摘要：数据科学已融合多门学科于一体，包括数学，概率统计，机器学习，自然语言处理，数据仓库，大数据，可视化，云计算等。

正因为多个学科的交叉和融合，给数据领域的从业者和学习者在使用和学习上带来的巨大的困难。

为了从互联网获取更多相关经验，收集整理了相关领域有一定价值的博客和站点。

数据挖掘

1、王路情–数据科学家

涵盖的内容有，R语言，数据挖掘，机器学习等，大量的翻译和原创文章。

2、码农场

大量关于NLP(自然语言处理)和机器学习的文章，作者开源了中文分词器HanNLP。

3、Licstar的博客

如果要了解在中文上的数据挖掘的相关问题，可以阅读此博客。

4、我爱自然语言处理

我爱自然语言处理的中文站点。同英文站点一样，文章优质，并且大多都是基于实践的内容。

5、我爱机器学习

该站点同”52nlp”一样，不同的只是更加专注机器学习。

6、Spark MLlib 机器学习

来自CSDN的一位博主，多是关于Spark Milb的文章。博主著有《Spark MLlib机器学习》一书，博客的文章同样质量很高。

7、alexminnaar

来自国外的一个博客，丰富的机器学习实践经验，包括：神经网络，深度学习，线性回归等。

大数据

1、dongxicheng.org

作者董西成，著有《Hadoop技 术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》和《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》。

2、过往记忆

国内比较出名的大数据个人博客，围绕Hadoop生态圈和Spark的大量文章可供阅读。

3、LXW的大数据田地

比较偏重于Hadoop生态圈，文章的质量很高，能够解决一些实际生产中遇到的问题。

4、极豆技术博客

个人博客，很多大数据和分布式的优质文章。

5、datalab

比较综合的一个站点，很多大数据领域相关的文章，但偏重于资讯。

6、虾皮工作室

来自博客园虾皮工作室，文章围绕Hadoop，适合入门学习。

7、粉丝日志

早期学习Hadoop时，阅读了许多粉丝日志的文章，文章的质量很高，大都是解决一些实际问题。

8、数据分析网

数据分析网，国内领先的大数据门户，旨在帮助大数据从业人士、爱好者提供大数据新闻资讯、前沿技术、业界观点的信息平台。

结语

数据科学领域的相关技术，近两年发展迅猛。有时仅凭个人的经验很难解决一些问题。互联网上遍布各类文章和资源，在学习时应该集万家之长，注重实践，并善于总结。同上面各博客的博主一样为知识的开源做一份贡献，让知识广为传播。

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