干货|（书单推荐） 数据科学家&数据挖掘工程师

NO.1 数据挖掘

NO 2.机器学习

NO 3.数据分析

NO 4 .大数据

以上图书，是我经常翻阅的图书，和大家分享。如果有条件的可以，阅读英文原版，更好！

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几点建议：

1、好的图书，可以补充基础知识，学习一些好的思维模式，但是，读完书，并不代表一切，只是可以更好的指导你解决实际问题。

2、数据分析师&数据挖掘的职责，通过数据+业务，为改进产品和为leader的商业决策更好的服务，所以，数据的素养，数据的思维模式是必备技能，必要的方法论是必须。通过观察数据，提出假设，验证假设是数据分析师和数据挖掘的日常工作流程。熟练掌握数据分析工具、统计学基础，各种算法优缺点，是一个长期积累的过程。

3、实践—思考—读书—实践 是一个长期的过程，优秀的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家，是未来需求最大的人才，如果喜欢这份职业就把它做到最好。

4、好的数据+好的模型=收益最大。80%的数据工作+20%的算法模型=数据挖掘工程师的工作内容