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无对象
- 数据分析需要阅读的书籍包括《数据科学入门》、《PYTHON编程:从入门到实践》、《统计学原理与应用》和《R语言程序设计》。这些书籍涵盖了数据分析的基础知识、PYTHON编程、统计学原理以及R语言程序设计,对于数据分析的学习者来说非常有帮助。
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树瑶风
- 数据分析是一个涉及统计学、机器学习、数据挖掘和编程等多个领域的交叉学科。为了成为一名合格的数据分析专家,以下是一些建议的书籍: 《统计学习方法》 - 作者:周志华 这本书系统地介绍了统计学习的基础理论和方法,适合初学者和有一定基础的读者。 《机器学习》 - 作者:周志华 本书详细介绍了机器学习的基本概念、算法和应用,是机器学习领域的经典教材。 《PYTHON数据分析实战》 - 作者:张振伟 本书以PYTHON为工具,介绍了数据分析的实战技巧,适合有一定编程基础的读者。 《数据挖掘:概念与技术》 - 作者:杨强、张华平 本书从数据挖掘的基本概念入手,逐步深入到各种算法和技术,适合有一定基础的读者。 《深入浅出机器学习》 - 作者:周志华 本书以通俗易懂的语言介绍了机器学习的基本概念和算法,适合初学者。 《R语言数据分析实战》 - 作者:王学民 本书以R语言为例,介绍了数据分析的实战技巧,适合有一定编程基础的读者。 《大数据时代:用数据说话》 - 作者:维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库帕齐诺 本书介绍了大数据的概念、技术和应用,适合对大数据感兴趣的读者。 《数据可视化:XMIND图表设计法》 - 作者:李智勇 本书介绍了如何将数据转化为直观、易理解的图表,适合需要将数据可视化的读者。 《数据科学导论》 - 作者:BRUCE TATE 本书介绍了数据科学的基本概念、方法和应用领域,适合有一定基础的读者。 《数据科学入门》 - 作者:BRUCE TATE 本书详细介绍了数据科学的基础知识和技能,适合初学者。 除了阅读书籍,还可以通过在线课程、实践项目等方式来提升数据分析能力。
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可爱的钢枪女孩
- 数据分析需要阅读的书籍包括: 《数据科学入门》(INTRODUCTION TO DATA SCIENCE)作者:BILL MCKEOWN 《PYTHON编程:从入门到实践》(PYTHON CRASH COURSE)作者:ERIC MATTHES 《数据可视化:YANKEE ANALYTICS》作者:JOHN GRUBER 《深入浅出数据分析》(DATA ANALYSIS WITH PYTHON)作者:WES MCKINNEY 《机器学习实战》(MACHINE LEARNING IN ACTION)作者:ANDREW NG 《R语言数据分析手册》(R FOR DATA ANALYSIS)作者:HADLEY WICKHAM 《统计学原理与应用》(PRINCIPLES OF STATISTICS AND PROBABILITY)作者:JAMES STEWART 《大数据时代》(BIG DATA: A REVOLUTIONARY APPROACH TO COLLECTING, ANALYZING, AND USING DATA)作者:MICHAEL J. GENTILE 《数据挖掘技术》(DATA MINING)作者:TED GOETZ 《数据仓库概念》(CONCEPTS OF DATA WAREHOUSING)作者:W. RICHARD STEVENS
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