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免费搜书大全阅读新闻
今天，小新为大家整理了25本数据科学领域最好的免费电子书。这25本书中的每一本书要么是数据科学先驱、导师、导师推荐给小新的，要么是小新在做具体项目时参考的。相信会对大家有很大的帮助！
因为很多朋友都在学习Python，为此，本次整理的书籍大部分都是基于Python编程的。
1. 数据科学的非技术介绍
《数据科学艺术》（数据科学的艺术）作者：Roger D.Peng 和Elizabeth Matsui
简介：本书描述了分析数据的过程。作者在管理数据分析师和进行自己的数据分析方面拥有丰富的经验，本书以适用于从业者和管理者的方式总结了他们的经验。
《数据科学手册》（数据科学手册），作者：Carl、Max、Henry 和Will
摘要：《数据科学手册》 是对25 位杰出数据科学家的深度访谈汇编，他们在本书中分享了他们的见解、故事和建议。
Roger D. Peng 和Hilary Parker 《数据科学的对话》（数据科学对话）
简介：Roger Peng 和Hilary Parker 在2015 年推出了Not So Standard Deviations 播客，致力于讨论学术界和工业界数据科学家的背景故事和日常生活。这本书收集了他们关于数据科学及其在现实世界中如何运作（有时不起作用）的许多对话。
2.数据科学的Python编程
Ashwin Pajankar 和Sushant Garg 《使用Python进行面向对象编程》（使用Python 进行面向对象编程）
简介：本书是一本简单明了的Python 3 面向对象编程指南。其他类似类型的书籍利用复杂的写作风格和示例向读者介绍Python 3 中的OOP。然而，本书使用简单的语言来解释概念。目标受众是已经了解Python 的中级学习者。
使用Al-Sweigart 的《用Python使枯燥的东西实现自动化》（用Python 自动化无聊的事情）
简介： 一旦掌握了编程基础知识，您将学习如何使用Python 在几分钟内完成以前需要数小时才能编写的程序。
《Python数据科学手册》（Python数据科学手册）作者：Jake VanderPlas
简介：熟悉阅读和编写Python 代码的科学家和数据处理人员会发现这本全面的桌面参考非常适合处理日常问题：操作、转换和清理数据；可视化不同类型的数据；并使用数据构建统计或机器学习模型。很简单，这是Python科学计算的必备参考书。
《学习Python，打破Python》 作者：Scott Grant（学习Python、打破Python）
简介：《学习Python，打破Python》 从外行人的编程入门开始。慢慢地，通过示例和练习，引入更复杂的程序元素来建立合适的级别，并展示它们可以在哪里使用以及如何打破它们。以这种方式积累知识有望为读者提供一定程度的尝试新事物和冒险的舒适度；总之，本书希望读者熟悉编程。
Steven Bird、Ewan Klein 和Edward Loper 《使用Python进行自然语言处理》（使用Python 进行自然语言处理）
简介：本书简要介绍了自然语言处理，该领域支持多种语言技术，从预测文本和电子邮件过滤到自动摘要和翻译。使用它来学习如何使用大量非结构化文本编写Python 程序。读者将使用各种语言数据结构访问带有丰富注释的数据集，并了解用于分析书面通信的内容和结构的关键算法。
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