建议订购数据科学书籍。

Question

我是一名本科生，目前正在研究数据科学。然而，由于我们一般不会在课堂上深入研究事物，所以我想花些时间复习一下基本面，深入了解事物，以便深入到更复杂的概念中。当我做一些研究时，我偶然发现了这些书：

• 数据挖掘:教科书，Charu C. Aggarwal著
• “统计学习的要素”，Jerome H. Friedman，Robert Tibshirani和Trevor Hastie著
• 模式识别与机器学习
• 机器学习:概率视角，凯文·P·墨菲著
• “计算机时代统计推断:算法、证据和数据科学”，Bradley Efron和Trevor Hastie著

如果你知道或偶然看到这些书，你能帮我选择读这些书的顺序吗?或者告诉我这些书是不是多余的，甚至建议我增加一本书。

任何帮助都是非常感谢的，谢谢。

Answer 1

多年来，我意识到很好地理解统计将使您能够解决大量的业务问题，并且作为第一步也是非常重要的。你可以上可汗学院的概率与统计课程https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

关于机器学习，您可以阅读“Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tib差拉尼的统计学习导论”。很棒的书。感觉就像一部小说，用R中的例子和代码写得很好。

我也推荐安德鲁吴的机器学习课程。

对于深度学习，我参加了安德鲁·卡萨帕的CS231课程，但我更喜欢迈克尔·尼尔森这本精彩的免费在线书。http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

要更深入地了解商业问题，您可以选择eDX https://www.edx.org/course/the-analytics-edge的分析边缘课程。

对于Rob的时间序列预测书籍，在您继续并解决它们之前，https://otexts.org/fpp2/是最好的。

同时，我也从分析Vidhya的博客上学到了很多东西。https://www.analyticsvidhya.com/

最好的学习方法是参加黑客比赛，并参与其中。

Answer 2

我想，从“Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie和Robert Tib差拉尼的统计学习导论”开始，然后，如果您想更深入地了解，请转到“统计学习的要素，由Jerome H. Friedman，Robert Tib差拉尼，和Trevor Hastie”。

我也非常喜欢以第一本书为基础的视频课程，由Hastie和Tibshirani教授(如果我没有弄错的话)--这是我心目中真正的瑰宝。在我看来，这是一个很好的方法，既获得实用和教学背景的机器学习。链接到在R-blogger：https://www.r-bloggers.com/in-depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/上发布的课程