过去的2018年，400000粉丝用指尖投票，选出了这10本技术书
導讀：常看大數據（ID：hzdashuju）的你一定知道，我們會定期從技術類圖書中摘編干貨內容，為大家提供最優質的第一手學習資源。這些內容覆蓋了數據分析、機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機科學等。
數據叔盤點了2018年我們發布過1000多篇圖文，按粉絲收藏量進行排序，精選出了下面這10本技術書。敲黑板！這10本書不是數據叔選的，而是400000粉絲用指尖投票投出來的！
快看看，在剛剛過去的2018年，你讀過了哪些書、錯過了哪些書；在剛剛開始的2019年，都有哪些領域值得關注、哪些知識需要學習？
2019年第一波贈書福利，在本文文末開啟！
注：收藏量為圖文發布7天內收藏的人數
1
《Spark機器學習進階實戰》
作者：馬海平 于俊 呂昕 向海
收藏量：2000+
推薦語：科大訊飛大數據專家撰寫，從基礎到應用，面面俱到！
戳精華：干貨請收好：終于有人把用戶畫像的流程、方法講明白了
2
《白話大數據與機器學習》
作者：高揚，衛崢，尹會生
收藏量：1500+
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、數據挖掘算法、實際應用案例、數據價值與變現，以及高級拓展技能，清晰勾勒出大數據技術路線與產業藍圖。
戳精華：終于有人把數據、信息、算法、統計、概率和數據挖掘都講明白了！
3
《Python數據科學：技術詳解與商業實踐》
作者：常國珍，趙仁乾
收藏量：1100+
推薦語：金融行業超過12年數據科學經驗的資深專家從技術、業務和商業實踐3個維度為數據科學家的養成提供系統化路徑。
戳精華：干貨：用Python進行數據清洗，這7種方法你一定要掌握
4
《Python數據分析與數據化運營》
作者：宋天龍
收藏量：900+
推薦語：50個數據工作流知識點，14個數據分析和挖掘主題，8個綜合性運營案例，涵蓋會員、商品、流量、內容4大數據化運營主題，把脈運營問題并貼合數據場景落地。
戳精華：最全Python數據工具箱：標準庫、第三方庫和外部工具都在這里了
5
《數據分析實戰》
作者：托馬茲·卓巴斯（Tomasz Drabas）?
收藏量：700+
推薦語：通過大量的現實案例，詳細講解數據分析相關的各種方法。
戳精華：干貨：手把手教你用Python讀寫CSV、JSON、Excel及解析HTML
6
《白話深度學習與TensorFlow》
作者：高揚，衛崢 著，萬娟 繪
收藏量：600+
推薦語：技術暢銷書《白話大數據與機器學習》姊妹篇，YY大數據專家撰寫，李學凌、朱頻頻、王慶法、王海龍聯袂推薦。
戳精華：人人都能看懂的機器學習！3個案例詳解聚類、回歸、分類算法
7
《機器學習實戰：基于Scikit-Learn和TensorFlow》
作者：奧雷利安·杰龍（Aurélien Géron）
收藏量：500+
推薦語：前谷歌工程師撰寫，“美亞”人工智能圖書暢銷榜首圖書 從實踐出發，手把手教你從零開始搭建起一個神經網絡。
戳精華：最全機器學習種類講解：監督、無監督、在線和批量學習都講明白了
8
《利用Python進行數據分析（原書第2版）》
作者：韋斯·麥金尼（Wes McKinney）
收藏量：500+
推薦語：Python數據分析經典暢銷書全新升級，第1版中文版累計銷售100000冊。針對Python 3.6進行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
戳精華：新手上路必學的Python函數基礎知識，全在這里了（多段代碼舉例）
9
《Spark機器學習：核心技術與實踐》
作者：亞歷克斯·特列斯 等
收藏量：500+
推薦語：以實踐方式助你掌握Spark機器學習技術。
戳精華：揭秘“21世紀最性感的職業”：數學、編程、溝通和商業技能一個都不能少！
10
《Python自然語言處理實戰：核心技術與算法》
作者：涂銘，劉祥，劉樹春
收藏量：300+
推薦語：阿里巴巴、前明略數據和七牛云的高級專家和科學家撰寫，零基礎掌握NLP的核心技術、方法論和經典算法。
戳精華：NLP將迎來黃金十年，7個案例帶你入門（附Python代碼）
2018大數據推薦圖書詞云
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比心之后，再送福利
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說說2018年你讀了哪些書，有哪些收獲？2019年要立什么flag？上面10本書，你最想要哪一本？為什么？在文末留言區參與討論，被贊得最高的3條留言以及被我們精選出的3條走心留言的發布者將獲贈你想要的那本書。
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Q:?2018年你讀了哪些書，有哪些收獲？
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以上是生活随笔為你收集整理的过去的2018年，400000粉丝用指尖投票，选出了这10本技术书的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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