5 本实际上让我变得更好的免费数据科学书籍（跳过了其他 60 本）

ps: 最近刚好有空，尝试一下将国外不错的文章，通过网页转成markdown，然后再通过英转中的方式，大家可以看一下图个乐。本文原文作者：Suraj Jha , 这里只做转译！目前看内容和样式都还挺成功。

以下为正文：

我有一个名为 “数据科学书籍” 的文件夹，里面存有超过 60 本免费的 PDF 书籍。我热衷于收集它们，但不幸的是，每次打开这个文件夹，我都会意识到自己连一本都没读完。

于是，我决定改变方法。我开始一次只挑选一本书，并且承诺每天花两个小时来阅读和练习。

真正帮助到我的其实很简单 —— 目的。

所以，找到你的目的吧，这是你的责任，否则你最终会像大多数人一样迷失方向。

这个故事并非仅仅是一份免费数据科学书籍的列表。它讲述了我过去一个月的亲身经历，我从中学到了什么，以及我如何运用这些知识。

如果你厌倦了数字信息的杂乱无章，准备开始学习和实践，那么这个故事就是为你而写的。

真实的可验证数据科学

—— 作者：Bin Yu 与 Rebecca L. Barter

真实的可验证数据科学 —— 作者：Bin Yu 与 Rebecca L. Barter

真实的可验证数据科学 —— 作者：Bin Yu 与 Rebecca L. Barter

它教会了我什么： 这本书专注于数据科学生命周期（DSLC），主要教授 PCS 框架。

PCS 代表可预测性、可计算性和稳定性。

为何它很重要： 它填补了数据科学理论与现实问题之间的空白。

涵盖的主题：

• 数据的准备、探索与描述
• 预测技术
• 分析

我是如何运用它的： "我将其用于学期末的机器学习项目中”，其中可解释性至关重要。

适合人群： 它适合初学者，尤其是那些希望了解数据科学并注重可重复性的人。

数据科学：理论、模型、算法与分析

—— 作者：Sanjiv Ranjan Das

数据科学：理论、模型、算法与分析 —— 作者：Sanjiv Ranjan Das

数据科学：理论、模型、算法与分析 —— 作者：Sanjiv Ranjan Das

它教会了我什么： 对现代数据科学所使用的数学、核心理论和新工具进行了全面概述。

为何它很重要： 这是一本教科书式的资源，深入讲解，不会遗漏复杂的内容。

涵盖的主题：

• 数据科学与数学的核心概念
• 编程与数据处理
• 统计建模、机器学习以及高级应用，如文本分析

我是如何运用它的： 在攻读 MSC AI/ML 课程期间，我将其作为参考书使用。

适合人群： 它适合中级学习者，他们已经掌握了基础知识，希望构建坚实的概念。

Python 思维，第 3 版

—— 作者：Allen B. Downey

Python 思维，第 3 版 —— 作者：Allen B. Downey

Python 思维，第 3 版 —— 作者：Allen B. Downey

它教会了我什么： 它激励我写出清晰且逻辑性强的代码。

为何它很重要： 它培养了解决问题的习惯，它不仅仅是编码语法。

涵盖的主题：

• 编程基础
• 函数与循环
• 数据结构与控制流
• 面向对象编程和高级主题

我是如何运用它的： 在第一学期的 Python 编程课程中，它帮助我学习了基本概念。

适合人群： 推荐给自学编程者和绝对初学者，他们希望构建坚实的基础。

Python 数据科学手册

—— 作者：Jake VanderPlas

Python 数据科学手册 —— 作者：Jake VanderPlas

Python 数据科学手册 —— 作者：Jake VanderPlas

它教会了我什么： 如何使用 Python 进行数据操作和机器学习。

为何它很重要： 直接、实用且包含大量示例。

涵盖的主题：

• Python 与 IPython
• NumPy、pandas
• 使用 Matplotlib 进行数据可视化
• 使用 Scikit-learn 进行机器学习

我是如何运用它的： 这本书是我个人最喜欢的。在涉及 pandas 或 scikit-learn 的项目中，它给予了我很大的帮助。

它是我的 #1 技术参考书。

适合人群： 它适合任何正在从事或希望从事现实世界数据科学工作的人，也有助于构建 Kaggle 项目。

Think Stats，第 3 版

—— 作者：Allen B. Downey

Think Stats，第 3 版 —— 作者：Allen B. Downey

Think Stats，第 3 版 —— 作者：Allen B. Downey

它教会了我什么： 大多数统计学书籍读起来像枯燥的小说，全是理论 —— 但并非这一本。它让统计学变得实用且可执行。

为何它很重要： 它展示了概率和推断如何在现实世界中与真正的 Python 代码一起工作。

涵盖的主题：

• 描述性统计和探索性统计
• 概率分布
• 统计推断和假设检验
• 回归和分析技术

我是如何运用它的： 在考试期间，它帮助我准备了统计学和概率论的内容。

适合人群： 所有希望通过编码深入理解统计学和概率论的数据科学家。

如何利用这些书籍构建学习路径

你可以像这样来学习它们 ——

👉 初学者路径：

• Python 思维
• Think Stats

👉 中级路径：

• Python 数据科学手册

👉 高级路径 / 研究导向：

• 真实的可验证数据科学
• 数据科学：理论、模型、算法

仅靠阅读是不够的 —— 所以要同时构建真实的项目。

你可以根据自己的背景和现有知识来定制自己的学习路径。