它全面涵盖了与数据准备和数据建模相关的所有核心概念，同时深入解释了这些概念背后的数学原理。因此，它不仅回答了什么是机器学习，还回答了如何推出机器学习模型。
它通过适用和直观的示例解释复杂的概念和算法，使想法更少概念化，更实用。
最重要的是，本书补充了一个GitHub存储库，其中包含它讨论的每个主题的实际python代码实现。
■■■■PracticalStatisticsforDataScientists深度：4.5/5综合性：4/5可读性：3.5/5适用性：5/5《PracticalStatisticsforDataScientists》在全面和详细的意义上与第一本书相似——不同之处在于这本书侧重于统计而不是机器学习。本书涵盖了您在统计学中需要了解的所有核心概念，包括描述性统计、抽样分布、假设检验和A/B测试以及预测。此外，本书还包含R和Python中的代码片段，最终使您能够将理论概念与实际应用联系起来。■■■■NakedStatistics—StrippingtheDreadFromtheData深度：3/5综合性：4/5可读性：5/5适用性：4/5NakedStatistics以一种随意的方式用现实生活中的例子来解释核心统计概念，回答诸如“Netflix如何知道你会喜欢哪些电影？”之类的问题，和“是什么导致自闭症发病率上升？”虽然我不会说它对统计理论的深入研究，但它在解释基本统计概念方面做得很好，而且直观且易于记忆。总的来说，我会说这是一本非常有趣和有教育意义的书！■■■■ElementsofStatisticalLearning深度：5/5综合性：4/5可读性：3.5/5适用性：3.5/5TheElementsofStatisticalLearning是目前最完整的机器学习基础教科书，涵盖了从监督学习方法、无监督学习方法、图形模型、高维问题等方面的所有内容。虽然它可能不像提到的其他书那么简明，但你可以打赌，这本书将通过数学解释、可视化和证明彻底解释所有概念。■■■■BusinessDataScience:CombiningMachineLearningandEconomicstoOptimize,Automate,andAccelerateBusinessDecisions深度：3/5综合性：4/5可读性：5/5适用性：5/5BusinessDataScience从商业角度解释了基本的数据科学概念，使一切都适用于商业环境。我喜欢这本书，因为我觉得它解决了许多书未能解决的主要问题，即数据科学如何为企业带来价值。通过本书，您将了解机器学习的基础知识、如何在业务环境中应用这些概念，以及如何编写R代码来实现这些解决方案。◆◆◆◆◆除了读专业相关的书籍来提升自己的知识储备，知道如何将这些理论知识应用到真实工作场景中更重要！如果你想进一步扩大自己的求职优势，在进入职场之前就演练并学习营销分析技巧，就来看看MarTechApe携手来自Apple、Walmart、Airbnb、Verizon、Wayfair等知名公司的资深职场人开设的《营销分析专项》课吧！《营销分析专项系列课》由MarTechApe联合美国的一线营销分析和营销技术专家们共同研发推出，由以下美国名企管理层执教：知名独角兽公司Airbnb硅谷总部，营销科技经理苹果公司硅谷总部（前Ebay资深数据分析师），营销数据科学家美国最大家具电商平台Wayfair，营销数据科学经理美国电信巨头Verizon，营销效果经理沃尔玛Walmart电商（前GroupM营销分析经理），数据科学经理这门专项系列课由5个模块组成，涵盖了5种应用最广泛的营销和商业分析方法：课程大纲《营销分析专项》
Airbnb
硅谷总部营销科技经理——《营销归因》
1.什么是追踪？详细介绍不同的追踪方法:
URLTracking
PixelTracking
DeepLinking
3.什么是营销归因？企业为什么有必要做营销归因？
4.单触点归因模型的不同种类与做法
5.多点归因模型的不同种类与做法
6.用户生命周期总价值（CustomerLifeTimeValue）
7.营销归因中涉及到的各类高阶分析:
预测LTV
用户细分（UserSegmentation）
同类群组分析（CohortAnalysis）
增量测试（LiftTest）
跨设备追踪（CrossDeviceTracking）
全渠道分析（FullFunnelAnalysis）
沃尔玛电商WalmartE