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数据科学（data science）是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。AI的范围很大，数据科学的几乎所有知识点都包含在里边。
如今，对于大多数（不是全部）企业来说，数据科学应用已成为必然。因此，人才们也选择往这方面发展，也有很多其他相关专业的人想要提高数据科学的相关知识。
学姐在想要学习一个新的知识的时候首先就是会去找书，但是要挑选出数据科学领域最著名的书籍，非常耗时耗力。所以学姐就整理了16本数据科学领域的著名书籍给大家，不用大家再费时间去筛选了。
PS：下面文章中推荐的书籍中英文书名都有写出来，大家可以根据自己的需求去搜索，部分书的封面图学姐没有中文版所以放的是原版封面。
01 Practical Statistics for Data Scientists作者：Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck
《面向数据科学家的实用统计学》
这本书是绝对初学者的理想读物，它涵盖了所有必要概念的基本概述，以深入到数据科学领域。
本书包含了学习探索性数据分析的概念，随机抽样，回归分析，分类技术，统计机器学习方法等知识。除了理论概念外，它还包括R和Python编程语言中的代码示例。这本书只是让你熟悉数据科学，而不是深入钻研。
除此之外，您还可以找到其他资源，这些资源将引导您理解数据科学中的一些更高级的主题。总之，对于数据科学初学者来说，这是一个很好的资源。
豆瓣评价
02 Introduction to Machine Learning with Python作者：Andreas C. Muller, Sarah Guido
《Python机器学习入门》
对于想要开始数据科学学习的人来说，这本书是一个理想的选择。本书种的说明性的例子，清晰地解释了数据科学和机器学习的基本概念。这本书最好的地方在于，读者不需要任何数据科学、机器学习和Python的先验知识。
本书包含机器学习的基本概念和应用，模型评估的高级技术，数据的表示，管道的概念，提高你的数据科学和机器学习技能的建议，以及