相關內容後續將轉移至豆瓣讀書： https://book.douban.com/people/48675919/
非專業書籍
Excel/Vba
Excel2010函數與公式
強力推薦，看完真正Excel入門到精通。內容上覆蓋絕大多數函數，並且挖掘出在各種場景和需求下，對應的函數組合公式。主要是實例。誰說菜鳥不會數據分析
分爲入門篇和工具篇，內容比較基礎，入門篇是一些基礎的數據分析和函數知識。工具篇介紹了一些如水晶易表之類的數據分析工具。優點是圖文並茂，有聲有色，可讀性比較高。別怕，Excel函數其實很簡單
基礎學習，一些入門級的Excel函數知識，覆蓋日常主要使用的函數。優點是圖文並茂，有聲有色，可讀性比較高。
觀點
數學之美
科普讀物，對當前一些流行的算法做了比較通俗的解釋，看完會有個大致的瞭解，並且激發對數據科學的興趣。
可讀性比較高，基本也不需要任何統計學或者編程基礎。數據之美：一本書學會可視化設計
主要講的是一些可視化的方式和理念，並不太涉及如何實現，整本書看起來很賞心悅目。可以給讀者一些對可視化方面新的思考和借鑑。浪潮之巔
吳軍博士的著作真的是一本都不想錯過。這是一本IT界的《大國崛起》，講述了每一個偉大的IT公司的崛起和衰落。可貴的是，吳軍博士還通過對硅谷、美國大學教育、投資銀行等外部環境的描述，構建給讀者一個完整立體的業態。更可貴的是，通過對一些客觀規律的總結和一些獨到的觀點和剖析，給讀者更深刻的理解和認識，並引發了充分的思考。科技之巔：50大全球突破性技術深度剖析
首先，這本書閱讀體驗很好，很多新技術的展現都讓人驚異。簡單總結一下，50大技術主要集中在：生物及基因科技、機器人、移動和物聯網、新能源和商務智能，這也基本代表了時代的趨勢，預示着下一個巨頭的誕生方向。
一本值得一讀的科普書，尤其中間一些專家的解讀，很接地氣。智能時代
吳軍老師的這部作品依然延續了一貫的高品質。全書描繪了機器智能的方方面面，從機器智能的基礎-數據和數據思維，到智能時代的剖析-大數據化改造和新產業革命，以及對未來社會的展望-機遇和挑戰。
讀完此書，禁不住內心絲絲的寒意，爲自己能否在這場變革重成爲那2%的人而擔憂。智能時代，無論是對國家社會個人，都是一個逐漸逼近的威脅和挑戰。所幸，有像吳軍老師這樣的有識之士，能如此抽絲剝繭的展現出這如畫長卷。
數據挖掘
- 數據挖掘與數據化運營實戰
這本是一個阿里的數據運營人員，從業務層面具體講了數據挖掘工作是如何展開的，還包括一些基礎的數據挖掘知識。
但這個領域發展比較快，僅做參考吧。
專業書籍
Excel/Vba
- ExcelVBA實戰技巧精闢
強力推薦，看完真正VBA入門到精通。ExcelHome的書都比較偏重與實例，這是優點也是缺點。優點在於，可以幫助讀者更好的學習和理解在對應場景下實現對應功能的方法和技巧。缺點在於，沒有系統的梳理知識點，所以不如一些白皮書工具書，把知識點都梳理的很清晰。
R語言
- R語言編程藝術
R入門書籍，但其實R入門最好的還是原生的swirl包，這本可以輔助看看，加強記憶，當工具書查詢比較方便。畢竟swirl對英文不好的同學比較吃力。
Python
- Python基礎教程
Python的入門級教程，內容編排上還可以。看完可以基本瞭解和使用Python進行編程。10個項目個人體驗下來有點雞肋，因爲很多都是不實用的功能。
網上的入門教材其實也不錯
Python中文入門指南http://www.pythondoc.com/pythontutorial27/index.html
Python標準庫官方英文https://docs.python.org/2/library/index.html
數據庫
- SQL Server2000數據庫 管理與開發實用教程
同事買的書，優點是比較精練，薄薄一本，結合實踐，可以基本學會主要的數據庫操作和管理方法
數據挖掘
數據挖掘 概念與技術
強力推薦，正統教材，從原理到算法(僞代碼)到延展性，比較全面的講解了常用的各種數據挖掘方法，還有豐富和課後習題。關於數據立方體的內容偏多。缺點是，因爲涉及到的數據挖掘方法比較多，所以對每個點的講解篇幅都比較有限，自學起來比較艱澀，需要有一些統計學和編程基礎。還有就是內容上比較篇理論，所以說是教材。數據挖掘導論
正統教材，內容和結構設計上幾乎和”數據挖掘 概念與技術”一致，重合度很高的兩本書，優缺點也都差不多。貌似都是同一批作者。
因爲“數據挖掘導論”是後寫的，所以，個人感覺這本的內容編排上可能會更好一點。推薦系統實戰
強力推薦，系統完整的介紹了各種推薦系統算法，具體實現的代碼、優缺點，結合如豆瓣、Hulu等知名網站等實例，形象的講解了算法應用的方法、基礎。並在文字提供了大量擴展閱讀的渠道。
另外，書中也提到一些實際構架推薦系統的方法，從網站整體、商業價值等角度進行分析，跳出了一般學院派的框架。
原型設計
- Axure Pro7 原型設計精髓
一本面向原型初學這的專業書，完整的講述了Axure軟件的各種操作和使用場景，如果能夠完整的按照書中的步驟一步步聯繫下來，一般的原型設計都可以搞定了。需要後續在工作中多練習。
網站、課程等
Excel/Vba
- ExcelHome
國內最好的Excel資源分享和學習平臺，論壇中深藏各路民間大神，微軟Mvp（還有就是人大經濟論壇）
語言
R包“swirl”
可能是最好的R語言入門教材了，利用原生的swirl包，講解R的各個方面基礎知識。Data Scinece
coursera專項系列課程，含10門課程，主講是約翰霍普金斯大學的Brian Caffo教授。由簡入深的講解，如何使用R軟件，進行數據科學家的工作，包括：R編程、數據清理、探索分析、可重複性研究、統計指引、機器學習實踐、開發數據產品等。只需要最基礎的數學和編程基礎，大部分課程全英文零基礎 Python 入門
coursera專項系列課程，含5門課程，主講是密歇根大學的Charles Severance講授。這個講授非常幽默，講解的也很到位。最有價值的是整個課程的隨堂網路旁測試平臺和自動審閱功能。缺點是，課程的內容相對來說比較簡單，應該是因爲完全針對每月任何編程經驗的初學者。包括：Python 數據結構，使用 Python 訪問網絡數據，Python 數據庫開發，可視化。
大數據
- Big Data
coursera專項系列課程，含6門課程，主講是聖地亞哥超級計算機中心的幾位教授。由簡入深的講解了，包括：什麼是大數據、大數據系統搭建、大數據管理、大數據機器學習、大數據可視化分析等。只需要最基礎的數學和編程基礎，全英文課程。
數據挖掘
- Machine Learning
coursera明星課程，主講是斯坦福大學的Andrew Ng教授，百度首席科學家。講解常見的機器學習算法的原理和應用場景，主要使用開源軟件Octive（相當於Matlab的開源版）還原具體的實現代碼。課程內容簡潔清晰，對數據挖掘的初學者非常有幫助。只需要最基礎的數學和編程基礎，全中文字幕。
綜合
- CSDN
國內IT專業博客，上面有各路大神分享的關於前端開發、數據庫、大數據系統架構、機器學習、深度學習等專業博文。