书单｜Data Science/Stats/BioStat类专业入门书推荐

update: 以下所说的“入门”并非真正意义上的入门。入门统计学你必需要有基本的微积分和线性代数基础。Machine Learning除了需要微积分和线代之外，你需要会最基本的Python（C/C++亦可）以及数据结构及算法基础。

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本科的专业就不说了，读完研究生才发现本科没学到啥东西，研究生学的生物统计，现在的工作是做跟生物信息相关的研究，也涉及一些machine learning。Machine learning的书我强烈推荐以下这本，它讲得非常深入浅出，我觉得不需要什么基础也可以读懂，而且非常实用，你读完立刻就可以应用了。而且我觉得它的课后习题很适合用来准备面试：

Hands-on Machine Learning with Scik

9.7

Aurelien Geron / 2019 / O′Reilly

其实Machine Learning还有几本经典书，但是我没太读过。我感觉大部分时候Google和Wikipedia足矣。接下来推荐一本统计的，Casella Berger，统计学经典教材，多门统计学入门课的必读教材。建议所有统计类相关专业的同学熟读。这本虽然是入门，但是统计学入门门槛我个人还是觉得比较高的，非统计专业的学生读到后面可能会有一些吃力。我个人虽然是学统计的，但是这本书也不敢说都读懂了，每次看还都会有新的收获，我觉得这就是好书吧。

Statistical Inference

9.2

George Casella Roger L. Berger / 2001 / Duxbury Press

如果你也学的是生物统计，我个人建议你在学校选课的时候选一门生物/基因学相关的课。我们学校生统是没有这种requirement的，所以生统和统计学专业学的课差不多，但是你出来找工作你会发现，你要做码农你比不过学CS的，你要做data scientist比不过纯学统计的，甚至你要做生物相关的工作你比不过学bioinformatics的，崩溃！所以，如果你除了学统计以外有一些生物学的基础可以更好找一些生物制药相关的工作。这里推荐一本我老板推荐给我，我也是正在读的一本书吧，我感觉挺入门的，有高中生物基础即可：

Genetics From Genes to Genomes

评价人数不足

Leland Hartwell / 2006 / McGraw-Hill Higher Education

我看的是6th edition，豆瓣上好像没有，买的时候注意买最新版的即可。

好了，今天暂时推荐这三本书，希望能帮到对相关专业感兴趣的人。