数据分析师需要阅读的七本有趣的书

Udacity课程很酷，但是您是否曾经尝试过从工作学习中摆脱压力并爱上活着的魔鬼? 上周，我向我的老板做了简短的介绍，介绍了有关工厂(秘密)当前状况的一些关键见解，他对分析领域没有眼光，但是在计划如何运营工厂方面有很多经验。 我本可以花很多钱才能看到他脸上的表情，告诉我"我百分之一百在听，这条曲线很有意义，而且这种演示完全没意思"。 事实证明，分析领域还有很多，不仅仅是真正擅长数学和理解数据。 这部分显然是将结果推广给数据科学或经济学领域的非专家，并使有见识的人可以使用见解。

 

过去几年中，我读过的书中有很多关于该演示文稿的结构和语调的想法，这使得数据的观点比大学或科学论文更容易理解。正如历史学家尤瓦尔·诺亚·哈拉里(Yuval Noah Harari)所言，电视连续剧《黑镜》(Black Mirror)使人工智能的现实比杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)的图灵奖获奖论文更接近普通大众。因此，这里有一些数据科学方面的教育性和娱乐性书籍，可让每位分析师感到不寒而栗。(顺序不代表任何意思)

1. 魔鬼数学

 

https://book.douban.com/subject/26594366/

乔丹·埃伦伯格

与清单上的其他书籍相比，"魔鬼数学"有时会用合理的数学方程式和定理来解决许多日常生活统计数据中的隐藏数学。 我们在政治上，在散布恐惧的电视上以及在"科学期刊"上听到的那些乍一看都是正确的，并由牛津大学认证。 它详细讨论了概率和可能性的各种度量方法，比较项，大数定律以及从各种现实情况中带回的数字的含义。 以生存倾向为开端，这些书变得越来越有趣，直到您的心跳加快，直到您对书结束了感到孤独，并希望还有更多书时，才结束。