這個確實不在行，拋磚引玉吧。

就基礎而言，衝浪國內理科，文理綜合的知名大學，如清華，北大，復旦大學，華中科大，浙大等的專業設定介紹吧。有個基本資訊瞭解，特別是前沿理論的，有利於系統理性學習。

具體來說，大學出版社，科技出版社的，門類眾多，不妨網上搜搜，仔細看看，有選擇的挑選一兩本就可以了。

在具體點，國內教育系統比較多層次。針對初學者，自學者的，科技學院，職業技術學院的教材，相對來說，通俗易懂的，入門教材應該都有，無非體系細微區別。

初學入門，不宜面面俱到，尤其過多聯想，急於求成必然適得其反。打個蹩腳的比方，資料科學是棵樹，大資料或許就是該樹一根枝，抑或一結果。面與點的關係。

真想學好數學科學，要天分，也要系統科學思維的建立。限於篇幅，尤其本人不擅長，建議看看葉永烈的傳記作品：走進錢學森。其次，看看古希臘數學哲學家畢達哥拉斯的“數的和諧”理論。看個通俗本就行。錢大師對數的應用能力與戰略科學思維，畢姥爺對數的系統理解與聯想，頗多收益呢！

數學很美，可惜無緣。祝福你！

資料科學與大資料技術專業課程：

數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐、離散數學、機率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析等。

1.具備紮實的資料基礎理論和基礎知識;

2.具有較強的思維能力、演算法設計與分析能力;

3.系統掌握計算機科學與技術專業基本理論、基本知識和操作技能;

4.瞭解學科的知識結構、典型技術、核心概念和基本工作流程;

5.有較強的計算機系統的認知、分析、設計、程式設計和應用能力;

6.掌握文獻檢索、資料查詢的基本方法、能夠獨立獲取相關的知識和資訊,具有較強的創新意識;

7.熟練掌握一門外語,能夠熟讀該專業外文書刊。

大資料書的話，可以看看這本：

Big Data大資料時代：生活、工作與思維的大變革

指出了大資料時代處理資料理念上的三大轉變：不是隨機樣本，而是全體資料；不是精確性，而是混雜性；不是因果關係，而是相關關係。這些都顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。本書認為大資料的核心就是預測。

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