小伙伴们好！十一假期就要到了，有什么计划嘛？有没有想利用假期好好充电呀？
对于想入门数据科学的同学来说，选对书籍能少走无数弯路。今天推荐这5本书，涵盖基础理论、工具实操和思维培养，通俗易懂且实用性强，非常适合利用十一假期系统学习。
1. 《真实数据科学》（Veridical Data Science）
如果你总觉得“数据科学”是个模糊概念，这本书能帮你搭建清晰的知识框架。作者Bin Yu和Rebecca L. Barter从数据科学生命周期出发，把从数据准备、探索分析到预测建模的全流程讲得透彻易懂。
书中没有复杂公式的堆砌，而是聚焦实际项目的执行逻辑，哪怕是刚接触数据科学的新手，也能明白一个完整的数据分析项目该如何落地。更贴心的是，它有免费的HTML版本可供阅读，性价比极高。
2. 《Think Python》第三版（Think Python 3E）
数据科学离不开编程工具，而Python是该领域的“通用语言”。
这本由Allen B. Downey撰写的书，堪称零基础学Python的“圣经”——它避开了传统编程书的枯燥说教，用生动的案例和循序渐进的练习，带你掌握函数、数据结构、流程控制等核心知识。
第三版新增了更多学习背景和实操建议，特别适合没有编程基础的大学生，花几天时间啃完，就能为后续数据分析学习打下扎实的编程基础。
3. 《Python数据科学手册》（Python Data Science Handbook）
学会Python语法后，下一步就是掌握数据分析的核心工具库。Jake VanderPlas的这本书堪称“实战指南”，它以Python为载体，手把手教你用NumPy处理数据、用Pandas清洗数据、用Matplotlib可视化数据，每个知识点都配有可直接运行的代码示例。
虽然出版的时间距今有点久了，但书中对工具库的讲解依然经典实用，从头到尾通读下来，就能独立完成从数据处理到简单建模的全流程操作。
4. 《Think Stats》第三版（Think Stats 3E）
数据科学的核心是统计学，但很多人提起统计就头疼。
Allen B. Downey的这本书彻底打破了这种“恐惧”——它不沉迷于复杂的数学推导，而是通过真实案例讲解描述性分析、概率分布、回归建模等实用知识。比如用日常数据解释“均值与中位数的区别”，用实际问题带你理解“统计推断的逻辑”，非常适合初学者建立“用统计思维看数据”的能力，而这正是数据分析师的核心竞争力之一。
5. 《深入浅出数据分析》（Head First Data Analysis）
如果想直观感受数据分析的实际价值，这本书会给你答案。
作者Michael Milton用市场调研、医疗、金融等领域的真实案例，把数据收集、清洗、分析、可视化的全流程拆解得通俗易懂。
书中没有晦涩的理论，而是通过“问题-分析-结论”的模式，带你体会如何从杂乱数据中挖掘有用信息，尤其适合刚入门的初级分析师建立对数据分析的兴趣和认知。
参考文献
1. Bin Yu, Rebecca L. Barter. Veridical Data Science[M/OL]. 2025.
2. Sanjiv Ranjan Das. Data Science: Theories, Models, Algorithms, and Analytics[M/OL]. 2025.
3. Allen B. Downey. Think Python 3E[M/OL]. 2025.
4. Jake VanderPlas. Python Data Science Handbook[M/OL]. 2025.
5. Allen B. Downey. Think Stats 3E[M/OL]. 2025.
6. Michael Milton. Head First Data Analysis[M]. 北京：O'Reilly Media, 2009.