最好的分析书籍类型不仅可以告诉您该行业的运作方式，还可以帮助您有效地执行日常工作。 他们不仅在解释数据科学的细微差别或如何执行分析，还教会您讲故事的艺术。
如果您想将自己定位为数字化转型的倡导者，这些书将向您展示解码数字化企业转型的方法。 无论您是新手还是从事该行业数十年的专家，它们都将使您成为更好的分析专家。
这是五个畅销数据科学必读的文章。
讲故事与数据： Cole Nussbaumer Knaflic 为业务专业人员提供的数据可视化指南
讲故事与数据可以教您数据可视化的基础知识以及如何与数据进行有效通信。 您将发现讲故事的力量以及使数据成为故事中关键点的方式。 本说明性文字中的课程是理论基础，但可通过大量实际示例进行访问-准备立即应用于下一张图表或演示文稿。
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Anil Maheshwari可以访问数据分析
本书满足了关于数据科学不断发展的领域的简洁对话性书籍的需求。 简洁明了的书，内容清晰，内容详尽，涵盖了所有重要内容，并邀请读者加入这一领域。 本书中的各章针对一门典型的一学期课程进行组织。 本书在每一章的开头都包含来自真实故事的案例。 在各章中也有一个作为案例的练习案例研究。 本书旨在为学生提供这个不断发展的领域背后的直觉，以及主要数据挖掘技术和平台的扎实工具集。 最后，它包括R平台的教程。
2018年版包括有关人工智能入门的新章节。
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Peter Guerra和Kirk Borne的十个数据科学成熟迹象
如果您是数据科学的领导者，正在寻找这些问题的答案，那么您今天就应该读这本书。 该书有一份详尽的报告，简要介绍了数据科学成熟度的十个迹象。 它鼓励分析专业人员为组织成员提供访问所有可用数据的权限，使用敏捷性，并利用“ DataOps”（DevOps）进行数据产品开发，帮助您的数据科学团队通过公开或内部竞争来提高其技能，并人格化数据科学作为一种做事的方式，而不是做某事。
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太大而不能忽略： Phil Simon的大数据业务案例（Wiley和SAS商业系列）
太大而不能忽略，这说明了为什么大数据很重要。 Simon为希望了解和利用大数据的人员和组织提供常识，无术语的建议。 本书包含案例研究，示例，分析和来自现实世界中大数据实践者的引文，对于首席执行官，公司所有者，行业领导者和业务专业人员而言，这本书是必读的。
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凯茜·奥尼尔（Cathy O’Neil） 的数学毁灭武器
“ O’Neil的书令人震惊地看到算法如何越来越多地规范人们……她对数学模型的强大功能和风险的了解，加上类比的天赋，使她成为持续进行大数据武器化的最有价值的观察者之一。 …[她]出色地解释了调节我们生活的算法的普遍性和风险。”
—纽约时报书评
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看看我们的“ AISOMA Showreel 2018”
