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 1、高 2、还有：Python, Java, Matlab, R, Q和某些公司内部自有语言（如 高盛的自有语言） 但是我不希望敷衍了事，如果回答就展开了说，说说我心中最重要的五 类语言。这不仅仅是对于一个Quant必须的，而是一个丰满的程序员所 必备的。在艺术中，艺永远比术重要；在Quant相关知识中，intuition永 远比纯technique更加重要。 两年前在Princeton，我和一位研究计算机语言的PhD两人吃饭聊天。他 的主要研究方向就是新的计算机语言，及相关的逻辑学。大神如他一顿 饭下来80%的时间处于放空状态，基本没在关注我，但我得到了我自以 为深刻的理念：一种计算机语言是一种对应哲学的体现。 因此，在我看来，有五类语言构建了一个丰满的编程能力强的Quant的 一切，它们分别是：效率类语言（C、C++、Java等）、胶水类语言 （Python、Ruby等）、科学类语言（Matlab、R、S等）、Alpha演算类 语言（Lisp、Clojure等）、查询类语言（SQL、Q等）。这是基于我理 解浅薄的分类，完全与计算机科学的规范化分类（如面对对象语言、函 数类语言）不相容。持不同意见者大可付之一笑。 1、效率类语言（C、C++、Java等）：老派的Quant很多都是C++高手， 特别是80年代涌入华尔街的那帮MIT的高能物理博士们。在那个年代， ......