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全网首发!UC Berkeley发布Data专业必看书单,这10本太猛了

全网首发!UC Berkeley发布Data专业必看书单,这10本太猛了

教育


在整个求职市场大萧条的状态下,要说现下还有什么方向值得留学生一投数据分析当仁不让。

根据美国劳工局统计,目前Data领域的空缺职位数量已经从36万个直线上升到270万个,截止2028年,就业机会还将增加16%


想要抓住求职红利,快速补充行业知识迫在眉睫

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UC Berkeley在线发福利

这份数据分析书单,留学生速领


就在最近,作为全美DA/DS第一校UC Berkeley发布了一份“数据分析领域必读书单”。

图/US News 2024美国高校学科排名


书单一共包括10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、Python、商业智能、深度学习、预测等Data行业所需学习的各方面内容


可以说,不管你是想求职DA、BA还是DS,这份最新发布的UC Berkeley数据分析领域必读书单都能让你对行业知识多一分了解。

为了节省大家逐本搜索书籍的时间,主页君已经准备好了电子PDF版本,打包免费送给你,下滑扫码,备注【必读+你的学校】就能领取👇


UC Berkeley推荐 数据分析阅读清单

Books Recommended by UC Berkeley

The Hundred-Page Machine Learning Book

作者: Andriy Burkov

该书由同时拥有机器学习人工智能博士学位的加拿大专家Andriy Burkov撰写。


作者根据自己在人工智能和计算机科学领域近二十年的实践行业经验,浓缩提炼了机器学习的基本概念、算法和应用,并提供了实际案例研究


书本内容紧凑、有序,但又不会牺牲掉高质量的信息,如果你是Machine Learning的初学者,该书将帮助你在几小时内快速获取机器学习的核心原理

A Practitioner’s Guide to Business Analytics


作者:  Randy Bartlett
本书作者有着20余年的Business Analytics经验,曾就职于花旗、富国银行、普华永道等多家顶级名企。


书中介绍了如何使用数据分析工具来改善组织的决策和战略。它涵盖了商业分析的基本概念、技术和方法,并提供了实际的案例和示例,帮助读者学习如何收集、清洗、分析和解释数据,以支持组织的决策过程。


非常适合想要从事商业分析的同学提前阅读,了解实际工作内容。

The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You


作者:  Scott E. Page

这是一本关于模型思维数据分析的书籍。

该书介绍了如何运用模型思维来理解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。
Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features

作者: Dan Bader

本书作者在软件设计和开发方面拥有超过15年的经验,每年都有超过50万开发人员参与视频培训


该书介绍了各种Python的强大功能和技巧,帮助读者更加高效地编写Python代码。它涵盖了Python的各个方面,包括语法、数据结构、函数、类、模块、并发编程等。


书中提供了许多实用的示例和案例,展示了如何利用Python的特性解决实际问题


读者可以通过这本书学习到一些高级的编程技巧最佳实践,提升自己在Python开发中的能力效率

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。

书中内容包括:数据分析基本概念原理、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

福利一键领取方式
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如已添加任意Tutor,直接联系领取即可
*福利面向人群:在校留学生


Too Big to Ignore: The Business Case for Big Data


作者: Phil Simon

大数据正在以前所未有的速度向我们袭来,而这种情况在未来几年只会加剧,其对未来商业的影响怎么强调都不为过。


在人类历史上,我们从未见过如此数量、速度和种类的数据。因此,大家急需理解大数据时代的商业运行规则


本书充满了来自现实世界大数据从业者的案例研究、例子、分析和引言,是数据分析入门的必读之作

Business unIntelligence


作者: Barry Davlin

作者早在20世纪80年代就为Data做出了定义、架构了框架,如今他又对商业智能的过去、现在和未来进行了全面概述。

书中介绍了如何将机器学习经济学相结合,以优化、自动化和加速商业决策的过程,并给出了理论和实践相结合的内容,帮助读者理解和应用商业数据科学的方法和技术,从而提升商业决策的效果和效率

The Quick Python Book


作者: Naomi Ceder

本书由Python软件基金会主席Naomi Ceder亲笔编写,提供了有关Python语言的全面指南。


书中介绍了Python在Web开发和网络编程中的应用,包括使用FlaskDjango构建Web应用,以及使用Socket编写网络应用。

通过阅读《The Quick Python Book》,读者可以快速入门Python编程语言,并掌握基本的编程技巧和应用。

Developing Analytic Talent:


作者: Vincent Granville

该书是一本关于“如何成为数据科学家”的专业指南

通过阅读《Developing Analytic Talent: Becoming a Data Scientist》,读者可以了解到成为一名数据科学家所需的技能、教育和培训途径,以及职业发展就业机会

这本书提供了实用的建议和指导,帮助读者了解数据科学领域的要求和挑战,并提供了培养和发展数据科学人才的方法和策略。

Business Data Science

作者: Matt Teddy

这本书主要讨论了如何将机器学习经济学结合,以优化、自动化和加速商业决策的过程。

书中提供了理论实践方法,帮助读者理解和应用数据科学和经济学在商业决策中的价值和运用。

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