資料科學並沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，資料探勘，資料庫，分散式計算，雲端計算，資訊視覺化等技術或方法來對付資料。
但從狹義上來看，我認為資料科學就是解決三個問題：
1. data pre-processing;(資料預處理）
2. data interpretation；（資料解讀）
3.data modeling and analysis.（資料建模與分析）
這也就是我們做資料工作的三個大步驟：
1、原始資料要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料；
2、我們想看看資料“長什麼樣”，有什麼特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者預測，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的且不易發現的資訊，都要對資料建模，得到output。

這三個步驟未必嚴謹，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經驗來看，按照這個大思路走，資料一般不會做跑偏。
這樣看來，資料科學其實就是門複合型的技術，既然是技術就從程式語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦資料科學方面的書，我這裡就不提R/Python程式設計基礎之類的書了，直接上跟資料科學相關的。
R programming
如果只是想初步瞭解一下R語言已經R在資料分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：
R in action：我的R語言大資料101。其實對於一個沒有任何程式設計基礎的人來說，一開始就學這本書，學習曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料這樣一來，用這本書拿來入門學習也問題不大。而且這本書作者寫得也比較輕鬆，緊貼實戰。
Data analysis and graphics using R：使用R語言做資料分析的入門書。這本書的特點也是緊貼實戰，沒有過多地講解統計學理論，所以喜歡通過情境應用來學習的人應該會喜歡這本入門書。而且這本書可讀性比較強，也就是說哪怕你手頭沒電腦寫不了程式碼，有事沒事拿出這本書翻一翻，也能讀得進去。
但如果你先用R來從事實實在在的資料工作，那麼上面兩本恐怕不夠，還需要這些：
Modern applied statistics with S：這本書裡統計學的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書既複習了統計學，又學了R語言。（S/Splus和R的關係就類似於Unix和Linux，所以用S教程學習R，一點問題都沒有）
Data manipulation with R：這本書實務性很強，它教給你怎麼從不同格式的原始資料檔案裡讀取、清洗、轉換、整合成高質量的資料。當然和任何一本注重實戰的書一樣，本書也有豐富的真實資料或模擬資料供你練習。對於真正從事資料處理工作的人來說，這本書的內容非常重要，因為對於任何研究，一項熟練的資料預處理技能可以幫你節省大量的時間和精力。否則，你的研究總是要等待你的資料。

R Graphics Cookbook：想用R做視覺化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應付絕大多數型別的資料。以我現在極業餘的視覺化操作水平來看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。
An introduction to statistical learning with application in R：這本書算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，後者更注重統計（機器）學習的模型和演算法，而前者所涉及的模型和演算法原沒有後者全面或深入，但卻是用R來學習和應用機器學習的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：這本書內容同樣非常紮實，很多統計學的學生就是用這本書來學習用R來進行統計建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫的著名的Think X series三大卷。其實是三本精緻的小冊子，如果想快速地掌握Python在統計方面的操作，好好閱讀這三本書，認真做習題，答案連結在書裡有。這三本書學通了，就可以上手用Python進行基本的統計建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要開發者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結構比較複雜的資料。這本書其實analysis講得不多，說成資料處理應該更合適。掌握了這本書，處理各種糟心的資料就問題不大了。
Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然後接下來的十好幾章就是逐一介紹這幾個庫該怎麼用。很全面，但讀起來比較枯燥，可以用來當工具書。
Practical Data Analysis： 這本書挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內容安排得東一榔頭西一棒子，什麼都講一點，但一個都沒講透。這本書可以作為我們學習資料分析的一個索引，看到哪塊內容有意思，就順著它這個藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做視覺化的教材肯定不少，我看過的也就這一本，覺得還不錯。其實這類書差別都不會很大，咬住一本啃下來就是王道。

Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey寫於1977年的經典老教材，是這一領域的開山之作。如今EDA已經是統計學裡的重要一支，但當時還是有很多人對他的工作不屑一顧。可他愛資料，堅信資料可以以一種出人意料的方式呈現出來。正是他的努力，讓資料視覺化成為一門無比迷人的技術。但這本書不推薦閱讀了，內容略過時。要想完整地瞭解EDA，推薦下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書雖然標題帶了個MATLAB，但實際上內容幾乎沒怎麼講MATLAB，只是每講一個方法的時候就列出對應的MATALB函式。這本書的重要之處在於，這是我讀過的講EDA最系統的一本書，除了對visualization有不輸於John Tucky的講解外，對於高維的資料集，通過怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書也做了詳盡的講解。全書所以案例都有對應的MATALB程式碼，而且還提供了GUI（圖形使用者介面）。所以這本書學起來還是相當輕鬆愉悅的。
Visualize This：中譯本叫“鮮活的資料”，作者是個“超級資料迷”，建立了一個叫http://flowingdata.com的網頁展示他的資料視覺化作品，這本書告訴你該選擇什麼樣的視覺化工具，然後告訴你怎樣visualize關係型資料、時間序列、空間資料等，最後你就可以用資料講故事了。如果你只想感受一下資料視覺化是個什麼，可以直接點開下面這個連結感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）

Machine Learning & Data Mining
這一塊就不多說了，不是因為它不重要，而是因為它太太太重要。所以這一部分就推兩本書，都是”世界名著“，都比較難讀，需要一點點地啃。這兩本書拿下，基本就算是登堂入室了。其實作為機器學習的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學習（deep learning）同樣值得研究，特別是後者現在簡直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實在太燒腦，也沒必要，而且在資料領域的應用也不算很廣。deep learning目前工業界的步子邁得比學術界的大，各個domain的應用如火如荼，但要有公認的好教材問世則還需時日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書了。

The Element of Statistical Learning：要學機器學習，如果讓我只推薦一本書，我就推薦這本鉅著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫書寫得太用心了，大廈建得夠高夠大，結構也非常嚴謹，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應該是用R語言的ggplot2做的。）這本書注重講解模型和演算法本身，所以需要具備比較紮實的數理基礎，啃起這本書來才不會太吃力。事實上掌握模型和演算法的原理非常重要。機器學習（統計學習）的庫現在已經非常豐富，即使你沒有完全搞懂某個模型或演算法的原理和過程，只要會用那幾個庫，機器學習也能做得下去。但你會發現你把資料代進去，效果永遠都不好。但是，當你透徹地理解了模型和演算法本身，你再呼叫那幾個庫的時候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。

Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 資料探勘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺的，是因為雖然他這本書的出發點是應用，但原理上的內容也一點沒有落下，內容非常完整。而且緊跟時代，更新的很快，我看過的是第二版，就已經加進去了social network analysis這種當時的前沿內容。現在已經有第三版了，我還沒看過，但應該也加入了不少新內容。其實這本書並不難讀，只是篇幅較長，啃起來比較耗時。
其實這兩本書裡單拎出來一塊內容可能又是幾本書的節奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書來講也不為過，我個人用到的比較多，而且也確實有不少好書。但並非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細說。

還有一些印象比較深刻的書：
Big Data Glossary： 主要講解大資料處理技術及工具，內容涵蓋了NoSQL，MapReduce，Storage，Servers，NLP庫與工具包，機器學習工具包，資料視覺化工具包，資料清洗，序列化指南等等。總之，是一本辭典式的大資料入門指導。
Mining of Massive Datasets：這本書是斯坦福大學Web Mining的講義，裡面很多內容與韓家煒的Data Mining那本書重合，但這本書裡詳細地講了MapReduce的設計原理，PageRank（Google創業時期的核心排序演算法，現在也在不斷優化更新）講解得也比較詳細。
Developing Analytic Talent： 作者是個從事了十幾年資料工作的geek，技術部落格寫得很有個人風格，寫的內容都比較偏門，通常只有具備相關資料處理經驗的人能體會出來，絲毫不照顧初學者的感受。比如他會談到當資料流更新太快時該怎麼辦，或者MapReduce在什麼時候不好用的問題，才不管你懂不懂相關基礎原理。所以這本書不太適合初學者閱讀。這本書其實是作者的部落格文章的集結，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的部落格文章串聯了起來。

Past, Present and Future of Statistical Science：這本書是由COPSS（統計學社主席委員會，由國際各大統計學會的帶頭人組成）在50週年出版的一本紀念冊，裡面有50位統計學家每人分別貢獻出的一兩篇文章，有的回憶了自己當年如何走上統計學這條路，有的探討了一些統計學的根本問題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫下了寄語。非常有愛的一本書。

R/Python/MATLAB（必備）：如果是做資料分析和模型開發，以我的觀察來看，使用這三種工具的最多。R生來就是一個統計學家開發的軟體，所做的事也自然圍繞統計學展開。MATLAB雖然算不上是個專業的資料分析工具，但因為很多人不是專業做資料的，做資料還是為了自己的domain expertise（特別是科學計算、訊號處理等），而MATLAB又是個強大無比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔了資料處理的工作，雖然它有時候顯得效率不高。Python雖然不是做資料分析的專業軟體，但作為一個面向物件的高階動態語言，其開源的生態使Python擁有無比豐富的庫，Numpy, Scipy 實現了矩陣運算/科學計算，相當於實現了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實現了機器學習。

SQL（必備）：雖然現在人們都說傳統的關係型資料庫如Oracle、MySQL越來越無法適應大資料的發展，但對於很多人來說，他們每天都有處理資料的需要，但可能一輩子都沒機會接觸TB級的資料。不管怎麼說，不論是用關係型還是非關係型資料庫，SQL語言是必須要掌握的技能，用什麼資料庫視具體情況而定。
MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關係型資料庫NoSQL之一，不少人認為MongoDB完全可以取代mySQL。確實MongoDB方便易用，擴充套件性強，Web2.0時代的必需品。

Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapReduce是當前最著名也是運用最廣泛的分散式計算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基於MapReduce的框架建立起來的分散式計算系統，要說他們之間的區別就是，Hadoop用硬碟儲存資料，Spark用記憶體儲存資料，Storm只接受實時資料流而不儲存資料。一言以蔽之，如果資料是離線的，如果資料比較複雜且對處理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果資料是線上的實時的流資料，就Storm。
OpenRefine（可選）：Google開發的一個易於操作的資料清洗工具，可以實現一些基本的清洗功能。

Tableau（可選）：一個可互動的資料視覺化工具，操作簡單，開箱即用。而且圖表都設計得非常漂亮。專業版1999美刀，終身使用。媒體和公關方面用得比較多。
Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可互動的視覺化工具，不需要程式設計基礎，生成的圖表在美學和設計上也是花了心血的。更擅長複雜網路的視覺化。