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免费搜书大全阅读介绍
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免费搜书大全阅读新闻
今天，小芯就为大家整理了25本数据科学领域最好的免费电子书。这25本书中的每一本不是由数据科学先驱、导师、指导者推荐给小芯的，就是小芯在做某个特定项目时参考过的。相信会给大家带来很大的帮助！
因为很多小伙伴都在学习Python，为此，这次整理的大多数书籍都是基于Python的编程。
一、数据科学非技术导论
Roger D.Peng和Elizabeth Matsui的《数据科学艺术》（The Art of Data Science）
简介：这本书描述了分析数据的过程。作者在管理数据分析师和进行自己的数据分析方面都有着丰富经验，这本书以适用于从业人员和管理人员的方式，总结了他们的经验。
卡尔、麦克斯、亨利和威尔的《数据科学手册》（Data Science Handbook）
简介：《数据科学手册》是对25位杰出的数据科学家进行深入访谈的汇编，他们在本书中分享了自己的见解、故事和建议。
RogerD.Peng和Hilary Parker《数据科学的对话》（Conversations On Data Science）
简介：Roger Peng和Hilary Parker于2015年启动了“Not So Standard Deviations”播客，该播客致力于讨论学术界和工业界数据科学家的背景故事和日常生活。这本书收集了他们关于数据科学及其在现实世界中如何起作用（有时不起作用）的许多对话。
二、面向数据科学的Python编程
Ashwin Pajankar和Sushant Garg《使用Python进行面向对象编程》（Object-Oriented Programming with Python）
简介：这本书是一本简单而明确的使用Python 3面向对象编程的指南。其他类似体裁的书籍利用复杂的写作风格和示例向读者介绍Python 3中的OOP。然而，这本书使用简单的语言来解释概念。目标读者是已经了解Python的中级学习者。
用Al-Sweigart的《用Python使枯燥的东西实现自动化》（Automate the Boring Stuff with Python）
简介：一旦掌握了编程的基本知识，你将学会如何使用Python在几分钟内完成过去需要数小时编写的程序。
Jake VanderPlas的《Python数据科学手册》（PythonData Science Handbook）
简介：熟悉阅读和编写Python代码工作的科学家和数据处理人员会发现这个综合的桌面参考非常适合处理日常问题：操作、转换和清理数据；可视化不同类型的数据；以及使用数据构建统计或机器学习模型。很简单，这是Python中科学计算的必备参考资料。
Scott Grant的《学习Python，打破Python》（Learn Python, Break Python）
简介：《学习Python，打破Python》从对编程的通俗介绍开始。慢慢地，通过示例和练习，并引入更复杂的程序元素来建立一个合适的级别，并展示它们可以在哪里使用以及如何打破它们。通过这种方式积累知识，希望能给读者带来一定程度的舒适感，读者在尝试新事物和承担风险时感到舒适；简而言之，本书希望读者可以熟悉掌握编程。
Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper《使用Python进行自然语言处理》（Natural Language Processing with Python）
简介：这本书简明介绍了自然语言处理，这个支持各种语言技术，从预测性文本和电子邮件过滤到自动摘要和翻译的领域。使用它，就可以学习如何编写有大量非结构化文本集合的Python程序。读者可以使用各种语言数据结构，获取到注释丰富的数据集，并了解分析书面通信内容和结构的主要算法。
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