导语：机器学习和数据分析密不可分，除了网课，我相信一些优质图书肯定能帮到你的忙，今天推荐10本技术图书，都是非常实用且有帮助的，多读读多看看，肯定获益匪浅。
机器学习和数据分析是一对复杂且相互关联的概念。为了跟上潮流，你需要做足准备，花时间研究并且更新知识。即使日复一日地在这个行业工作，仍然有可能落后于当前的趋势。
为了不落人后，最好的方式是继续刷新自己的知识，同时保持上手的经验。在这行业中要取得成功，需要完美的项目经验和技能组合。尽管网上有大量的资源，我们仍要专门推荐一些好的实体书籍。
1.《MachineLearningYearning》by吴恩达
由现代数据，大数据和数据科学开发并生产出的机器学习系统已经不是什么秘密。虽然它们不一定是同义词，但却是互相关联的，因此如果你在数据行业工作，那么提高对机器学习的理解和认识是个不错的想法。
从本书中你可以学到一些洞察能力，例如你应该多长时间收集一次训练数据集，如何使用端到端的深度学习，以及如何利用你正在创建的系统来共享数据和统计信息。
2.《Hadoop：权威指南》byTomWhite
ApacheHadoop是用于处理和管理大量数据的主要框架。任何从事编程或数据科学工作的人都有必要熟悉这个平台。事实上，这是开发可扩展系统最有效的方法之一。
身为Hadoop顾问和Apache软件基金会成员的TomWhite写了这本标准指南，其中包罗作者的个人见解和一些有用的资源。更重要的是，它将引导你完成Hadoop的设置并且过一遍整体流程。
ApacheSpark是你可能需要花时间学习的另一个重要平台。
3.《预测分析》byEricSiegel
本书详细解释了如何获取多种形式的数据和信息，并将其转化为可实施的预测或见解的方法。本书的核心目的是帮助专业人员更好地了解他们的受众。你将学会如何识别他们购买的产品和服务，访问的地点，与他们产生共鸣的内容等等。
众所周知，数据科学家的工作是查看未经过滤的原始数据，并发现可用的趋势和模式。本书不仅可以帮助你做到这一点，而且还提出必要的预测算法来改进未来的操作和流程。本书可以算是预测分析的圣经。
4.《用数据讲故事》byKoleNussbaumerKnaflic
《用数据讲故事：商业专业人士的数据可视化指南》是业内的重要读物，甚至对与商业不怎么相关的人士也极为重要。为什么呢？
简而言之，本书涉及大量数据的管理和提取工作。其中包含：去除过多且不明确的数据，改进数据收集流程，并产出相关且实际的数据可视化结果。
这是一本权威指南，旨在帮助你了解应该如何处理收集到所有有用的数据，以及如何实际去做的方式。许多见解适用于科技产业，但对于非科技领域的专业人员同样适用。
5.《大拐点》byScottStawski
本书对于了解当前数据分析和云计算行业的发展势头十分有帮助。特别值得注意的是，Stawski主要北京治疗白癜风大约多少钱白癜风治疗成功案例