭示了實際的工作系統(tǒng)，并描述了如何使它們適應你的企業(yè)。

最重要的一點是，你能夠從本書中清楚了解如何在企業(yè)中部署這些工具和平臺。

6. An Introduction to Statistical Learning With Applications in R 基于R語言的統(tǒng)計學習導論，Gareth James等著 

統(tǒng)計學習和相關(guān)的方法是數(shù)據(jù)科學工作所必需的。這本教科書能夠幫助從本科生到博士生了解這些概念。

另外，它也提供了很好的R語言算法，有詳細的解釋和演練。這樣做的原因是，你可以在練習數(shù)據(jù)科學的時候把它作為一個直接的資源，特別是在學習階段。

這是一本好書，值得定期回顧，這些概念和信息對于日常應用也是實用的。