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楼主: chenyi112982
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chenyi112982 发表于 2016-12-23 08:05:05 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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(1)  daisy707推荐

Data Miningfor Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications with XLMiner, 3rd Edition

(2)  Charlie·T推荐

1、《量化交易:如何建立自己的算法交易事业》,欧内斯特·陈 (ErnestChan),东北财经大学出版社个人推荐这是你学习量化交易时应该读的第一本书,可以说是一本量化投资导论

2、《打开量化投资的黑箱》,里什·纳兰(RishiK.Narang),机械工业出版社
你将学习到如何正确建立量化交易系统的大量信息

3、《Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct accesstrading strategies 》,BarryJohnson,一本值得花时间细品的著作

下面两本书放在你开始制定交易策略,执行数据回测之后阅读:
《Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale》,Ernest Chan
《Trading and Exchanges: Market Microstructure forPractitioners》,Larry Harris

补充阅读:
《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》理查德·托托里罗 (Richard Tortoriello) (作者),上海交通大学出版社
《对冲基金建模与分析:基于MATLAB 》保罗·达比希尔 (Paul Darbyshire)(作者), 大卫·汉普顿 (DavidHampton) (作者),电子工业出版社

(3)殺先生推荐

      《主动投资组合管理:创造高收益并控制风险的量化投资方法(原书第2版)》,作者:(美国)理查德 C.格林诺德 博士(Richard C. Grinold) 雷诺德 N. 卡恩 博士(Ronald N. Kahn )译者:李腾 杨柯敏 刘震,机械工业出版社
《量化投资:以MATLAB为工具》,李洋 (Faruto) (作者), 郑志勇 (Ariszheng) (作者),电子工业出版社
《量化交易:如何建立自己的算法交易事业》,欧内斯特·陈 (ErnestP.Chan) (作者),东北财经大学出版社
《打开量化投资的黑箱(原书第2版)》,作者:(美国)里什·纳兰(RishiK.Narang),机械工业出版社

(4)  franky_sas 推荐

果仁网有个量化课堂挺不错的,适合入门。 https://guorn.com/stock/school

(5)  lyqbnu推荐

推荐一下Mike Halls-Moore的书:
1. Successful Algorithmic Trading :告诉新人做量化交易可以少踩的很多坑,后半部分手把手教你用python写一个事件驱动型回测和交易平台,干货很多。
2. C++ For Quantitative Finance:python和c++是很好的量化技能组合。python作为胶水语言和策略开发平台,++负责开发高速实时交易引擎。即使你只想做策略研究员,++作为宇宙最复杂和难学的语言技能依然是加分项,看了这本书过面试基本不成问题。
3. Advanced Algorithmic Trading:推荐1的进阶版,涉及机器学习等高级量化技能,目前还是写,最终版作者说是late in 2016出来,应该是倒计时了。

(6)  pukun520推荐

《量化投资与对冲基金入门》,电子工业出版社,丁鹏 (作者)
《量化投资:数据挖掘技术与实践(MATLAB版)》,电子工业出版社,卓金武, 周英 (作者)
《精通R语言:用于量化金融(影印版)(英文版)》,东南大学出版社,作者:伯灵格(Edina Berlinger)
《主动投资组合管理:创造高收益并控制风险的量化投资方法》,机械工业出版社,作者:(美国)理查德 C.格林诺德 博士(Richard C. Grinold) 雷诺德 N. 卡恩 博士(Ronald N. Kahn )

(7)  数术推荐

这是一个我很想学习的领域,了解过一些,希望和大家一起学习。
1.
《打开量化投资的黑箱》
2.《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》
3.《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》
4.《金融计量学:从初级到高级建模技术》
5.《问道量化投资-用MATLAB来敲门》

(8)  南合季推荐

《期市截拳道:程序化交易策略与实战》作者:朱淋靖

《量化投资:策略与技术》作者:丁鹏

《高频交易》谈效俊等译

《打开高频交易的黑箱》谈效俊等译

《统计套利》陈雄兵张海珊等译

《从众危机:量化投资与金融浩劫》李必龙等译

《专业投机原理》

《股票做手回忆录》

(9)坛友“weitingkoala"在论坛发布过18个量化投资必备网站,抛砖引玉:

宽客网:http://www.iamquant.com/forum.php

中国量化投资网:http://www.myvc.com.cn/

宽客俱乐部:http://www.quant-club.com/

中国量化投资俱乐部:http://www.go-goal.com/qclub/Index.aspx

中国量化投资学会:http://chinaqi.org/

海洋部落:http://www.hylt.net/vb/

Matlab技术论坛:http://www.matlabsky.com/

Matlab中文论坛:http://www.ilovematlab.cn/forum.php

Quantzone:http://www.quantzone.org/

faruto的博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102e5dh.html

中国统计网:http://www.itongji.cn/

统计之都:http://cos.name/

SAS博客:http://blog.sina.com.cn/episas

冰火岛的博客:http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1640260361_0_1.html

郑来轶博客:http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_1606645093_0_1.html

数据挖掘学习交流站:http://www.businessanalysis.cn/portal.php

知乎量化投资话题:http://www.zhihu.com/topic/19669103/questions


人大经济论坛SAS专版:https://bbs.pinggu.org/forum-68-1.html



二、第七波最优“python入门”资源征集-----网友和达人精荐资源精单

(1)  feixueshuai推荐

python入门的话推荐两本:Python编程 从入门到实践 ,图灵程序设计丛书系列的,作者Eric Matthes,最新的一版今年7月才出版,写的简洁明快,对语法讲解不错。另一本是Head First Python,写的比较有趣,不枯燥,但是出版时间2012年的。如果可能两本结合起来看最好啦,如果没时间没钱推荐前一本。
如果有基础之后,看什么方向了,如果数据分析的话,就张若愚的《python科学计算》吧,里面主要介绍了各种计算库,要求对数学基础相当好。而且今年刚出第二版,很新,很厚,700多页带光盘,总价118块钱。都能读懂了,基本是数据分析高手了。

(2)  Charlie·T推荐

说起Python入门,可以首先看看这个视频“4分钟告诉你Python是什么”很直观的了解Python:http://v.youku.com/v_show/id_XMTcwMTg4NzYwOA==

好了,看完之后,想必你已经对Python有了一个初步的认知,那么为什么不找个老师学习一下呢?这时候就推荐mooc学院了。Python 交互式编程导论(第1部分) AnIntroduction to Interactive Programming in Python (Part 1) python基础教程:
http://mooc.guokr.com/course/395/An-Introduction-to-Interactive-Programming-in-Python--Part-1-/
主要针对交互式编程,一开始会介绍最基础的计算机知识,然后是交互相关的键盘鼠标操作,每周都会有debug的tips,教授团队非常有爱,很用心很有诚意,课程内容和mini-project的设计也非常精致。大家可以通过这个课程入门Python。

最后作为学习中的资料补充,推荐博客http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html
比起实体书中python的教学,这个博客中的教程简单易懂,很多概念解析的清晰易学,还非常具有启发性,个人认为是非常适合python新手的不可多得的宝贵资料,大家在走进Python大门的时候可以慢慢消化,绝对非常有帮助。

(3)  franky_sas推荐

PythonRecipes Handbook,这本书入门非常好,简介明快,都是以问题和解答的方式讲述。https://bbs.pinggu.org/thread-4937671-1-1.html

(4)  lzguo568推荐

Python_Data_Visualization_Solution视频 此视频人大论坛有,是Packet公司出品。

(5)  lyqbnu推荐

1.    官方tutorial,看英文最新版的(version 3.5, to date 20161213),旧版的没必要浪费时间。
2. 敲一遍Dive into python3
3. 看一下Writing Idiomatic Python,很薄,快速上手pythonic写法

接下来就可以用python做自己想做的事了(数据分析,网络爬虫...)

(6)  pukun520推荐

《Python语言入门》是中国电力出版社出版的图书,作者是美 Mark Lutz / David Ascber。 《深入浅出Python》是2011年5月1日东南大学出版社出版的图书,作者是巴里。 《 Python编程入门经典》是清华大学出版社出版的图书,作者James Payne居住在佛罗里达州马盖特市,他是Developer Shed公司的主编,从7岁起就开始写作和编程。James精通多门语言,已经撰写了400余篇文章,囊括了几乎每一种主流编程语。

(7)  数术推荐

1、《Python学习手册:第3版》
作者: Mark Lutz
出版社: 机械工业出版社
副标题: (第3版)
原作名: Learning Python
译者: 侯靖
出版年: 2009-8

内容简介:
《Python学习手册(第3版)》讲述了:Python可移植、功能强大、易于使用,是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python,通过学习《Python学习手册(第3版)》,你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册(第3版)》,你会对这门语言有足够的了解,从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。
《Python学习手册(第3版)》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外,每章还包括一个头脑风暴:这是《Python学习手册(第3版)》独特的一部分,配合以实用的练习题和复习题,让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。
《Python学习手册(第3版)》包括:

类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型:数字、列表和字典等。

语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象,以及Python一般的语法模型。

函数——Python基本的面向过程工具,用于组织代码和重用。

模块——封装语句、函数以及其他工具,从而可以组织成较大的组件。

类和OOP——Python可选的面向对象编程工具,可用于组织程序代码从而实现定制和重用。

异常和工具——异常处理模型和语句,并介绍编写更大程序的开发工具。

讨论Python 3.0。

《Python学习手册(第3版)》让你对Python语言有深入而完整的了解,从而帮助你理解今后遇到的任何Python应用程序实例。如果你准备探索Google和YouTube为什么选中了Python,《Python学习手册(第3版)》就是你入门的最佳指南。

2、《Python基础教程》

作者: Magnus Lie Hetland

出版社: 人民邮电出版社
原作名: Beginning Python: From Novice to Professional, SecondEdition
译者: 司维 / 曾军崴 / 谭颖华
出版年: 2010年7月

内容简介:

本书是经典教程的全新改版,作者根据Python 3.0版本的种种变化,全面改写了书中内容,做到既能“瞻前”也能“顾后”。本书层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是在最后几章,作者将前面讲述的内容应用到了10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程。本书既适合初学者夯实基础,又能帮助Python程序员提升技能,即使是 Python方面的技术专家,也能从书里找到令你耳目一新的东西。

3、《Python源码剖析》

作者: 陈儒

出版社: 电子工业出版社
副标题: 深度探索动态语言核心技术
出版年: 2008-6

内容简介:

作为主流的动态语言,Python不仅简单易学、移植性好,而且拥有强大丰富的库的支持。此外,Python强大的可扩展性,让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块,还能将Python嵌入到C/C++程序中,为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.

为了更好地利用Python语言,无论是使用Python语言本身,还是将Python与C/C++交互使用,深刻理解Python的运行原理都是非常重要的。本书以CPython为研究对象,在C代码一级,深入细致地剖析了Python的实现。书中不仅包括了对大量Python内置对象的剖析,更将大量的篇幅用于对Python虚拟机及Python高级特性的剖析。通过此书,读者能够透彻地理解Python中的一般表达式、控制结构、异常机制、类机制、多线程机制、模块的动态加载机制、内存管理机制等核心技术的运行原理,同时,本书所揭示的动态语言的核心技术对于理解其他动态语言,如 Javascript、Ruby等也有较大的参考价值。

本书适合于Python程序员、动态语言爱好者、C程序员阅读。

4、《A Byte of Python

作者: Swaroop C H

出版社: Lulu Marketplace
副标题: 简明 Python教程
原作名: A Byte of Python
译者: 沈洁元
出版年: 2008-10-1

内容简介:

'A Byte of Python' is a book on programmingusing the Python language. It serves as a tutorial or guide to the Pythonlanguage for a beginner audience. If all you know about computers is how tosave text files, then this is the book for you.

5、《Python Tutorial

作者: Guido Van Rossum / Fred L. Drake, Jr (editor)

出版社: Iuniverse Inc

出版年: April 2000

内容简介:

最权威的 Python 教程,由 Python作者 Guido van Rossum 主笔,有少许学院味道。中文电子版由刘鑫、李梦夷翻译。英文原稿网址:http://docs.python.org/tut/简体中文版网址:http://wiki.woodpecker.org.cn/moin/March_Liu/PyTutorial。

6、《Learn Python the Hard Way

作者: Zed A. Shaw
出版社: Addison-Wesley Professional
副标题: A Very Simple Introduction to the Terrifyingly BeautifulWorld of Computers and Code
出版年: 2013-10-11

内容简介:
Master Python and become a programmer-even ifyou never thought you could! This breakthrough book and CD can help practicallyanyone get started in programming. It's called "The Hard Way," butit's really quite simple. What's "hard" is this: it requiresdiscipline, practice, and persistence. Zed A. Shaw teaches the Pythonprogramming language through a series of 52 brilliantly-crafted exercises-allformatted consistently, and most no longer than two pages (including"extra credit"). Just read each exercise, type in its sample codeprecisely (no copy-and-paste!), and make the programs run. As you read, type,fix your mistakes, and watch the results, you'll learn how software works, howprogramming works, what good programs look like, and how to read, write, andsee code. You'll discover how to spot crucial differences that fundamentallyaffect program behavior, and you'll learn everything you need to know aboutPython logic, input/output, variables, and functions. Above all, you'll learnthe attention to detail that is indispensable to successful programming (and somuch else in life). At first, yes, it can be difficult. But it gets easier. AndShaw offers plenty of extra guidance and insight through 5+ full hours ofteaching video on the accompanying CD. As Shaw's thousands of online readersand fans will attest, the moment will come when you just "get it"-andthat moment feels great. Nothing important comes without discipline, practice,and persistence. But, with Learn Python the Hard Way, readers who bring thosequalities to programming will master it-and they will reap the rewards, bothpersonally and in their careers.

(8)其它网友推荐

      《与孩子一起学编程》,这本书是用Python,简直不能更入门。

Python初学者
如果你之前一点编程经验都没有,先看如下两本:
1.《简明 Python 教程》, 英文名《A Byte of Python》,现在有Python 3的版本(Introductionยท A Byte of Python)了 。最简洁易懂的Python书了。
2.《"笨办法"学Python》,英文名《LearnPython the Hard Way...》,个人感觉是Python书籍中看起来最轻松的,他的习题非常好,初学者一定要练练:好遗憾我初学的时候没有看到它。
如果你有其他语言的基础,初学Python首先的是要熟悉Python语法和语言的关键内容,推荐如下三本书(当然上面那有兴趣也是可以作为过渡看一看的):
1.《Python学习手册》。应该是对Python介绍最全面的书了,包含了绝大多数Python语言的关键内容。
2. 《Python核心编程(第二版)》。 需要注意,《Python核心编程(第二版)》是经典的Python指导书,出版于2008年,有很多内容已经不再适用现在的环境,所以以了解概念和原理为主。现在已经出版了一本《Python核心编程 第3版》,这是《Python核心编程 第一版》卷二的第三版。所以不要以为这是再版的《Python核心编程(第二版)》, 具体的内容可以查看「正在预售的《Python核心编程》到底是不是第三版?」。
3. 《Python语言及其应用》。感谢@PiGu提醒,也可以作为新手入门的书籍。

PS: 《Python基础教程》。 有知友私信我,提到这本书,我之前看过一遍,觉得很一般就如实说了,想想觉得得对大家负责,这几天特意翻了一遍。在这里再唠唠,它虽然是一个经典的入门教程,写作风格也相对轻松幽默,但是由于本书写作于2010年,书中有大量内容已经过时,所以不推荐!
说到这里,很伤心。因为现在大部分市面上见到的书都存在过时的问题。一是翻译的书落地需要时间,另外一个是国内的互联网技术环境发展并不比国外发展慢。甚至于我们在很多领域都要超前很多,很多外来的内容对我们来说本身就是过时的。而国内优秀的Python书籍又非常匮乏。

Python进阶者
当你对Python有了一定了解,在实际的工作中用过一段时间,那么就应该考虑进阶相关的书籍了。进阶推荐的书有如下几本:

1. 《Python高级编程》。这本书副标题叫做「Best practices for designing, coding, and distributing yourPython software」,其实感觉更适合这个名字。它是10年出版的,时间特蛮长了,但是我依然要首先推荐,因为这本书可以说对我影响非常大,以至于当时我读了好几遍,每次读完都觉得有很大收获,帮助我之后的Python之路少走了很多弯路。
2. 《Python高手之路》。本书的作者是开源项目OpenStack的PTL(项目技术负责人)之一的 Julien Danjou。我一直说,一定要看书及其技术评审的作者的经历和经验,这本书虽然只有2百多页,但是本书对项目的结构设计,对模块和库的管理,如何编写文档,如何分发,以及如何通过虚拟环境对项目进行测试都有自己的见解。此外,本书还涉及了很多高级主题,如性能优化、插件化结构的设计与架构、Python 3的支持策略等。值得一提的,本书的评审包含Python核心开发者NickCoghlan、Doug Hellmann以及Victor Stinner等,所以书的作者是`圈内人`。
3. 《Python编程实战:运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》。这本书有Doug Hellmann作序。书中的设计模式、并发变成和扩充Python都是非常通用的技术,是难得深入讲解如此深入的一本好书。
4. 《Python标准库》。这本书是Doug Hellmann写的,介绍Python2标准库的使用,最初是PYMOTW网站上的一系列文章,后来成书。现在作者已经出版了Python 3版本的《ThePython Standard Library by Example》。这是学好Python的必经之路,如果英文不过关,买本书花一段时间好好看这些标准库的使用方法,对于未来写代码和阅读开源项目以及其他同事写的项目都有非常大的帮助。
5. 《Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法》。 这本书虽然不太知名,但是相信大部分开发者看完都会有所收获,可以提高Python代码质量的。
6. 《Python Web开发实战》。好吧,这是一个广告!这是我写的一本书,不说太多,有兴趣的可以去看介绍,尤其是看作序和推荐的人都有谁就好了 ^.^(作者:董伟明,出处链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22198827




三、第六波最优“SQL语句学习”资源征集-----网友和达人精荐资源精单


(1)  candyl6推荐

经典教材:萨师煊的《数据库应用与原理》

课程推荐:Stanford大学的一门公开课:《Introduction to Database》(Coursera.org)。这门课系统讲解了数据库的全部内容,可以说对数据库的入门有着非常大的帮助。另外,课程中推荐的书籍都是著名的数据库书籍,如:

A First Course in Database Systems (3rd edition)by Ullman and Widom

(same material and sections as Database Systems:The Complete Book (2nd edition) by Garcia-Molina, Ullman, and Widom)

Database Management Systems (3rd edition) byRamakrishnan and Gehrke

Fundamentals of Database Systems (6th edition)by Elmasri and Navathe

Database System Concepts (6th edition) bySilberschatz, Korth, and Sudarshan

这门课以前是在Stanford的Class2Go上面的

(2) derekhsuan 推荐

Another book: SASSQL advance model

Data Analysis UsingSQL and Excel

(3)  jerker推荐

http://www.sqlservercentral.com/

(4)  pukun520 推荐

《深入浅出SQL》适合初学者,里面的例子很生动,可读性强。

(5) 飞天玄舞6 推荐

MySQL必知必会 https://bbs.pinggu.org/thread-2983017-1-1.html MySQL入门的不二选择

(6)  franky_sas推荐

SQL基础教程

内容简介


  《图灵程序设计丛书:SQL基础教程》介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法,提供了大量的示例程序和详实的操作步骤说明,读者可以亲自动手解决具体问题,循序渐进地掌握SQL的基础知识和技巧,切实提高自身的编程能力。在每章结尾备有习题,用来检验读者对该章内容的理解程度。另外,《图灵程序设计丛书:SQL基础教程》还将重要知识点总结为“法则”,方便大家随时查阅。


  《图灵程序设计丛书:SQL基础教程》适合完全没有或者具备较少编程和系统开发经验的初学者,也可以作为大中专院校的教材及企业新人的培训用书。


作者简介


  MICK,日本资深数据库工程师,致力于商业智能和数据仓库的开发。为日本著名的IT杂志WEB+PRESS撰写专栏。著作有《达人SQL完全指南》等,译著有《SQL谜题》等。


(7)  wwqqer版主推荐

【程序软件系列】Getting Started with SQL: A Hands-On Approach for Beginners 【程序软件系列】Jump Start MySQL 【经典教材系列】PowerShell for SQLServer Essentials




四、第五波“数据挖掘”资源征集-----网友和达人精荐资源精单(最新更新!墙裂推荐

(1)candyl6推荐

推荐一本书: 《数据挖掘与机器学习-WEKA应用技术与实践》(第二版) (我同学的导师推荐他看的)推荐一些视频资源: 浙大数据挖掘视频教程28讲 链接:https://pan.baidu.com/s/1mibgiqk 密码: j4dw 中科院数据挖掘视频教程39讲 链接: https://pan.baidu.com/s/1dFwteyH 密码: ysj5

(2)飞天玄舞6推荐

怎么能没有the elements of statistical learning呢

(3)ruby推荐


以下是一些数据挖掘领域专家牛人的网站,有很多精华,能开阔研究者的思路,在此共享:

1.Rakesh Agrawal

主页:http://research.microsoft.com/en-us/people/rakesha/数据挖掘领域唯一独有的关键规则研究的创始人,其主要的Apriori算法开启了这一伟大的领域。之前他在IBM研究院工作,目前在微软研究院从事搜索的相关工作。除了关联规则外,他还在HippocraticDatabase, Sovereign Information Sharing, and Privacy-Preserving Data Mining等方面做出了开创性的工作。

2.Jiawei Han(韩家炜)

主页:http://www.cs.uiuc.edu/~hanj/

著名数据挖掘书籍,《数据挖掘概念和技术》作者,在DM界久负盛名。他的个人主页里面有很多他的papers,都非常经典;还有他所教授的课程,可以下载课件学习。他的一些杰出的工作集中在关联规则挖掘FP树,异构网络挖掘等。

3.Jon Kleinberg

主页:http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/ 康奈尔大学计算机科学家,著名牛掰的HITS算法的发明人(这里,顺带插一个传说,一次讲座中,有人问Jon的老师HITS和PAGERANK哪个先提出的?老师炫耀地讲:当然是我们HITS先提出来,而且比PAGERANK要早很多呢。最后有人又问那么早多长时间呢,老师回答:一个星期。呵呵)。目前其主要研究兴趣集中在社区分析上面。

4.Philip S. Yu

主页:http://www.cs.uic.edu/PSYu/ 数据库和数据挖掘领域的重要影响力人物,是为数不多的在工业界(watson research center)和学术界都有绝对影响的。。。更多参见链接http://www.guzili.com/?p=131

5.Jian Pei

http://www.cs.sfu.ca/~jpei/


数据挖掘牛人,经常来中国讲授数据挖掘课程。个人主页上有他发表的数据挖掘相关论文,课程信息,还有一些推荐书籍和源代码。

6.Mohammed J. Zaki

http://www.cs.rpi.edu/~zaki/index.php

数据挖掘牛人,个人主页里面有很多精辟的papers,还有课程,相关的源代码,非常的经典。偶像啊O(∩_∩)O~


7.Qiang Yang

http://www.cse.ust.hk/~qyang/

8.Wei Wang

http://www.cs.unc.edu/~weiwang/

数据挖掘牛人,个人主页里面有papers,还有教授的数据挖掘课程,生物信息学课程课件。课件非常好,很适合学习,喜欢看她的课件。

9.周志华

http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/

南京大学数据挖掘牛人,个人主页里面有数据挖掘相关很多资源,收集了国外很多大学的数据挖掘课程。

(4)论坛资深版主wwqqer强力推荐  


数据挖掘 (Data Mining)


【经典教材系列】WaveletNeural Networks (2014)


【经典教材系列】Extensionof Data Envelopment Analysis with Preference Informat


【经典教材系列】DataScience in R: A Case Studies Approach to Computational


【经典教材系列】AlgebraicCoding Theory (2015 Revised Edition)


【经典教材系列】LearningData Mining with Python


【经典教材系列】Robustnessand Complex Data Structures


【经典教材系列】Handbookon Data Centers


【经典教材系列】RobustMethods for Data Reduction


【经典教材系列】PythonData Science Essentials


【经典教材系列】ComparativeGene Finding: Models, Algorithms and Implementation


【经典教材系列】DataAnalysis and Approximate Models: Model Choice, Location


【经典教材系列】Handbookof Missing Data Methodology


【经典教材系列】HierarchicalModeling and Analysis for Spatial Data (第二版)


【经典教材系列】R DataAnalysis Cookbook


【经典教材系列】FastData Processing with Spark (第二版)


【经典教材系列】DataManipulation with R (第二版)


【经典教材系列】Statisticsand Data Analysis for the Behavioral Sciences


【经典教材系列】NearestNeighbor Search: A Database Perspective


【经典教材系列】ModelingCount Data


【经典教材系列】Fundamentalsof Database Indexing and Searching


【经典教材系列】ProbabilisticForecasting and Bayesian Data Assimilation


【经典教材系列】GranularComputing and Decision-Making: Interactive and Iterative Approaches


【经典教材系列】StatisticalMethods for Handling Incomplete Data


【经典教材系列】Graphicsfor Statistics and Data Analysis with R


【经典教材系列】NonlinearData Assimilation


【经典教材系列】SurveyData Collection and Integration


【经典教材系列】DataAlgorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark


【经典教材系列】Statistics:Learning from Data


【经典教材系列】MasteringData Analysis with R

【经典教材系列】FeatureSelection for High-Dimensional Data


【经典教材系列】DyadicData Analysis


【经典教材系列】RandomData: Analysis and Measurement Procedures (第四版)


【经典教材系列】PythonData Science Cookbook


【经典教材系列】DataScience from Scratch: First Principles with Python

【经典教材系列】BusinessIntelligence and Data Mining


【经典教材系列】MissingData Analysis in Practice


【经典教材系列】DataAnalysis with R


【经典教材系列】GettingStarted with Data Science: Making Sense of Data with Analytics


【经典教材系列】AppliedPredictive Analytics: Principles and Techniques for the Professional DataAnalyst

【经典教材系列】DataMining: Theories, Algorithms, and Examples

【经典教材系列】UnderstandingComplex Datasets


【经典教材系列】Multi-LabelDimensionality Reduction


【经典教材系列】KnowledgeDiscovery from Data Streams


【经典教材系列】CompressedData Structures for Strings: On Searching and Extracting Strings fromCompressed Textual Data

【经典教材系列】RobustData Mining


【经典教材系列】IncompleteCategorical Data Design: Non-Randomized Response


【经典教材系列】SpatialAnalysis: Statistics, Visualization, and Computational Methods


【经典教材系列】TextMining and Visualization: Case Studies Using Open-Source


【经典教材系列】Fundamentals of Database Systems (第7版)

【经典教材系列】DataAnalysis for the Life Sciences


【经典教材系列】StatisticalInference for Data Science


【经典教材系列】RobustResponse Surfaces, Regression, and Positive Data Analyse


【经典教材系列】Scalafor Data Science


【大数据系列】Advances in Data MiningKnowledge Discovery and Applications


【经典教材系列】Patternsin Data Management A Flipped Textbook


【经典教材系列】OperationalRisk Management: A Practical Approach to Intelligent Data Analysis


【经典教材系列】Fundamentalsof Predictive Text Mining (第2版)


【经典教材系列】TextAnalysis Pipelines: Towards Ad-hoc Large-Scale Text Mining


【大数据系列】Beautiful Data:TheStories Behind Elegant Data Solutions


【大数据系列】SpatialData Mining


【经典教材系列】Next-GenerationSequencing Data Analysis


【大数据系列】Applied Big DataAnalytics: Business Analytics, Healthcare, Capit


【经典教材系列】HealthcareData Analytics


【经典教材系列】Analysisof Single-Cell Data


【经典教材系列】DataMining Techniques for the Life Sciences (第2版)


【经典教材系列】EventMining Algorithms and Applications


【经典教材系列】Data-VariantKernel Analysis

【经典教材系列】Principlesof Data Management: Facilitating Information Sharing  第二版


【经典教材系列】Graph-BasedSocial Media Analysis

【大数据系列】Data Clustering:Algorithms and Applications

【经典教材系列】ComplexSurveys: Analysis of Categorical Data

【大数据系列】Real-Time Analytics:Techniques to Analyze and Visualize Streaming Data

【经典教材系列】KnowledgeTransfer between Computer Vision and Text Mining

【经典教材系列】ProcessMining: Data Science in Action (第2版)

【经典教材系列】ModelingDiscrete Time-to-Event Data

【大数据系列】Power Analysis of Trialswith Multilevel Data

【大数据系列】Data Mining for theSocial Sciences: An Introduction

【经典教材系列】Introductionto Text Visualization

【经典教材系列】Functionaland Shape Data Analysis

【经典教材系列】Functionaland Shape Data Analysis

【经典教材系列】Introductionto Text Visualization






五、第四波“Python爬虫”资源征集-----名师和专家最终评选精荐资源精单


1.崔庆才·Python爬虫学习系列教程


http://cuiqingcai.com/1052.html

2.Python爬虫入门教程

http://blog.csdn.net/column/details/why-bug.html

3.书籍:《Python网络数据采集》 米切尔 (Ryan Mitchell)


六.第三波“机器学习”资源征集-----名师和专家最终评选精荐资源精单

邹博老师推荐PRML和MLAPP,中文的看《统计学习方法》。

1.PRML,也就是Bishop《Pattern Recognition and Machine Learning》 ,中文名《模式识别与机器学习》
英文版链接:https://bbs.pinggu.org/thread-901147-1-1.html
中文版链接:https://bbs.pinggu.org/thread-3708612-1-1.html

2.MLAPP,《Machine Learning A Probabilistic Perspective》
链接:https://bbs.pinggu.org/thread-4970443-1-1.html

3.李航《统计学习方法》
链接:https://bbs.pinggu.org/thread-4787307-1-1.html


陈老师:李航《统计学习方法》、哈林顿《机器学习实战》、周志华《机器学习》
唐老师:韩家炜 (Jiawei Han)《数据挖掘概念与技术》(有中文版和英文版)
余老师:周志华《机器学习》、丘祐玮 (Yu-Wei Chiu)《机器学习与R语言实战》

目前总结看来,李航《统计学习方法》和周志华《机器学习》都被推荐了两次,大家不妨猛戳哦!

七、第二波“风险建模”资源征集------名师和专家最终评选精荐资源精单


1.赫尔《风险管理与金融机构》,中文版第三版,英文版2015年已经有第四版。
说明:这本书可能是最适合我们的一本经典书籍,管理风险暴露、利率风险/市场风险/信用风险等度量、风险评级、管理人员的注意事项等,相当全面而详细。网上评价也很好。
中文版第三版,论坛下载链接:https://bbs.pinggu.org/thread-3606635-1-1.html
英文版第四版,论坛下载链接:https://bbs.pinggu.org/thread-3648265-1-1.html

2.FRM考试handbook中文版。
说明:这本书也很全面,但有些篇幅是投资方面,我大致看了一下,可以作为入门通俗读物,数理建模的内容比较少。
论坛下载链接:https://bbs.pinggu.org/thread-2571246-1-1.html


3.比莱茨基《信用风险:建模、估值和对冲》
说明:写得比较深入,是信用风险建模中比较经典的书籍。

4.勒夫勒《信用风险建模》
  说明:这本书主要是基于Excel和VBA的。

如果对软件有要求,也可以参考(《信用风险评分卡研究:基于SAS的开发与实施》《信用评分模型技术与应用》)



八、第一波“机器学习”由网友、版主自发推荐首轮精荐资源精单


以下是我们组织的第一期“机器学习“优秀资源,由8位热心资源达人分享的资源,高达52个哦,


第一批“机器学习“资源网友推荐清单如下

1. 坛友 lzguo568推荐图书资源9个

2. wwqqer版主推荐的自己整理的学习资源专题,资源约20个

3. 坛友 lzguo568推荐公开课资源2个

4. 我的素质低版主推荐网课4项,斯坦福公开课1个,博客2个,共7个

5. 坛友“东方祥 “推荐图书2本

6.坛友“南合季“推荐图书5本

7.坛友“数术“推荐图书5本

8. 坛友“桐叶“推荐两个免费的机器学习视频课程



第一批“机器学习“资源52个具体好货在这儿(还在陆续推荐增加中哦......)


  • (1)坛友 lzguo568推荐图书资源9个

介绍几本经典图书
1,Tom M Mitchell - Machine Learning
2、Introduction_to_Machine_Learning(Ethem_Alpaydin).pdf
3、Pattern Recognition and MachineLearning.pdf
4、MIT.Fundamentals.of.Machine.Learning.for.Predictive.Data.Analytics
5、Foundations_of_Machine_Learning.pdf
6、Learning from data.pdf
7、机器学习系统设计.Python.2014.pdf
8、数据挖掘:概念与技术(中文第三版).pdf
9、Machine Learning and Data Science - AnIntroduction to Statistical Learning Methods with R.pdf


  • (2)wwqqer版主推荐的自己整理的学习资源专题,资源约20个

机器学习在这里:机器学习 (Machine Learning)
【经典教材系列】An Introduction to Machine Learning
【经典教材系列】Machine Learning: An Algorithmic Perspective (第二版)
【经典教材系列】Introduction To Pattern Recognition And Machine Learning
【经典教材系列】Compression Schemes for Mining Large Datasets: A MachineLearning Perspective
【经典教材系列】Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis withMachine Learning Methods
【大数据系列】Rule Based Systems for Big Data: A Machine Learning Approach
【大数据系列】Machine Learning Models and Algorithms for Big DataClassification
【经典教材系列】Modeling and Stochastic Learning for Forecasting in HighDimensions
【经典教材系列】Fundamentals of Machine Learning for Predictive DataAnalytics
【经典教材系列】Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, MachineLearning, and Graphics
【经典教材系列】Machine Learning in Complex Networks
【经典教材系列】Semisupervised Learning for Computational Linguistics
【经典教材系列】Practical Machine Learning (2016)
【经典教材系列】Teaching Learning Based Optimization Algorithm: And ItsEngineering Application
【经典教材系列】统计机器翻译 Linguistically Motivated StatisticalMachine Translation: Models and Algorithms
【经典教材系列】From Curve Fitting to Machine Learning (第二版)
【大数据系列】Machine Learning in Evolution Strategies
【大数据系列】Statistical Reinforcement Learning: Modern Machine LearningApproaches
【经典教材系列】Machine Learning for Microbial Phenotype Prediction
【经典教材系列】Hybrid Approaches to Machine Translation


  • (3)坛友 lzguo568推荐公开课资源2个

分享一下加州理工学院公开课

http://open.163.com/movie/2012/2/3/C/M8FH262HJ_M8FTVDQ3C.html

https://www.coursera.org/learn/ml-foundations 机器学习基础:案例研究


  • (4)我的素质低版主推荐网课4项,斯坦福公开课1个,博客2个,共7个

第一期资源分享的主题是我心中”机器学习“、”EDW企业数据仓库“、”风险建模“,这三个方面都是偏向技术的,相对来说,风险建模可能资料较多,但是练习数据却不多,风险数据比较敏感嘛。相对来说机器学习的话,资料多,练习数据也多。

      如果是新手,想学机器学习之一类的,我觉得可以直接看书,里面的复杂符号可以让你马上想睡...  可以报个网课学一下,现在网课很多,譬如CDA、小象学院、七月在线、天善智能等机构,当然CDA在这块经验丰富;

      如果你有底子,直接去斯坦福公开课,吴恩达老师的中文版也有,http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

      机器学习理论内容学起来不复杂,但是如何实现这个需要更多练习,挑一款实现软件,网上搜一下实现博客就行。网上不同软件不同实现的博客很多很多,当然还有推荐我自己的小博客啦~  :http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/category/6093536


  • (5)坛友“东方祥 “推荐图书2本

数据挖掘:概念与技术(原书第3版)

本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。

本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。

机器学习周志华

它是一本和Tom M. Mitchell那本Machine Learning具有一样重大意义的书。很有可能,它会成为一本中国无数Machine Learning热爱者的启蒙教材。


  • (6)坛友“南合季“推荐图书5本

我也来说一个吧!我心中最好的”机器学习“的图书,有这么几本,另外,期待楼主赶紧凑到100个经管资源,分享给大伙儿吧

《Mining of Massive Datasets》(《大数据》)
作 者Anand Rajaraman[3]、Jeffrey David Ullman,Anand是Stanford的PhD。这本书介绍了很多算法,也介绍了这些算法在数据规模比较大的时候的变形。但是限于篇幅,每种算法都没有展开讲的感觉,如果想深入了解需要查其他的资料,不过这样的话对算法进行了解也足够了。还有一点不足的地方就是本书原文和翻译都有许多错误,勘误表比 较长,读者要用心了。
《DataMining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》(《数据挖掘:实用机器学习技术》)
作者IanH. Witten 、Eibe Frank是weka的作者、新西兰怀卡托大学教授。他们的《ManagingGigabytes》[4]也是信息检索方面的经典书籍。这本书最大的特点是对weka的使用进行了介绍,但是其理论部分太单薄,作为入门书籍还可,但是,经典的入门书籍如《集体智慧编程》、《智能web算法》已经很经典,学习 的话不宜读太多的入门书籍,建议只看一些上述两本书没讲到的算法。
《机器学习及其应用》
周志华、杨强主编。来源于“机器学习及其应用研讨会”的文集。该研讨会由复旦大学智能信息处理实验室发起,目前已举办了十届,国内的大牛如李航、项亮、王海峰、刘铁岩、余凯等都曾在该会议上做过讲座。这本书讲了很多机器学习前沿的具体的应用,需要有基础的才能看 懂。如果想了解机器学习研究趋势的可以浏览一下这本书。关注领域内的学术会议是发现研究趋势的方法嘛。
《ManagingGigabytes》(深入搜索引擎)
信息检索不错的书。
《ModernInformation Retrieval》
Ricardo Baeza-Yates et al. 1999。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛,这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外,Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。


  • (7)坛友“数术“推荐图书5本

造福坛友的好活动,我推荐的是机器学习方面的几本书,供大家参考。
1.《数学之美》  
作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。
2.《Programming Collective Intelligence》(《集体智慧编程》)        
这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式,是很不错的入门书。目前中文版已经脱销,对于有志于这个领域的人来说,英文的pdf是个不错的选择,因为后面有很多经典书的翻译都较差,只能看英文版,不如从这个入手。还有,这本书适合于快速看完,因为据评论,看完一些经典的带有数学推导的书后会发现这本书什么都没讲,只是举了很多例子而已。
3.《Algorithms of the Intelligent Web》(《智能web算法》)
作者HaralambosMarmanis、Dmitry Babenko。这本书中的公式比《集体智慧编程》要略多一点,里面的例子多是互联网上的应用,看名字就知道。不足的地方在于里面的配套代码是 BeanShell而不是python或其他。总起来说,这本书还是适合初学者,与上一本一样需要快速读完,如果读完上一本的话,这一本可以不必细看代码,了解算法主要思想就行了。
4.《统计学习方法》
作者李航,是国内机器学习领域的几个大家之一,曾在MSRA任高级研究员,现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法,每个算法的介绍都很干脆,直接上公 式,是彻头彻尾的“干货书”。每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文;本书可以与上面两本书互为辅助阅读。
5.《Machine Learning》(《机器学习》)作 者Tom Mitchell是CMU的大师,有机器学习和半监督学习的网络课程视频。这本书是领域内翻译的较好的书籍,讲述的算法也比《统计学习方法》的范围要大很多。据评论这本书主要在于启发,讲述公式为什么成立而不是推导;不足的地方在于出版年限较早,时效性不如PRML。但有些基础的经典还是不会过时的,所以这本书现在几乎是机器学习的必读书目。


  • (8)坛友“桐叶“推荐两个免费的机器学习视频课程

斯坦福大学公开课:机器学习课程
http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html

加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘
http://open.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html




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南合季 发表于 2016-12-23 08:07:08 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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以下是李洋博客推荐的内容,https://www.liyangblog.cn/blog/101.html,供大家讨论参考,
1、字典类图书

首推陈墨的《网络营销应该这样做》和江礼坤的《网络营销推广实战宝典》,这二本书任选其一即可,因为两本书有一个共同的性质:就是都是总结性的书籍,可当做营销必备字典来用,不必精读,扫描即可。遇到营销难题,可查阅。

2、电商类图书

首先竭力推荐一本大部头的书籍:《电子商务管理视角》,电子商务的圣经,内容的丰富程度和风格都堪比科特勒的营销管理,适合遍览多次,每次均有不同感受。《等待猫吠-怎样说服越来越精明的消费者 》和《行动的召唤: 有效提升网络营销力》是国外很受欢迎的两部著作,可惜进入国内后,翻译很不给力。有英语阅读水平的童鞋可以买英文版本来看。特别关注《行动的召唤》里的说服架构一节,读来有醍醐灌顶、耳目一新的功效。国产的电商图书多为大学教材类,未见有精读巨作,期待ing。

3、广告类图书

依然推荐传统广告界的帅才叶茂中和张默闻,虽然二人均是个大忽悠,但其文笔不错,可当文案书籍来读。说起文案,极力推崇已经失传的台湾巨作《文案传真机》,记得我当初为了淘到这本书花了几个月时间在网上搜罗,均无果。偶然的机会在国家图书馆里获得,如获至宝,借到当天,就跑到北大打印部复制了一本,至今仍在翻阅。里面也是讲如何文案创意的,更多的是方法,有思维导图、头脑风暴的意思在里面;另外,我个人比较喜欢意识流,比如村上春树,张爱玲等作家作品。文案界也有一个意识流表现手法的,即许舜英领衔的台湾意识形态广告,那种文案的感觉,有民国范,可能不适合大陆商业环境,但其文案读起来,有点后现代风格,可当艺术作品来读:
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tbs20 发表于 2016-12-23 08:41:49 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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vaster 发表于 2016-12-23 08:47:31 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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这个欧索引擎不错,http://www.3bsou.com/s?keyword=%BC%DB%D6%B5%D2%AA%CB%D8%BA%CD%CA%C2%CA%B5%D2%AA%CB%D8&left=bing&right=pangu&three=zsou&four=yahoo&opt=web&num=10&xz=4就是推广度太低
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hanxianfeng 发表于 2016-12-23 09:20:46 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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zgs3721 发表于 2016-12-23 09:20:52 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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Crsky7 发表于 2016-12-23 09:22:38 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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众筹分享最优秀、最牛逼、最好用的经管资源

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ReneeD 发表于 2016-12-23 09:23:43 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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chengganglee 发表于 2016-12-23 09:28:16 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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