17本最佳数据科学书籍（2025年更新）
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数据科学是一个涉及通过各种科学方法、算法和过程从海量数据中提取见解的领域。它帮助您发现原始数据中隐藏的模式。数据科学的出现源于数学统计学、数据分析和大数据的发展。
您是否对学习数据科学感兴趣，并正在寻找一本能帮助您飞速提升数据科学专业知识的优秀书籍？那么您来对地方了。
以下是为初学者精心挑选的最佳数据科学书籍列表。这些书籍深受数据科学专家的推荐，并有助于学生掌握编程基础。这些资源将指导您在这个充满希望的领域建立职业生涯，并成为更好的数据分析师。 阅读更多…
适合初学者的最佳数据科学书籍
| 书名 | 作者姓名 | 最新版 | 出版社 | 评分 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|
| 从零开始的数据科学 | Joel Grus | 第二版 | O′Reilly |  |
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| 数据科学入门 | Lillian Pierson | 第一版 | John Wiley & Sons | |
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| 设计数据密集型应用程序 | Martin Kleppmann | 第一版 | O’Reilly Media |  |
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| 大数据 | Viktor Mayer-Schönberger | 重印版 | Harper Business |  |
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| 用数据讲故事 | Cole Nussbaumer Knaflic | 第一版 | Wiley | |
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1) 从零开始的数据科学：Python 基础原理
《从零开始的数据科学》是 Joel Gurus 撰写的一本书。它是最好的数据科学书籍之一，可以帮助您学习数据科学核心的数学和统计学。您还将学到作为数据科学家入门所需的 黑客 技能。
本书包含的主题包括 k-近邻算法、朴素贝叶斯算法、线性回归和逻辑回归、决策树和聚类模型的实现。您还可以探索自然语言处理、网络分析等。
2) 数据科学入门
《数据科学入门》是 Lillian Pierson 撰写的一本书。这本书非常适合希望快速了解广泛数据科学领域的 IT 专业人士和学生。
本书涵盖了大数据、数据科学和数据工程等主题，以及这些领域如何结合起来提供巨大价值。您还将了解技术、编程语言和数学方法。
3) 设计数据密集型应用程序
《设计数据密集型应用程序》是 Martin Kleppmann 撰写的一本书。它是数据科学领域的最佳书籍之一，有助于了解各种数据处理和存储技术的优点和缺点。本书还有助于软件工程师和架构师学习如何充分利用现代应用程序中的数据。
本书通过识别不同工具的优势和劣势，帮助您做出明智的决策，并权衡一致性、可扩展性、容错性和复杂性。
4) 大数据：一场将改变我们生活、工作和思维方式的革命
《大数据》是 Viktor Mayer-Schonberger 和 Kenneth Cukier 撰写的一本书。这本书对大数据革命进行了乐观而实际的探讨。本书的作者还讨论了 大数据技术 如何改变我们的生活以及我们如何保护自己免受其危害。
5) 用数据讲故事：商业专业人士的数据可视化指南
《用数据讲故事》是 Cole Nussbaumer Knaflic 撰写的一本书。在这本书中，您将学习数据可视化的基础知识以及如何有效地用数据进行沟通。本书中的课程大多是理论性的，并提供了许多真实世界的例子，可立即应用于您的下一个图表或演示文稿。
本书还教读者如何超越可预测的工具来深入了解数据的根源。它还包括一个关于如何利用数据创建引人入胜且信息丰富的叙述的主题。
6) 数据科学家实用统计学：50 个核心概念
《数据科学家实用统计学》是 Peter Bruce（作者）和 Andrew Bruce 撰写的一本书。本书解释了如何将各种统计方法应用于数据科学，并就什么重要、什么不重要给您提供建议。
如果您熟悉 R 编程并具备一定的统计学知识，这本书是一本易于使用的数据科学参考书。
7) 数据科学与大数据分析：发现、分析、可视化和呈现数据
《数据科学与大数据分析》是由 EMC 教育服务公司出版的一本书。它是亚马逊上最好的数据科学书籍之一，涵盖了数据科学家使用的活动、方法和工具的广度。本书侧重于概念、原理和实际应用。
它适用于任何行业和技术环境，并且可以通过开源软件复制的示例进行支持和解释。
8) 商业数据科学：您需要了解的数据挖掘和数据分析思维
《商业数据科学》是由知名数据科学专家 Foster Provost 和 Tom Fawcett 撰写的一本书。这本数据科学学习书籍介绍了数据科学的基本原理。这本用于数据科学项目的学习书籍可帮助您了解当今使用的许多 数据挖掘技术。
您还将学习如何改善业务利益相关者与数据科学家之间的沟通。它还有助于您理解数据分析过程以及数据科学方法如何支持业务决策。
9) Head First Statistics：一本脑力友好的指南
《Head First Statistics》是 Dawn Griffiths 撰写的一本书。作者通过充满谜题、故事、测验和真实世界案例的学习材料，将这个通常枯燥的主题变得生动有趣，教您关于统计学所需的一切。本书帮助您学习统计学，以便您理解关键点并加以运用。本书还涵盖了如何通过图表和图形展示数据。最后，本书还教您如何计算概率和期望等。
10) R for data science：导入、整理、转换、可视化和建模数据
《R for Data Science》是 Hadley Wickham 撰写的一本书。它旨在让您尽快开始进行数据科学。
本书将指导您完成导入、探索和建模数据以及沟通结果的步骤。
在这本书中，您将全面了解数据科学周期。除了基本工具，您还需要管理细节。本书的每个章节都配有练习，帮助您实践所学知识。
11) Hands-On Machine Learning
《Hands-On Machine Learning》是 Aurélien Géron 撰写的一本数据科学书籍。本书可以帮助您学习构建智能系统的概念和工具。您还将学习各种技术，从简单的线性回归到深度神经网络。本书的每个章节都帮助您应用所学知识；您只需要具备编程经验。
12) Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
《Python for Data Analysis》是 Wes McKinney 撰写的一本书。这本参考书包含大量案例研究，展示了如何解决许多常见的数据分析问题。在这本 Python 数据科学书中，您将学习 pandas、NumPy、IPython 和 Jupyter 的最新版本。
这本参考书是对 Python 数据科学工具的实用、现代的介绍。它非常适合刚接触 Python 的分析师和 Python 程序员。
13) Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists
作者姓名： Andreas C. Mueller
出版商：O′Reilly
最新版本：第一版
页数： 392 页
《Python 机器学习》是 Andreas C. Müller（作者）和 Sarah Guido（作者）撰写的一本书。在这本书中，您将学习使用 Python 和 sci-kit-learn 库创建成功的机器学习应用程序所需的步骤。
在这本书中，您将学习使用 Python 和 scikit-learn 库创建成功的机器学习应用程序所需的步骤。本学习材料还介绍了 NumPy 和 matplotlib 库。
14) Practical Data Science with R
《Practical Data Science with R》是由 Nina Zumel（作者）、John Mount（作者）和 Jim Porzak 撰写的一本书。本书通过实际用例讲解基本原理，避免冗长的理论细节，这些用例将在您收集、整理和分析数据时遇到。
您将能够应用 R 编程语言和统计分析技术。本书精心讲解了基于营销、商业智能和决策支持系统的示例。这本数据科学教科书还涵盖了如何设计基于预测模型的实验等主题。
15) Thinking with Data
《Thinking with data》是 Max Sharon 撰写的一本书。它帮助您学习将数据转化为可用知识的技术。在这本书中，您将发现一个框架来定义您的项目。它还包括您想要收集的数据以及您打算如何处理和分析其结果。
这本数据科学书籍还帮助您探索数据特定的推理模式，并学习如何构建更有用的论证。
16) The Data Science Handbook
《The Data Science Handbook》由 Field Cady 撰写。它是数据分析方法和大数据软件工具的理想参考书。本书适合那些想实践数据科学但缺乏必要技能的人。
这本数据科学书籍也是研究人员和入门级研究生理想的学习材料。他们需要学习实际的分析并扩展自己的技能。
17) An Introduction to Statistical Learning
《An Introduction to Statistical Learning》是一本由 Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Robert Tibshira 等作者合著的书。这本数据科学书籍介绍了有用的建模和预测技术，以及相关的应用。
它是数据科学领域最好的书籍之一，提供了彩色图形和真实世界的例子来阐释所介绍的方法。本书的每个章节都包含一个关于使用 R 语言实现所介绍的分析和方法的教程。
常见问题
❓ 什么是数据科学？
数据科学是一个涉及通过各种科学方法、算法和过程从海量数据中提取见解的领域。它帮助您发现原始数据中隐藏的模式。数据科学一词源于数学统计学、数据分析和大数据的发展。
⚡ 哪些是最好的数据科学书籍？
以下是一些最适合初学者和高级数据科学家的书籍：
✅ 我如何学习数据科学？
以下是您可以开始学习数据科学的步骤：
