知識星球
導讀：新學期開始了，資料叔猜你一定帶著 想死 期待的心情回到了學校。資料叔也相信在剛過去的暑假裡你一定有所收穫！（至少收穫了體重吧？）為了迎接新學期，資料叔今天要推薦6本書，並且再來一波送書福利！
為什麼要讀書呢？因為總有人給你製造焦慮啊，比如，山東省在最新的小學資訊科技六年級教材中，加入了Python的內容。還有小學生寫了作文，分享學習Python的體驗。
▲小學生作文：第一次學Python
人工智慧進高中課堂的訊息已經不是新鮮事了。
00後來勢洶洶，貌似等不及要把90後拍死在沙灘上。有人批評媒體販賣焦慮，但這說明，很多人都願意購買焦慮啊！
書讀多了，焦慮自然就少了。剪掉資料叔的廢話若干，進入正題：
1
《利用Python進行資料分析》
作者：Wes McKinney
推薦語：《利用Python進行資料分析》講的是利用Python進行資料控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對資料密集型應用）。
關於作者：Wes McKinney，資深資料分析專家，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，併在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python資料分析相關的經典文章，被各大技術社群爭相轉載。開發了用於資料分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲使用者好評。。
2
《離線和實時大資料開發實戰》
作者：朱松嶺
推薦語：梳理大資料生態與技術棧，準確定位技能與路線；鎖定離線和實時場景典型開發需求和方案，實用而高效；難點突破融入案例，示例程式碼可復用度高；作者來自阿裡巴巴智慧服務事業部，多場景、高複雜度資料開發與處理經驗分享。
關於作者：朱松嶺，花名邦中，阿裡巴巴智慧服務事業部資料開發專家。大資料踐行者，致力於透過資料和演演算法的智慧化賦能商業和社會，擁有十餘年大資料一線實戰經驗，尤其對於智慧化產品的大資料開發、架構和未來資料產品設計開發技術、大資料開發最佳化以及大資料建模等有較為深入的研究有豐富經驗和深入認識。
3
《白話大資料與機器學習》
作者：高揚 衛崢 尹會生 萬娟
推薦語：以降低學習曲線和閱讀難度為宗旨，重點講解了統計學、資料挖掘演演算法、實際應用案例、資料價值與變現，以及高階拓展技能，清晰勾勒出大資料技術路線與產業藍圖。本書精彩書摘請戳終於有人把資料、資訊、演演算法、統計、機率和資料挖掘都講明白了！
關於作者：高揚，金山軟體西山居資深大資料架構師與大資料專家，有多年程式設計經驗和多年大資料架構設計與資料分析、處理經驗，目前負責西山居的大資料產品市場戰略與產品戰略。
衛崢，西山居軟體架構師，多年的軟體開發和架構經驗，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多門程式語言。
尹會生，西山居高階系統工程師。曾任新浪研發中心技術經理、北京尚觀科技高階講師。擅長企業叢集解決方案和核心調優經驗，並提供高效能和高可用性叢集諮詢服務。
萬娟，星盤科技有限公司UI設計師平面，對VI設計、包裝、海報設計等、商業插畫、App互動、網頁設計等有獨到認識。
4
《TensorFlow學習指南》
作者：湯姆·奧普 等
推薦語：面向廣泛的技術受眾（從資料科學家、工程師到學生和研究人員），本書介紹了TensorFlow的基本原理和實踐方法。從TensorFlow中的一些基本示例開始，深入探討諸如神經網路體系結構、TensorBoard視覺化、TensorFlow抽象庫和多執行緒輸入管道等主題。
關於作者：Tom Hope，是一位應用機器學習研究者和資料科學家，在學術界和工業界擁有廣泛的背景。他領導了跨領域的資料科學和深度學習的研發團隊。
Yehezkel S. Resheff，是機器學習和資料挖掘領域的應用研究人員。他在英特爾和Microsoft公司領導了深度學習的研發工作。
Itay Lieder，是機器學習和計算神經科學領域的應用研究人員。在研究生學習期間，他開發了用於模擬低階知覺的計算方法。
5
《基於深度學習的自然語言處理》
作者：約阿夫·戈爾德貝格
推薦語：本書系統闡述將深度學習技術應用於自然語言處理的方法和技術，深入淺出地介紹了深度學習的基本知識及各種常用的網路結構，並重點介紹瞭如何使用這些技術處理自然語言。
關於作者：約阿夫·戈爾德貝格（Yoav Goldberg），以色列巴伊蘭大學電腦科學系高階講師，曾任Google Research研究員。他曾經擔任EMNLP、EACL等重要國際會議領域主席，在自然語言處理領域發表論文50餘篇，並多次獲得最佳論文以及傑出論文獎。
6
《機器學習系統設計：Python語言實現》
作者：戴維·朱利安
推薦語：本書為我們提供了機器學習設計過程的堅實基礎，能夠使我們為特定問題建立起定製的機器學習模型。我們可能已經瞭解或使用過一些為解決常見問題的商用機器學習模型，例如垃圾郵件檢測或電影分級，但是要著手於解決更為複雜的問題，則其重點是讓這些模型適用於我們自己特定的需求。
關於作者：戴維·朱利安（David Julian），資料分析師、資訊系統諮詢顧問和培訓講師，目前正致力於Urban Ecological Systems Ltd.和Blue Smart Farms的機器學習專案。
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