數據科學并沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，數據挖掘，數據庫，分布式計算，云計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。但從狹義上來看，孫大圣威客認為數據科學就是解決三個問題：
1. data pre-processing;
2. data interpretation；
3.data modeling and analysis.
這也就是我們做數據工作的三個大步驟：
1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；
2、我們想看看數據“長什么樣”，有什么特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，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，數據一般不會做跑偏。

這樣看來，數據科學其實就是門復合型的技術，既然是技術就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數據科學方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎之類的書了，直接上跟數據科學相關的。

R programming

如果只是想初步了解一下R語言已經R在數據分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：

R in action：我的R語言大數據101。其實對于一個沒有任何編程基礎的人來說，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，如官方發布的R basics，stackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 'r' Questions），遇到復雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。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松，緊貼實戰。

Data analysis and graphics using R：使用R語言做數據分析的入門書。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代碼，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來從事實實在在的數據工作，那么上面兩本恐怕不夠，還需要這些：

Modern applied statistics with S：這本書里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復習了統計學，又學了R語言。（S/Splus和R的關系就類似于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，它教給你怎么從不同格式的原始數據文件里讀取、清洗、轉換、整合成高質量的數據。當然和任何一本注重實戰的書一樣，本書也有豐富的真實數據或模擬數據供你練習。對于真正從事數據處理工作的人來說，這本書的內容非常重要，因為對于任何研究，一項熟練的數據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數據。

R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應付絕大多數類型的數據。以我現在極業余的可視化操作水平來看，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，后者更注重統計（機器）學習的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原沒有后者全面或深入，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扎實，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。