知乎收藏之DataScience

目录 1. 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？ 2. 国内外有哪些比较权威的统计数据网站？ 3. 对 Quant 而言 Python 的需求高吗，除 C++ 外还有哪些流 行的编程语言？ 4. 数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什 么？ 5. R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更 好？ 6. 有哪些关于 R 语言的书值得推荐？ 7. Python 在数据分析工作中的地位与 R 语言、SAS、SPSS 比较如何？ 8. 如何在业余时间学习数据分析？ 9. 数据分析和挖掘有哪些公开的数据来源？ 10. Quant 如何运算百万行的数据？ 11. 想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基 础？ 12. 数据分析师的主要工作有哪些？发展前景如何？需要掌握 哪些相关知识？ 13. 数据挖掘的系统教程是怎样的，包含哪些教材？ 14. 做数据分析不得不看的书有哪些？ 15. 国内外与信息可视化相关的专业博客、论坛、社区有哪 些？ 16. 数据分析师和数据科学家有何区别？ 17. R中的哪些命令或者包让你相见恨晚？ 18. 大数据计算框架除了 MapReduce 还有哪些呢，不应该是 MapReduce 去解决所有问题吧？ 在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？ 肖智博 , 在读博士，做个几个项目 2014.2.1更新，由于经常接到私信要求在这个书单之内再推荐两三本， 每个人的行业背景也不一样，所以就把下面的书单归类整理一下。 入门读物： 1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说 得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易 程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题， 甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难 易程度：易。 4. 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： 1. SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为 numpy和scipy真的是非常强大啊。 2. Python for Data Analysis (豆瓣) 作者是Pandas这个包的作者，看过他 在Scipy会议上的演讲，实例非常强！ 3. Bad Data Handbook (豆瓣) 很好玩的书，作者的角度很不同。 适合入门的教程： 1. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应......