作为一名数据科学家或者是数据工程师，又或是机器学习研究者，一份好的书单不仅仅能有效的提升你的学习、工作效率，还能为你节省进修成本。
接着上次推出的福利机器学习 & 数据科学必读的经典书籍，内附资料包！
内含5本学习书籍，分别是：《统计思维：程序员数学之概率统计》、《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》、《深入理解机器学习:从原理到算法》、《统计学习要点》 、《统计学习导论:基于R应用》。
今天继续推荐一共5本，都是经过实践检验的好书——《数据科学基础》、《写给程序员的数据挖掘实践指南》、《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、《深度学习》、《机器学习的渴望》
所有的书单将循序渐进的指引你走进AI & ML：从基本的统计学到机器学习，再对前沿的机器学习主题略览二三，最后将前面的各类主题做个总览。经典与时髦的技术主题相结合，希望你能从中找到乐趣，并扩展下视野。
1. Foundations of Data Science
(数据科学基础) （没有official中文名）
By Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan
计算机科学的传统研究领域目前还处在一个很重要的地位，大家会使用计算机处理一些实际应用问题，然而越来越多的研究人员将目光转向了使用计算机从大量的数据库中提取和理解有用的信息。由于上述的原因，我们这本书呢就涵盖了未来四十年都会非常有用的原理学说。这些书中提到的原理就像我们四十年前会提到自动化相关理论和算法等原理一样，它们在这过去的四十年里对学生们在数据科学上的研究起到了很大的作用。
2. A Programmer’s Guide to Data Mining: The Ancient Art of the Numerati
《写给程序员的数据挖掘实践指南》
By Ron Zacharski
这本书的编写理念是引导读者通过实践编程来学习相关知识的。作者更建议读者去真正地一边通过Python去做书中给的练习和例子来学习书中的内容，而不是被动地去单纯阅读这本书。作者希望读者们可以积极地参与进这个编程的实战中，去尝试数据挖掘的技术。这本书是通过讲知识点分解成不同步骤来教学的。不同的步骤也就落在不同的小模块里面。当你真正学完这本书的时候，你就可以掌握一个对于数据挖掘技术的基本理解了。
3. Mining of Massive Datasets
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
By Jure Leskovec, Anand Rajaraman and Jeff Ullman
你可能曾经为没有在斯坦福上过学而感到遗憾，这本书的存在可以在一定程度上弥补你心灵的缺失。它主要是基于斯坦福大学CS246(大数据库挖掘)和CS345A(数据挖掘)两门课来编写的。
这本书的设置遵循了课程本身的设置理念，它是为没有相关经验的本科计算机学生准备的。如果读者想要去了解更深层的东西，大多数章节都附有可以让你继续阅读相关课题的参考书目。
4. Deep Learning
《深度学习》
By Ian Goodfellow, Joshua Bengio and Aaron Courville
这是一个帮助读者了解笼统的机器学习领域和深度学习课题的书。这本书的电子版已经完成，并且在网上长期免费阅读。
5. Machine Learning Yearning
《机器学习的渴望》
By Andrew Ng
人工智能(AI), 机器学习(machine learning) 和 深度学习(deep learning) 正在转变着第二产业。但是建立一个机器学习系统需要你做出以下一些决策：
- 应该收集更多的训练数据吗？
- 应该使用端对端的深度学习吗？
- 如何处理与测试集不匹配的训练集？
等等。。。
纵观历史的进程，想要解决以上提到的这些问题，我们必须去完成多年研究生项目或者询问相关的技术咨询公司。然而，这本书的要义就是帮助你快速地获取这些技能然后更好地去建立人工智能系统。
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