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編者按：為方便對數(shù)據(jù)科學（DATA SCIENCE）感興趣的愛好者和實操者的學習，本文作者分享了 8 類關于數(shù)據(jù)科學的書籍，包括統(tǒng)計/概率論類、機器學習類、數(shù)據(jù)可視化與分析類、深度學習類、自然語言處理（NLP）類、計算機視覺類、人工智能類和工具/語言類。在分享書籍的同時，作者還提出以下忠告：在數(shù)據(jù)科學領域有多種成功的途徑，而我們要選擇的途徑應該是足夠簡單，足以幫助我們快速上手的。

我們之所以在選擇學習方法上不知所措，往往是因為我們接觸的信息量太大了。與其花更多的時間思考如何獲得研究數(shù)據(jù)科學的技能，不如根據(jù)實際需要，從分享的書中挑選一本，然后開始學習。關鍵是要始終如一地采取行動，堅持閱讀。閱讀的目的是，學習和發(fā)現(xiàn)隱藏于書中的真實思想。對數(shù)據(jù)科學感興趣的朋友們，如果你還沒選好學習材料，就請閱讀作者推薦的這些頂級書籍吧。本文來自編譯，希望對您有幫助。因篇幅原因，本篇文章分三部分刊出，此為第三部分：

相關閱讀：學習數(shù)據(jù)科學的8類必讀書籍（上）

學習數(shù)據(jù)科學的8類必讀書籍（中）

8.工具/語言類書籍

（1）《學習 Pandas——使 Python 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析變得容易》（Learning Pandas—Python Data Discovery and Analysis Made Easy）

作者：邁克爾·海特（Michael Heydt）

《學習Pandas》也是一本適合初學者的書（Pandas，是python+data+analysis 的組合縮寫，是 python 中基于 numpy 和 matplotlib 的第三方數(shù)據(jù)分析庫），它為我們提供了在 Pandas 的幫助下做數(shù)據(jù)分析所需的技術知識。這本書最大的優(yōu)點之一就是，它只關注 Pandas，而不包括其他 100 個庫，因此可以讓讀者免于其他內(nèi)容的干擾。這本書稱自己是學習 Pandas 的最好的書籍之一。

圖33. 《學習Pandas——使Python數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析變得容易》

（2）《學習Pandas庫》（Learning the Pandas Library）

作者：馬特·哈里森（Matt Harrison）

簡單、準確、通俗是形容這本書最貼切的詞匯。它也被譽為學習 Pandas 的最好的書籍之一。本書全面地描述了 Pandas DataFrame 以及在 DataFrames 的幫助下執(zhí)行的各種活動。

圖34. 《學習Pandas庫》

（3）《Pandas操作指南》（Pandas Cookbook）

作者：西奧多·佩特羅（Theodore Petrou）

此書算得上是完美的參考書。它囊括了 Pandas 的 95 種以上的功能，展示了這個庫的強大，讀者將能夠以前所未有的方式分析數(shù)據(jù)。

圖35. 《Pandas操作指南》

（4）《面向所有人的Pandas：Python數(shù)據(jù)分析》（Pandas for Everyone: Python Data Analysis）

作者：丹尼爾·Y·陳（Daniel Y. Chen）

這是一本為完全沒有編程知識的初學者而寫的書，能讓讀者振奮。因為它的內(nèi)容能指導讀者，引導大家的思維，讓讀者確切地了解到，需要怎樣用 Python 和 Pandas 開始數(shù)據(jù)分析。正如書名所說的那樣，這本書適合所有人，其普適性使它成為學習 Pandas 的最佳書籍之一。

圖36. 《面向所有人的Pandas：Python數(shù)據(jù)分析》

（5）《使用NumPy和Pandas做數(shù)據(jù)分析》（Hands-On Data Analysis with NumPy and Pandas）

作者：柯蒂斯·米勒（Curtis Miller）

這本關于 Pandas 的書有點難以理解，建議讀者在閱讀這本書之前先對 Pandas 和 NumPy 做一些了解。本書不太適合初學者，雖然有點難理解，但絲毫不妨礙它成為學習 Pandas 最好的書之一。

圖37. 《使用NumPy和Pandas做數(shù)據(jù)分析》

（6）《實用主義程序員——你的精通之旅》（The Pragmatic Programmer — Your Journey To Mastery）

作者：大衛(wèi)·托馬斯，安德魯·亨特（David Thomas ，Andrew Hunt）

這是一本不會過時的書，它研究了軟件開發(fā)獨立于任何特定的語言、框架或方法學的本質。它不僅討論了使代碼保持普遍適用性和易于重復利用的技術，還探討了關于個人責任和職業(yè)發(fā)展的內(nèi)容。

圖38. 《實用主義程序員——你的精通之旅》

（7）《干凈代碼——一本敏捷軟件工藝手冊》（Clean Code — A Handbook of Agile Software Craftsmanship）

作者：羅伯特·C·馬丁（Robert C. Martin）

這本書講述了編寫干凈代碼的原則和最佳操作，并舉出幾個案例研究來加以說明。對于在協(xié)作環(huán)境中工作的數(shù)據(jù)專業(yè)人員來說，編寫干凈的代碼很重要，它是一項可以讓我們和自己的團隊生產(chǎn)出更好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基本技能。

圖39. 《干凈代碼——一本敏捷軟件工藝手冊》

（8）《流利的 Python：清晰、簡潔和有效的編程》（Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming）

作者：盧西亞諾·拉馬霍（Luciano Ramalho）

可以用來學習 Python 的資源有很多，但是，還沒有哪項資源能像一本教科書一樣教你編程。此書是一本實用的指南，正像我們對一本編碼書所期望的那樣，它能幫助我們理解 Python 如何工作，以及如何編寫出色而有效的 Python 代碼。這本書的篇幅長達 794 頁，完全物有所值，值得我們購買。

圖40. 《流利的Python：清晰、簡潔和有效的編程》

（9）《Python編程：強大的面向對象編程》（Programming Python: Powerful Object-Oriented Programming）

作者：馬克·魯茨（Mark Lutz）

別急，這是另一本 Python 書？！如果我們認為，自己已經(jīng)從前面介紹的書中學到了關于 Python 的所有知識，那么就請再好好想一想。Python 是一門龐大的編程語言，在這本書里，還有很多我們不知道的東西要講。在我們掌握了《流利的 Python：清晰、簡潔和有效的編程》一書中的基本知識之后，嘗試下閱讀馬克·魯茨的這本書。此書包含關于各種主題的深入教程：數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、文本處理、GUIs 等。教程中還包含了大量的例子。這是一本編程人的必讀書。

圖41. 《Python編程：強大的面向對象編程》

（10）《掌握 Python數(shù)據(jù)科學》（Mastering Python for Data Science）

作者：薩米爾·馬達萬（Samir Madhavan）

到目前為止，我們已經(jīng)介紹過的兩本學習 Python 的書都是從編程的角度來學習 Python 的?，F(xiàn)在該從數(shù)據(jù)科學的角度來學習 Python 了。薩米爾·馬達萬在《掌握 Python 數(shù)據(jù)科學》這本精彩的書中回答了以下問題：哪些數(shù)據(jù)科學庫是常用的，如何使用？如何在 Python 中創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化和挖掘模式？如何編寫高級數(shù)據(jù)科學/機器學習技術的代碼來構建模型？

圖42. 《掌握Python數(shù)據(jù)科學》

（11）《R 語言數(shù)據(jù)科學》（R for Data Science）

作者：加勒特·格羅蒙，哈德利·韋翰（Garrett Grolemund，Hadley Wickham）

任何一個聽說過一點兒 R 編程的人都會接觸到哈德利·韋翰的作品。他用 R 語言寫的作品是無與倫比的。關于他的作品，我有說不完的話。這是一本通過 R 語言編程來學習數(shù)據(jù)科學的完美書籍。

圖43. 《R語言數(shù)據(jù)科學》

（12）《為每個人創(chuàng)建的R語言》（R for Everyone）

作者：賈里德·P·蘭德（Jared P. Lander）

如果我們沒有技術背景和統(tǒng)計學背景，那么對于我們來說，這是一本很棒的入門書。

圖44. 《為每個人創(chuàng)建的R語言》

（13）《 R 語言操作指南》（R Cookbook）

作者：保羅·提托（Paul Teetor）

《R 語言操作指南》這本書，是對數(shù)據(jù)科學書籍閱讀清單的絕佳補充。它包含了 200 多個實用的食譜，可以幫助我們使用 R 語言分析和操作數(shù)據(jù)。

圖45. 《R語言操作指南》

最后總結

我寫這篇文章的主要目的是為廣大讀者推薦最好的數(shù)據(jù)科學書籍。我對每一本建議的書籍都做了簡要的總結，以確保讀者可以根據(jù)自己的需求、興趣和未來愿望進行選擇。

當有人試圖迷惑我們的時候，請記住以下這些忠告：

在數(shù)據(jù)科學領域有多種成功的途徑，而我們要選擇的途徑應該是足夠簡單，足以幫助我們采取行動的。我們之所以不知道如何開始學習，是因為我們接收的信息量太大了。與其花更多的時間思考和計劃如何獲得數(shù)據(jù)科學這項技能，不如根據(jù)自己當前的實際需要，從上面介紹的書中挑選一本，然后開始學習。關鍵是要始終如一地采取行動，堅持閱讀。

閱讀的目的是，學習和發(fā)現(xiàn)隱藏于這些偉大的作家和實踐者腦中的真實思想。

祝大家學習快樂！

圖46. 開始閱讀這些書

譯者：甜湯