本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)。

在數據科學的實際應用中，編程的重要性要遠遠高于數學。為什么這么說呢?原因在于，當你與一些軟件開發人員共事于一家公司時，了解如何讓自己發揮更大的作用是很重要的。

大多數數據科學家都在提供產品/服務的公司里工作，這些產品/服務主要由軟件開發團隊開發。數據科學家通過數據分析或某種類型的預測建模來擴展上述產品或服務的功能，只知道如何在筆記本上訓練機器學習模型是不夠的。同樣地，要和軟件開發部門展開有效工作，只了解軟件開發的基本知識也是不夠的。

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你需要知道如何編寫簡單有效、可讀性高的代碼，還需知道這些代碼的最佳組合方式。數據結構、算法、設計模式以及面試問題就是更高級的編程概念發揮作用的地方，這些概念不一定只與面試有關。大多數人會選擇Python作為編程語言，因此掌握該語言的非數據科學方面至關重要。

本文就將介紹3本對于數據科學家極其有用的編程書，讓我們開始吧!

《使用Python實踐數據結構和算法》(Hands-On Data Structures and Algorithms with Python)

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如果打算認真對待編程工作，那么一定要學習數據結構和算法。這本書涵蓋了初學時不太理解的一些概念，但閱讀之后你就自然懂了，你會發覺有效的代碼是如此地優美，書中還介紹了一些常見面試問題的回答。

這是學習Python編程語言中的數據結構和算法的入門書籍，它涵蓋了諸如內置數據類型、集合模塊的數據類型、單鏈接和雙鏈接列表、堆棧、隊列、樹和樹遍歷、散列表、圖表、搜索和排序算法等主題。

網上有許多關于這些方面的學習資源，但是我覺得這本書的價格更合理。這本書有400多頁，別想著很快就能讀完。書里的主題相當復雜，至少要花兩個月的時間。

《掌握Python設計模式》(Mastering Python Design Patterns)

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將設計模式看作一組最佳實踐，在設計應用程序時，可以用它解決特殊問題，這本書會教你如何構造代碼。僅靠筆記本無法解決產品環境問題，即便不編寫應用程序(傳統意義上來說)，你也必須學習如何正確地構建代碼。

這本書涵蓋了包括抽象工廠模式、構建器模式、適配器模式、裝飾器模式、橋接模式、外觀模式、命令模式、觀察者模式等眾多設計模式。

為了使學習更有邏輯性和易用性，這本書分為幾個章節，主要章節為創建模式、結構模式和行為模式。本書只有250頁左右，所以你應該不會花太長時間就能讀完。再次提醒，這個話題一點都不簡單，所以慢慢來，不要著急。

《Python中編程面試的要素》(Elements of Programming Interviews In Python)

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如果你讀了的第一本書——《使用Python實踐數據結構和算法》，你可能會發現這兩本書有點相似。但這不代表再讀這本書是做無用功，讓我來詳細說明。

你需要好好學習數據結構和算法，復習幾個月前學過的概念絕對是有用的。此外，你應該學習或至少瀏覽一些最常見的編程面試問題，你可能在面試時遇到這些問題。你應該了解這些東西，即使它與數據科學沒有直接聯系。

我知道這聽起來很無奈，但這就是數據科學，面試官要求你要知道大量知識，在工作中你也許只會用到5%。也許會用到吧，但事實就是如此殘酷。

想成為優秀的數據科學家，你要學的東西還有很多，先從這三本書開始吧。