提起我们大K2的数据分析团队，那可是相当优秀：硕果累累、客户满意，又有世界数据竞赛冠军加身，那这些大神平时都看什么书呢？团队的首席数据科学家田博士就给出这样一份书单，今天就让我们公开一下大神的内功秘籍吧！一共15本，排名不分先后，能熟读巧用这些书籍的欢迎投简历：hr@k2data.com.cnn n数据挖掘经典教程推荐：四书五经一宝典一手册n这系列书目，包括4本入门书籍以及7本比较基础的书籍，适合对数据分析感兴趣以及想从事该行业的人群阅读。n n《数据挖掘：概念与技术》n作者: Jiawei Hann出版社: 机械工业出版社nISBN: 9787111188285n<img src=http://www.k2data.com.cn/wp-content/uploads/2018/10/微信图片_20181022151539.jpg" alt=""微信图片_20181022151539"" width=""600"" height=""848"" class=""alignnone size-full wp-image-5143"" />n内容简介：n全面实用地论述了从实际业务数据中抽取出的读者需要知道的概念和技术。以及统计和机器学习方面的更多资料。包含了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用子实际的大规模数据挖掘项目。n n《回归分析》n作者：谢宇n出版社: 社会科学文献出版社nISBN: 9787509716014nn内容简介：n《回归分析》源于作者多年在密歇根大学教授回归分析的课程讲义，从基本的统计概念讲起，对线性回归分析的基本假定、回归中的统计推论和回归诊断做了详尽的介绍，同时还涵盖了很多在社会科学中对实际研究非常有用的内容，包括虚拟变量、交互作用、辅助回归、多项式回归、样条函数回归和阶跃函数回归等。此外，《回归分析》还涉及通径分析、纵贯数据模型、多层线性模型和Iogit模型等方面的内容。n n《图解机器学习》n作者: 杉山将n出版社: 人民邮电出版社n译者: 许永伟nISBN: 9787115388025nn内容简介：n本书适合所有对机器学习有兴趣的初学者阅读。187张图解轻松入门，提供可执行的Matlab程序代码，覆盖机器学习中最经典、用途最广的算法，东京大学教授、机器学习权威专家执笔，浓缩机器学习的关键知识点，基于最小二乘法讲解各种有监督学习的回归和分类算法，以及无监督学习算法。n n《机器学习》n作者: 周志华n出版社: 清华大学出版社nISBN: 9787302423287nn内容简介：n机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。适合有一定数学知识以及具有类似背景的对机器学习感兴趣的人士。为方便读者"