自從《哈佛商業(yè)評論》宣布，“數(shù)據(jù)科學(xué)家”是二十一世紀(jì)最性感的職業(yè)之后，數(shù)據(jù)科學(xué)方面的工作就越發(fā)增多，薪資也變得很高。對于數(shù)據(jù)科學(xué)來說，現(xiàn)在是發(fā)展的黃金時期。這是個新領(lǐng)域，但增長迅速，同時數(shù)據(jù)科學(xué)家的缺口也很大，據(jù)說他們的平均年薪可以達(dá)到10萬美元。哪里有高薪，哪里就吸引人們，但是數(shù)據(jù)科學(xué)技能的差距意味著許多人需要努力學(xué)習(xí)。
如何從頭開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)，我認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)就是解決三個問題：
- data pre-processing;(數(shù)據(jù)預(yù)處理）
- data interpretation；（數(shù)據(jù)解讀）
3.data modeling and analysis.（數(shù)據(jù)建模與分析）
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)就要從編程語言談起：
Python這門語言對于數(shù)據(jù)科學(xué)是非常重要的，Python擁有著極其豐富且穩(wěn)定的數(shù)據(jù)科學(xué)工具環(huán)境。因為是關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)，我就不推薦直接關(guān)于Python語言的書。
本書基于易于理解且具有數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的豐富的庫的Python語言環(huán)境，從零開始講解數(shù)據(jù)科學(xué)工作。具體內(nèi)容包括：Python速成，可視化數(shù)據(jù)，線性代數(shù)，統(tǒng)計，概率，假設(shè)與推斷，梯度下降法，如何獲取數(shù)據(jù)，k近鄰法，樸素貝葉斯算法?？梢杂糜谌腴T，了解數(shù)據(jù)科學(xué)的基本工作流程。
貝葉斯正在變得越來越常見與重要，對于數(shù)據(jù)科學(xué)來講，用到的地方很多。本書簡要介紹了貝葉斯統(tǒng)計法，用python建模，案例很多，很有意思，比單純的介紹貝葉斯統(tǒng)計學(xué)要容易理解。
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學(xué)計算的Python程序員。介紹了NumPy（NumericalPython）的基礎(chǔ)和高級知識；從pandas庫的數(shù)據(jù)分析工具開始利用高性能工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清理、轉(zhuǎn)換、合并以及重塑；利用matpIotlib創(chuàng)建散點圖以及靜態(tài)或交互式的可視化結(jié)果；利用pandas的groupby功能對數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊和匯總操作；處理各種各樣的時間序列數(shù)據(jù)。
關(guān)于python篇的介紹就到這了，除了看這些書，可以在網(wǎng)上的MOOC上找一些關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的視頻課程可以看看。下一篇我就來介紹R語言的如何開始數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)習(xí)。
本人介紹：老實人一個，python愛好者，剛剛進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)
