📚 数据科学书籍推荐

数据科学作为交叉学科，推荐书籍需涵盖基础理论与实践工具。以下是精选书单，适合不同学习阶段：

📖 经典理论著作

• 《统计学习方法》（李航）
  详解统计学习核心算法，适合夯实数学基础

  

• 《数据科学实战：Python编程》（作者名）
  结合Python实现数据分析与可视化

  

🧠 入门必读

• 《Python for Data Analysis》（Wes McKinney）
  Pandas库权威指南，数据清洗与处理首选

  

• 《数据科学从入门到实践》（作者名）
  零基础友好，包含基础统计与机器学习入门

  

🛠️ 工具与实战

• 《机器学习实战》（Peter Harrington）
  基于Scikit-learn与NumPy的实战案例

  

• 《深度学习》（Ian Goodfellow等）
  详解神经网络与深度学习框架应用

  

📚 扩展阅读

如需系统学习数据科学课程，可访问 数据科学课程 进行深入探索。