2020上半年，50万大数据DT用户最爱的10本书

本文主要是介绍2020上半年，50万大数据DT用户最爱的10本书，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

导读：常看大数据DT（ID：hzdashuju）的你一定知道，我们会定期从技术类图书中摘编干货内容，为大家提供最优质的第一手学习资源。2020年我们经历了极为特殊的半年，但数据叔相信你没有停止学习和进步，因为我们发布的技术干货都有很高的收藏量，分享人数众多。

数据叔盘点了2020年我们发布过原创图文，按分享量进行排序，精选出了下面这10本技术书。这半年里，AI和数据分析相关技术持续火爆，也有一些新事物、新知识受到追捧，比如图神经网络、金融科技、数字化转型等等。美国的“实体清单”也引发了我们对芯片的关注。

下面这10本是500000+用户自己喜欢又乐于分享给他人共同学习的「宝藏」！

用户画像：方法论与工程化解决方案

作者：赵宏田

推荐语：这是一本从技术、产品和运营3个角度讲解如何从0到1构建一个用户画像系统的著作，同时它还为如何利用用户画像系统驱动企业的营收增长给出了解决方案。

书中手把手教授工程实现、模型搭建、应用场景等内容，对于做分层策略的运营人员、追求用户体验的产品经理、寻找解决方案的数据分析师、搭建底层特征的算法工程师来说，是不可多得的案头工具书！

干货精选：专辑 | 《用户画像》内容精选

总分享人数：2400+

AI战略

更好的人类体验与企业成功框架

作者：Alex Castrounis

推荐语：本书将探索人工智能项目的风险、关键性考虑因素、利弊权衡和在推动过程中可能遇到的问题。你将学会如何通过成功的人工智能解决方案和以人为中心的产品来创建更好的人类体验并助力企业成功。

干货精选：

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了
盘点人工智能十大经典应用领域、图解技术原理

总分享人数：1500+

深入浅出图神经网络

GNN原理解析

作者：刘忠雨李彦霖周洋

推荐语：极验AI&图项目团队倾力之作！从原理、算法、实现、应用4个维度详细讲解图神经网络，理论与实践相结合。白翔、俞栋等学术界和企业界领军人物强烈推荐。

干货精选：

2020必火的图神经网络（GNN）是什么？有什么用？
2020大风口！什么是图神经网络？有什么用？终于有人讲明白了

总分享人数：900+

Python数据分析与挖掘实战

（第2版）

作者：张良均谭立云刘名军江建明

推荐语：畅销书全新升级，第1版销售超过10万册，被国内100余所高等院校采用为教材，同时被广大数据科学工作者奉为经典，是Python数据分析与挖掘领域公认的事实标准。

本书基于新版的Python升级和优化，提供丰富的配套资源，如上机环境、Python源代码、案例建模数据、教学PPT。

干货精选：

零基础入门Python：基本命令、函数、数据结构
什么是脏数据？怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了
干货收藏！一文看懂8个常用Python库从安装到应用

总分享人数：800+

实时流计算系统设计与实现

作者：周爽

推荐语：高度抽象出实时流计算系统的技术支撑、架构模式、编程模式、系统实现与协同系统，并从零编写一个分布式实时流计算系统。

干货精选：

无处不在的流计算到底是什么？终于有人讲明白了(附导图)
什么是大数据「实时流计算」？深度解析它的4大应用及4个特点

总分享人数：700+

芯片改变世界

作者：钱纲

推荐语：本书是芯片技术发展的科普图书，重点讲述了电子工业的产生，早期电子器件、半导体器件、及芯片的产生与发展的历史。把芯片技术与其发展史结合起来，描绘芯片产业与第三、第四次工业革命的兴起及发展过程。本书的主角是芯片技术的历史沿革、发明家、创业家、风险投资家及企业家。

干货精选：

什么是GPU？跟CPU有什么区别？终于有人讲明白了
从英伟达 vs ATI的芯片大战看GPU前世今生

总分享人数：700+

银行数字化转型

作者：付晓岩

推荐语：这是一部指导银行业进行数字化转型的方法论著作，对金融行业乃至各行各业的数字化转型都有借鉴意义。

本书以银行业为背景，详细且系统地讲解了银行数字化转型需要具备的业务思维和技术思维，以及银行数字化转型的目标和具体路径，是作者近20年来在银行业从事金融业务、业务架构设计和数字化转型的经验复盘与深刻洞察，为银行的数字化转型给出了完整的方案。

干货精选：

什么是数字化转型？来自IBM、微软、阿里的精华观点和实践

总分享人数：600+

数字时代的企业进化

机器智能+人类智能=无限创新

作者：乔希·沙利文

推荐语：通过真实案例的详细解析，探讨企业及机构如何运用机器智能（算法及模型）和人类创造力的相互结合，挖掘数据宝藏，带来令人叹为观止的成果——远超单凭人力所能到达的极限，也有理有数据地探讨了机器智能（或人工智能）是否取代人类的热门话题，展现了两者结合给人类社会带来的现实福祉。

干货精选：

5种不会被机器智能替代的能力
机器智能正在代替人类做的5件事

总分享人数：600+

智能风控

Python金融风险管理与评分卡建模

作者：梅子行毛鑫宇

推荐语：本书基于Python讲解了信用风险管理和评分卡建模，用漫画的风格，从风险业务、统计分析方法、机器学习模型3个维度展开，详细讲解了信用风险量化相关的数据分析与建模手段，并提供大量的应用实例。

作者在多家知名金融公司从事算法研究多年，经验丰富，本书得到了学术界和企业界多位金融风险管理专家的高度评价。

干货精选：

吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

总分享人数：400+

云原生

作者：Boris Scholl, Trent Swanson 等

推荐语：本书首先介绍一些分布式系统的基本原理及其与云原生应用的关系，然后再进一步介绍容器和函数等相关技术，接着，本书会介绍服务间的通信模式、服务的弹性和数据模式，并讨论在什么情况下应该使用这些技术，最后会总结一些经验性的东西，例如如何结合DevOps方法，怎么兼顾可移植性，以及一些最佳实践。

干货精选：