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//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

//www.worldscientific.com/page/pressroom/2018-07-31-01

這本書提供了一個機器學習和數據挖掘領域的數學分析。典型的計算機科學數學課程的數學分析部分省略了這些非常重要的思想和技術，這些思想和技術對于機器學習的專門領域是不可缺少的，以優化為中心，如支持向量機，神經網絡，各種類型的回歸，特征選擇和聚類。本書適用于研究者和研究生，他們將從書中討論的這些應用領域獲益。

數學分析可以被松散地描述為數學的一個領域，其主要對象是研究函數及其關于極限的行為。術語“函數”指的是實參數實函數的廣義集合，包括函數、運算符、測度等。在數學分析中，有幾個發展良好的領域對機器學習產生了特殊的興趣:拓撲(具有不同的風格:點集拓撲、組合拓撲和代數拓撲)，賦范和內積空間的泛函分析(包括巴拿赫和希爾伯特空間)，凸分析，優化，等等。此外，像測量和集成理論這樣的學科在統計學中發揮著至關重要的作用，這是機器學習的另一個支柱，在計算機科學家的教育中缺乏。我們的目標是為縮小這一差距做出貢獻，這是對研究感興趣的人的一個嚴重障礙。機器學習和數據挖掘文獻非常廣泛，包括各種各樣的方法，從非正式的到復雜的數學展示。然而，接近研究主題所需要的必要的數學背景通常以一種簡潔和無動機的方式呈現，或者干脆就不存在。本卷機器學習的通常介紹，并提供(通過其應用章節，討論優化，迭代算法，神經網絡，回歸，和支持向量機)的數學方面的研究。

本書使用高級Python語言首次介紹科學應用的計算機編程。該闡述以實例和問題為導向，其中應用程序取自數學、數值微積分、統計學、物理學、生物學和金融。這本書教授“matlab風格”和過程編程以及面向對象編程。高中數學是一個必要的背景，它有利于學習經典和數字一元微積分并行閱讀這本書。除了學習如何編寫計算機程序，讀者還將學習如何利用數值方法和程序設計來解決科學和工程的各個分支中出現的數學問題。通過混合編程，數學和科學應用，這本書為實踐計算科學奠定了堅實的基礎。

這本書的目的是使用從數學和自然科學的例子來教授計算機編程。我們選擇使用Python編程語言，因為它結合了非凡的表達能力和非常干凈、簡單和緊湊的語法。Python很容易學習，非常適合作為計算機編程的入門。Python也非常類似于MATLAB，是一種很好的數學計算語言。將Python與編譯語言(如Fortran、C和c++)相結合很容易，這些語言被廣泛用于科學計算。

本書中的例子將編程與數學、物理、生物和金融的應用程序相結合。讀者需要具備基本的一元微積分知識，在高中數學強化課程中教授。這當然是一個優勢，以并行的大學微積分課程，最好包含經典和數值方面的微積分。雖然不是嚴格要求，高中物理背景使許多例子更有意義。

許多入門編程書籍都很緊湊，重點是列出編程語言的功能。然而，學習編程就是學習如何像程序員一樣思考。這本書主要關注的是思考過程，或者等價地說: 編程是一種解決問題的技術。這就是為什么大多數頁面都致力于編程中的案例研究，在這里我們定義一個問題并解釋如何創建相應的程序。新的結構和編程風格(我們可以稱之為理論)通常也通過示例介紹。

高維概率提供了對隨機向量、隨機矩陣、隨機子空間和用于量化高維不確定性的對象的行為的洞察。借鑒了概率、分析和幾何的思想，它適用于數學、統計學、理論計算機科學、信號處理、優化等領域。它是第一個將高維概率的理論、關鍵工具和現代應用集成起來的。集中不等式是其核心，它涵蓋了Hoeffding和Chernoff等經典不等式和Bernstein等現代發展。然后介紹了基于隨機過程的強大方法，包括Slepian的、Sudakov的和Dudley的不等式，以及基于VC維的泛鏈和界。整本書包含了大量的插圖，包括經典和現代的協方差估計、聚類、網絡、半定規劃、編碼、降維、矩陣補全、機器學習、壓縮感知和稀疏回歸等結果。

這是一本教科書在高維概率與數據科學的應用展望。它是為博士和高級碩士學生和數學，統計，電子工程，計算機科學，計算生物學和相關領域的初級研究人員，誰正在尋求擴大他們的理論方法在現代研究數據科學的知識。

計算科學已經成為幾乎所有學科的基本工具。學者們利用文本分析和數據挖掘技術來分析古典文學和歷史文本，提供了新的見解，開辟了新的研究領域。天體物理學家利用計算分析探測了數十顆新的系外行星。復雜的可視化和模型可以預測銀河系尺度上的天文碰撞。在尋找希格斯玻色子和基本粒子的研究中，物理學家們使用大數據分析來推進我們對物質的理解的邊界。化學家可以模擬數百萬種化合物的相互作用，而不需要進行昂貴和耗時的物理實驗。生物學家使用大規模分布式計算模型來模擬蛋白質折疊和其他復雜過程。氣象學家可以更準確地預測天氣和氣候變化。

//www.freetechbooks.com/computer-science-i-t1357.html

本書的第一部分使用了最少語言特定元素的偽代碼。本書后面的部分概述了這些概念，但是是在特定編程語言的上下文中。這為計算機科學提供了一種“插件”式的方法:從理論上講，同一本書可以用于多個課程，或者可以通過添加新語言的另一部分來擴展這本書。

從事數據科學方面的工作時，活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法，但如果原本完全不懂數據科學，從頭開始也是一種不錯的做法。本書將采取土法煉鋼從頭學起的方式，帶領讀者認識與數據科學相關的許多工具與演算法。

你只要具備基本的數學能力，以及程式設計的基礎，本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時，不至于感到害怕，而且還能讓你學會一個數據科學家所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂的數據資料，其中包含許多問題的解答，但也有很多微妙之處，甚至連問題本身都還沒被提出來過。如果你真心想要挖掘問題的解答，本書將可以提供你一些相關的知識。

首先來一堂Python速成班 學習線性代數、統計、機率的基礎知識——并學會何時、如何在數據科學領域中靈活運用這些知識 搜集、探索、清理、轉換、處理各種數據資料

深入理解機器學習的基礎 靈活運用像是k最近鄰、單純貝氏、線性與邏輯回歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型

探討推薦系統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與數據庫的相關知識

名人推薦 「Joel帶領我們領略探索數據科學，讓我們從一般的好奇心，進入到更深入的理解，并學會所有資料科學家都應該知道的各種實用演算法。」 ——Rohit Sivaprasad, Soylent公司數據科學家

【Table of Contents】目錄/大綱/內容概要

第1章簡介

第2章Python速成班

第3章數據視覺化

第4章線性代數

第5章統計學

第6章機率

第7章假設與推論

第8章梯度遞減

第9章取得數據資料

第10章處理數據資料

第11章機器學習

第12章k最近鄰

第13章單純貝氏

第14章簡單線性回歸

第15章多元回歸

第16章邏輯回歸

第17章決策樹

第18章神經網路

第19章集群

第20章自然語言處理

第21章網路分析

第22章推薦系統

第23章資料庫與SQL

第24章MapReduce

第25章勇往直前，數據科學做就對了

本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習、高維幾何和大型網絡的分析。主題包括高維數據的反直覺性質、重要的線性代數技術，如奇異值分解、隨機游動和馬爾科夫鏈理論、機器學習的基本原理和重要算法、聚類算法和分析、大型網絡的概率模型、表示學習，包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。本文提出了一種正概率技術，包括大數定律、尾部不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證以及分析大隨機圖相變的矩量法。此外，還討論了重要的結構和復雜性度量，如矩陣范數和vc維。本書適用于設計和分析數據算法的本科和研究生課程。

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

//mathematical-tours.github.io/book/

它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。

** 簡介：**

計算機科學作為一門學科開始于1960年代。重點放在支持這些領域的編程語言，編譯器，操作系統和數學理論上。理論計算機科學課程涵蓋了有限自動機，正則表達式，無上下文語言和可計算性。在1970年代，算法研究被添加為理論的重要組成部分。重點是使計算機變得有用。如今，正在發生根本性的變化，重點更多地放在大量應用程序上。發生此更改的原因很多。計算和通信的融合發揮了重要作用。在自然科學，商業和其他領域中觀察，收集和存儲數據的能力增強，要求改變我們對數據的理解以及如何在現代環境中處理數據。網絡和社交網絡作為日常生活的中心方面的出現給理論帶來了機遇和挑戰。 盡管計算機科學的傳統領域仍然非常重要，但未來越來越多的研究者將使用計算機來理解和從應用程序中產生的大量數據中提取可用信息，而不僅僅是如何使計算機在明確定義的問題上有用。考慮到這一點，我們已經寫了這本書，以涵蓋我們期望在未來40年中有用的理論，就像對自動機理論，算法和相關主題的理解使學生在過去40年中獲得了優勢一樣。主要變化之一是對概率，統計和數值方法的重視程度有所提高。 本書的早期草稿已用于本科和研究生課程。附錄中提供了本科課程所需的背景材料。因此，附錄存在作業問題。諸如信息處理，搜索和機器學習之類的不同領域中的現代數據通常被有利地表示為具有大量組件的向量。向量表示不僅是用于保存記錄的許多字段的簿記設備。確實，向量的兩個顯著方面：幾何（長度，點積，正交性等）和線性代數（獨立性，秩，奇異值等）被證明是相關且有用的。

部分目錄：

隨著大數據、深度學習在學術界和工業界的普及，人們越來越認識到數據對于科研和應用的重要性。雖然現在相關的工具和框架大大降低了構建數據應用的門檻，數據科學基礎對應用的構建依然起著核心的作用。本文介紹微軟研究院新版書籍《數據科學基礎》。

這本書介紹了數據科學的數學和算法基礎，包括機器學習，高維幾何，和大型網絡的分析。主題包括高維數據的反直覺性質，重要的線性代數技術，如奇異值分解，隨機漫步和馬爾科夫鏈理論，機器學習的基本原理和重要算法，聚類算法和分析，大型網絡的概率模型，表示學習包括主題建模和非負矩陣分解、小波和壓縮感知。發展了重要的概率技術，包括大數定律、尾不等式、隨機投影分析、機器學習中的泛化保證，以及用于分析大型隨機圖中的相變的矩方法。此外，還討論了矩陣規范和vc維等重要的結構和復雜性度量指標。這本書適合本科和研究生課程的設計和分析算法的數據。