NO.1 数据挖掘
NO 2.机器学习
NO 3.数据分析
NO 4 .大数据
以上图书,是我经常翻阅的图书,和大家分享。如果有条件的可以,阅读英文原版,更好!
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几点建议:
1、好的图书,可以补充基础知识,学习一些好的思维模式,但是,读完书,并不代表一切,只是可以更好的指导你解决实际问题。
2、数据分析师&数据挖掘的职责,通过数据+业务,为改进产品和leader的商业决策更好的服务,所以,数据的素养,数据的思维模式是必备技能,必要的方法论是必须。通过观察数据,提出假设,验证假设是数据分析师和数据挖掘的日常工作流程。熟练掌握数据分析工具、统计学基础,各种算法优缺点,是一个长期积累的过程。
3、实践—思考—读书—实践 是一个长期的过程,优秀的数据分析师、数据挖掘工程师,是未来需求最大的人才,如果喜欢这份职业就把它做到最好。
4、好的数据+好的模型=收益最大。80%的数据工作+20%的算法模型=数据挖掘工程师的工作内容