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主題について何も知らずにデータ分析スペシャリストになるにはどうすればよいですか？
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あなたはこれらの本のいくつかを読むことができます：
    機械学習：トムM.ミッチェルによる現在の研究のガイド
    クリック：何百万人もの人々がオンラインで何をしているのか、そしてビル・タンサーがそれが重要な理由
    ビジネスのためのデータサイエンス：Foster Provostによるデータマイニングとデータ分析的思考について知っておくべきこと
    イアン・グッドフェローによる深い学習
    Kevin Hemenwayによるハックのクモ
    Scikit-LearnとTensorflowを使用した実践的な機械学習：AurélienGéronによってインテリジェントシステムを構築するための概念、ツール、およびテクニック
    Philipp K. Janerによるオープンソースツールを使用したデータ分析
    データサイエンスのr：HadleyWickhamによるインポート、整頓、変換、視覚化、モデルデータ
    データサイエンスを行う：キャシーオニールによる最前線からのストレートトーク
    David Edward Goldbergによる検索、最適化、および機械学習の遺伝的アルゴリズム
    ソーシャルWebの採掘：Facebook、Twitter、LinkedIn、およびその他のソーシャルメディアサイトからのデータの分析Matthew A. Russell
    データスマート：データサイエンスを使用してジョンW.フォアマンによる洞察に変換されます
    生成プログラミング：Krysztof Czarneckiによる方法、ツール、アプリケーション
    Python Data Scienceハンドブック：Jake Vanderplasによるデータを操作するための不可欠なツール
    Nello Cristianiniによるベクトルマシンおよびその他のカーネルベースの学習方法をサポートするための紹介
    Yaser S. Abu-Letaによるデータからの学習
    学習火花：Holden Karauによる稲妻のビッグデータ分析
    Pang-ning tanによるデータマイニングの紹介
    Andriy BurkovによるSinkred-Page機械学習帳
    遺伝子プログラミング：Wolfgang Banzhafによる紹介
    機械学習：Stephen Marslandによるアルゴリズムの視点
    ジョン・ポール・ミューラーによるダミーの機械学習
    Max Bramerによるデータマイニングの原則
    Nina ZumelによるRによる実用的なデータサイエンス
    ディープラーニング：ジョシュパターソンによる開業医のアプローチ
    Zhaohui TangによるSQL Server 2005によるデータマイニング
    完全なWeb監視：Alistairクロールによる訪問者、パフォーマンス、コミュニティ、競争の視聴
    機械学習：ピーター・フラッハのデータを理解するアルゴリズムの芸術と科学
    絶対的な初心者のための機械学習：オリバー・テオバルドによる明白な英語の紹介
    Tensorflowの学習：Tom Hopeによるディープラーニングシステムの構築ガイド
    Pedro SustreによるダミーのWeb分析
    ハイパフォーマンススパーク：Holden KarauによるApache Sparkのスケーリングと最適化のためのベストプラクティス
    ショーン・オーウェンによる行動中のマフ
    H2Oを使用した実用的な機械学習：Darren Cookのための深い学習とAIのための強力でスケーラブルなテクニック
    Steven S. Skienaによるデータサイエンスデザインマニュアル
    ガラガラとRによるデータマイニング：グラハムウィリアムズによる知識発見のためのデータの発掘データの技術
    アジャイルデータサイエンス：Russell JurneyによるHadoopを使用したデータ分析アプリケーションの構築
    アンドリュートラスクによるグローキングディープラーニング
    Justin CutroniによるGoogle Analytics
    ディープラーニングクックブック：ドゥーウェオッシャが迅速に開始する実用的なレシピ
    マスタリング機能エンジニアリング：Alice Zhengによるデータ科学者向けの原則とテクニック
    実用的な機械学習：Ted Dunningによる推奨の革新
    データの作成：探索的データ分析とデータマイニングの実用的なガイドGlenn J. Myatt
    生成的な深い学習：David Fosterによるペイント、書き込み、作曲、演奏のためのティーチングマシン
    テキストマイニング：Sholom Weissによる非構造化情報を分析するための予測方法
    Python Cookbookを使用した機械学習：Chris AlbonによるPreprikeからDeep Learningまでの練習ソリューション
    ウラジミールN.ヴァプニクによる統計学習理論
    Wesam Ashour Barbakhによる探索的データ分析のための非標準パラメーター適応
    Charu C. Aggarwalによるグラフの管理とマイニングの日付
    Charu C. Aggarwalによる不確実なデータの管理と採掘