数据科学丛书

数据科学(Data Science) 是现代工程技术中重要组成部分。本帖提供了一套数据科学丛书,下载见这里。为方便下载后阅读,附带了list.bib文件,可用Jabref浏览和编辑。后面将陆续给出这些书籍的简介。

统计学

场景应用

  • Doing Math with Python: Use Programming to Explore Algebra, Statistics, Calculus, and More
  • Classic Computer Science Problems in Python
  • Statistics for Machine Learning Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning models with Python and R
  • Introduction to Python for Engineers and Scientists. Open Source Solutions for Numerical Computation
  • Learning Pandas: Python Tools for Data Munging, Data Analysis, and Visualization
  • Python for Data Analysis Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
  • Python Data Science Handbook. Essential Tools for Working with Data
  • Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy and Matplotlib

统计学

Statistics

  • 作者:Robert S. Witte, John S. Witte
  • 年份:2017
  • 出版:Wiley
  • Bibtex键:Witte2017
  • 适用读者:大一
  • 简评:适合自学的统计学初级教材,覆盖了统计学中的基础概念。所有重要概念都使用图示或算例、事例做了充分的解释。特别重要的是,书中没有数学推导。
  • 用途:系统地建立统计学基础知识,理解概念和方法的本质。

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数据科学家实用统计学

Practical Statistics for Data Scientist

  • 作者:Peter Bruce, Andrew Bruce
  • 年份:2017
  • 出版:O’Reilly Media
  • Bibtex键:Bruce2017
  • 适用读者:大一及以上
  • 简评:以列表形式,用插图和公式形象解释了统计学中的概念和术语。
  • 用途:建立完整的统计学概念,便于理解论文和数学软件文档中的术语。

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数据可视化

Data Visualization: A Practical Introduction

  • 作者:Kieran Healy
  • 年份:2019
  • 出版:Princeton University Press
  • 适用读者:大二及以上,有R语言基础为宜
  • Bibtex键:Healy2019
  • 简评:以R代码为示例,介绍了数据可视化的概念和方法。
  • 用途:单纯学习R或Python中的绘图工具会对很多概念感觉陌生或难以理解,那是因为此前尚未建立数据可视化的概念。认识了数据可视化中所有元素后,才能轻松理解和驾驭R或Python中的工具,实现你的表达意图。

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用数据讲故事

Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals

  • 作者:Cole Nussbaumer Knaflic
  • 年份:2015
  • 适用读者:大一及以上
  • Bibtex键:Knaflic2015
  • 简评:正确优雅地用数据表达观点和认识的入门书。
  • 用途:仅有统计学知识、掌握了R或Python并不足以正确地表达数据。这本书使我们深刻地理解数据表达所需要考虑的因素。如果说数据是一门语言,这本书在教我们如何优美地使用这门语言。

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用Python做数学题

Doing Math with Python Use Programming to Explore Algebra, Statistics, Calculus, and More

  • 作者:Amit Saha
  • 年份:2015
  • 出版:William Pollock
  • Bibtex键:Saha2015
  • 适用读者:大一、大二
  • 简评:介绍用Python解决数学问题,包括:线性代数和公式推导、微积分、统计学、绘图。
  • 用途:介绍了数学题求解场景下的Python应用。

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工程和科学中的统计学

Statistics for Engineering and the Sciences

  • 作者:William M. Mendenhall, Terry L. Sincich
  • 年份:2016
  • 出版:CRC Press
  • Bibtex键:Mendenhall2016
  • 适用读者:大二
  • 简评:将科学研究与工程实践中的主要统计学概念和方法做了全面的介绍,例题和习题全部源于科学与工程场景。
  • 用途:便于科学研究者与工程师从专业场景理解统计学概念,掌握统计学方法。

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工程师和科学家的概率论和统计学

Probability and Statistics for Engineers and Scientists

  • 作者:Anthony J. Hayter
  • 年份:2012
  • 出版:Brooks/Cole, Cengage Learning
  • Bibtex键:Hayter2012
  • 适用读者:大二
  • 简评:为工程师和科学家撰写的概率论和统计学教材。示例丰富,插图精美。
  • 用途:便于科学研究者与工程师从专业场景理解统计学概念,掌握统计学方法。

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工程师的应用统计学和概率论

Applied Statistics and Probability for Engineers

  • 作者:Douglas C. Montgomery和George C. Runger
  • 年份:2018
  • 出版:Wiley
  • Bibtex键:Montgomery2018
  • 适用读者:大二
  • 简评:写给工程师的统计学和概率论。概念丰富,插图精美,还有相关的历史人物介绍。
  • 用途:便于工程师直观理解统计学和概率论概念。

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