在数字化转型的大潮中，各行各业都在积极拥抱数据，希望通过数据分析来优化业务流程、提升决策效率。
而作为留学生，无论是否正就读相关专业，未来是否求职Data岗位，掌握数据分析、机器学习、大数据处理等知识或技能都对我们大有助力。
下面这份书单一共包括6本书籍，全部出自顶级名校教授、Data行业资深从业者之手，涵盖机器学习、大数据、人工智能、数据科学、商业智能、深度学习等Data行业所需学习的各方面内容。
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Ace the Data Science Interivew
这本书是由两位前Facebook员工撰写的面试指导书籍。书中的问题覆盖了Data面试中最常测试的主题，包括概率、统计、机器学习、SQL与数据库设计、Python编码、产品分析和A/B测试。每个章节都提供了重要概念和公式的简要速成课程，帮助你复习和巩固知识。此外，书中还教你如何解决开放式案例研究问题，这些问题结合了产品意识、商业直觉和统计建模技能，并提供了来自Airbnb、Instagram和Accenture的案例面试练习。书中的内容不仅有助于技术问题的准备，还涵盖了行为面试的技巧，这本书甚至教你如何写简历、如何发Cold Email，这些都是两位大神的亲身经历，是找遍全网也很难找到专属于Data岗位的简历写作教程！这本书由MIT斯隆商学院高级讲师Miro Kazakoff撰写，旨在帮助读者掌握数据可视化和有效沟通的技巧。书中结合了数据可视化的最佳实践与战略沟通方法，展示了如何利用视觉效果来创造有效的沟通，从而说服受众接受并采取行动。内容分为四个部分，涵盖了如何理解图表的工作原理、设计有效的图表和幻灯片、组织想法以形成引人入胜的演示，以及如何向听众展示和捍卫数据。书中强调了简化信息以增强影响力的重要性，帮助读者在沟通中更清晰地表达数据分析的结果。这本书为我们提供了一个全面的工具包，帮助我们在职场中有效地传达分析结果。无论是初入职场，还是中层管理者和高管，这本书都能提供实用的技巧和策略，帮助他们在数据驱动的环境中更好地沟通和说服他人。作者：Cole Nussbaumer Knaflic这是一本专注于数据可视化和数据叙事技巧的书籍，通过实用的指南，教会我们如何将数据转化为有说服力的故事，从而更有效地传达信息。作者是数据分析领域的探索者与教育者，曾为全球顶尖互联网企业以及金融机构提供服务。书中的核心理念是利用数据讲故事，使数据成为故事的核心，从而提高信息的传达效果。这一理念不仅基于理论，还通过大量实际案例来讲解，使得读者可以立即将所学应用于下一个图表或演示中。掌握数据叙事能力可以增强其在职场中的竞争力，尤其是在数据驱动的决策日益重要的今天。
Data Analytics Made Accessible
作者：Anil K. Maheshwari, Ph.D这是一本关于数据分析的书籍，它旨在以简单明了的方式介绍数据分析的基本概念和技术，使读者能够更轻松地理解和应用数据分析方法。
内容介绍：
书中内容包括：数据分析的基本概念和原理、数据收集和清洗、数据可视化、 统计分析方法、机器学习和预测分析等。书籍内容全面、易懂，已被不少名校纳入数据分析课程的必读材料中。同时，许多美国顶尖公立大学都将其称为数据分析师的第一读物。Developing Analytic Talent
这本书不仅详细解释了数据科学是什么，还涵盖了数据科学涉及的其他学科，以及如何从大数据中提取、创建和处理数据以转化为商业价值。作者拥有超过15年大数据、预测建模和商业分析经验。书中的内容丰富多样，包括统计学和可视化技术等核心数据科学技能，并从分析方法、数据科学技巧到常见的工作面试问题、简历样本和源代码等各个方面提供了全面的指导。此外，书中还包含了案例研究，探索数据科学在华尔街、网络僵尸网络检测、在线广告等商业关键领域的应用。对于那些希望提升技能或转行这个方向的同学来说，这本书提供了必要的技能指导和职业发展路径。The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You
该书介绍了如何运用模型思维来理解和分析复杂的现实问题，并利用数据来支持决策和解决方案。
它涵盖了各种模型和方法，包括统计模型、网络模型、行为模型等，以及它们在不同领域的应用。该书还探讨了数据的收集、处理和解释的技巧，以及如何有效地使用模型来预测和优化结果。这本书很适合那些希望深入了解模型思维和数据分析的读者，无论是从事学术研究还是实际工作。
「求真务实」是我们整个企业一直践行的价值观，我们坚持1张1张的积累，杜绝任何环节的虚假增长。
