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無論你是剛開始學習數據科學，還是準備攻讀數據科學或商業(yè)分析碩士學位，你都應該學習更多。本指南在2018年為所有時期的學習者收集了頂級數據科學資源。

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Dataquest - 那些對數據科學家、數據分析師或數據工程師感興趣的人可以通過交互式編碼挑戰(zhàn)學習。學生可以處理問題，接觸真正的數據科學項目。

Springboard - 這個在線Bootcamp它包括數據科學的過程，從統計學到機器學習用數據講故事。你可以致力于機器學習或NLP這類領域，并通過資產配置研究這一計劃，以便進行面試。

IntelliPaat - IntelliPaat教程包含大數據、商業(yè)智能和數據庫等主題。在成功完成課程后，您可以向行業(yè)專家學習并獲得認證。

Lynda - 會員可以通過個人、公司、學術和政府訂閱來觀看Lynda這一領域的概念領袖教授的高質量在線課程。為了滿足您的專業(yè)需求，您可以選擇課程的持續(xù)時間和技能水平。

Kaggle - Kaggle特別適合想在眾多數據科學專業(yè)脫穎而出的新手。你可以選擇機器學習，pandas、數據可視化，R、SQL或者是深度學習中的軌跡。

數據科學研究

雜志國際數據科學與分析- 在線期刊歡迎實驗和理論發(fā)現及其在數據科學和高級分析中的實際應用。這是數據科學與分析領域的第一本科學雜志。

IMB大數據和分析中心- 這些白皮書遵循行業(yè)大數據的最新趨勢。讀者可以在收件箱里訂閱新的報告和白皮書。

數據科學博客

The Shape of Data - 盡管現在是谷歌的軟件工程師，但杰西·約翰遜開始擔任數學教授。他的博客探索并解釋了現代數據分析的基本思想。

Planet Big Data - Planet Big Data收集相關大數據，Hadoop與相關主題的博客。其中包括全球博主的帖子。

大數據博客- 會議本身介紹了大數據、可操作的見解和展示最佳實踐的最新發(fā)現。在博客上，你可以找到關于這些主題的文章，這可以節(jié)省你的會議之旅。

紐約數據學校博客- 這個博客是關于的R、網絡捕獲、機器學習和meetup文章。它還簡要介紹了一些參加培訓項目的頂尖項目。

Data36 - Tomi Mester我的博客對在線數據分析師的最佳實踐有著深刻的理解。您將找到相關的數據分析，AB文章、在線課程和視頻檢測、研究和數據科學。

Yanir Seroussi的博客- Yanir Seoussi他是一位經驗豐富的數據科學家和軟件工程師，在編程、計算機科學、機器學習和統計學方面有著豐富的背景。他的博客包含了從孤立的數據問題到構建生產系統的想法。

向數據科學邁進- 這個博客是成千上萬人交流信息，擴大我們對數據科學認知的渠道。你可以從不同專業(yè)的數據科學家那里閱讀各種各樣的想法。

Daniel Nee的博客- Daniel Nee具有機器學習和計算機科學背景，并擔任數據科學家。他的博客上有關于他的經驗、有用的工具、技術和其他興趣的帖子。

數據博客- 這個博客根據技術、動手和數據科學等類別整齊地組織他們的帖子。還有一個問答部分，所以你可以詢問你可能遇到的所有數據科學問題。

數據挖掘研究- Sandro Saitta當我在瑞士攻讀博士學位時，我開始寫這個博客。博客開始討論數據挖掘的研究問題。現在，帖子討論研究問題、最近的應用、重要事件、對主要演員的采訪、當前趨勢、書評和更多。

Data Meets Media - 這個獨特的博客融合了電視、電影和數據科學。 每個帖子都包含兩個主題，并找出所有主題之間的交集。

DataAspirant - Saimadhu Polamuri他是一位成功的數據科學家，數據科學教育家，也是一位自學成功的數據科學家DataAspirant的創(chuàng)始人。 這個博客是新手的數據科學資源。

數據科學電子書

以艱難的方式學習Python - 最新的Python 3更新，這是新手學習如何編碼的最后一種方式，雖然原始但仍然是最流行的方式。Python從絕對零到基本閱讀和寫作的困難方法Python，然后了解其他關于Python的書籍。

數據挖掘指南- 這本免費的書選擇了邊做邊學的方法來解釋基本的數據挖掘技術。數據挖掘指南介紹了實用的數據挖掘、集體智慧和建立推薦系統。

機器學習可解釋- 這本在線書是關于解釋機器學習模型及其決策。它適用于機器學習從業(yè)者、數據科學家、統計學家和任何其他對機器決策更感興趣的人。

數據分析手冊- 本手冊通過瀏覽數據科學行業(yè)前沿的數據科學家、數據分析師、CEO、深入了解數據科學行業(yè)的經理和研究人員。

Numsense！Layman數據科學：不添加數學：- 正如標題所暗示的，這本書打破了數據科學，省略了所有背景的數學術語。有抱負的學生、有進取心的商業(yè)專業(yè)人士或其他渴望學習的人可以找到教程和易于理解的解釋。

D3提醒和技巧v4.x - 這本書包括使用d3.js(第4版)提示和技巧，d3.js它是網絡領先的數據可視化工具之一。它的目的是讓你開始并向前邁進。

R數據挖掘算法- 了解編程語言R并希望了解更多數據挖掘信息的人將從中受益WikiBook。了解算法如何工作將有助于增加你對數據挖掘的理解。

數據挖掘技術:用于營銷、銷售和客戶關系管理，第三版- 學習將數據挖掘用于營銷或銷售目的。您將獲得相關意見，以提高直接營銷活動的響應率，識別新客戶群，評估信用風險。

未完待續(xù)！