資料那些書——O'Reilly

從本科到研究生，讀過的奧萊利O'Reilly書籍真的沒法數過來了，也不記得讀過的第一本O'Reilly書是哪一本or哪隻可愛的小動物。

計算機科班出身，本科歲月整天都去消磨在那幾門程式語言上，於是有看過《Head First Java》《Head First設計模式》《Head First C#》等幾本Head First系列的書（也帶O'Reilly標誌）。

讀研後，研究方向是資料探勘、人工智慧，這些日子也是我讀書最多的時光，一直延續到今天。由於興趣愛好和專業性質，我讀過《Python學習手冊》（封面是隻老鼠而不是蛇），《Python程式設計》（封面是蛇，蛇語言嘛），《Perl語言程式設計》（封面駱駝），《HTTP權威指南》，《Node.js for PHP Developers》（羚羊？）。

上面都是程式設計開發相關的書籍，還是說一些我讀過的有關資料方面的O'Reilly書吧。今年讀的李鬆峰老師翻譯的《資料視覺化實戰》（封面是山雀吧，早前讀過英文版電子書）、《統計思維》（封面是魚，書很薄也很簡單）、《社交網站的資料探勘與分析》、《Hadoop權威指南》（大象，毋庸置疑）、《R語言經典例項》（入門的好書）、《機器學習例項解析》（案例豐富，R語言程式設計，有一定難度，很多程式碼我至今還有琢磨）、《資料之魅 : 基於開源工具的資料分析》（很經典，看原版英文的比較好）、《MongoDB權威指南》、《黑客與畫家》（精裝版）。

最後說說給我印象最深的兩本O'Reilly圖書——《Beautiful Data》and《Beautiful Visualization》，這兩本書都是買的英文影印版，而且對其中文翻譯的圖書特別失望。資料之美（Beautiful Data）有20個章節，每個章節都概述一個資料分析和挖掘、資料視覺化、雲端計算和儲存及其他資料處理相關專案，它僅僅是概括說明原理、思路、過程、結果，而沒有涉及具體的技術細節，這不同於那類專業技術書，更如一本資料處理科普讀物。這本書通過業內最佳資料實踐者揭祕了他們如何為各種專案開發簡單優雅的解決方案，表現了資料發現可以是多麼廣泛和美麗！第4章“PNUTS的雲端儲存設計”是我讀了很多篇的文章，講述雅虎的雲平臺PNUTShell專案的設計思路和各方面效能的權衡考慮。

資料視覺化之美（Beautiful Visualization）說的上是一本視覺饕餮大餐，通過資料視覺化將枯燥大量資料的核心資訊展現給使用者。成功的視覺化的美麗之處既在於其藝術設計，也在於其通過對細節的優雅展示，能夠有效地產生對資料的洞察和新的理解。在《資料視覺化之美》中，20多位視覺化專家包括藝術家、設計師、評論家、科學家、分析師、統計學家等，展示了他們如何在各自的學科領域內開展專案，他們共同展示了視覺化所能實現的功能以及如何使用它來改變世界。

就總結這些了，第一次在圖靈社群寫貼。路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。