数据领域有哪些值得关注的博客（专栏）
作为目前最为火热的领域之一，数据科学在社会的多个层面都产生或正在产生着深刻的影响。对于从事数据科学的人来说，如何在这个快速发展、知识快速更新迭代的领域保持竞争力，不断学习似乎是唯一的出路。就算是非数据从业者，能够深入了解一些这方面的知识的，似乎就会多一些谈资。
目前最主要的学习方式和信息获取渠道都有哪些呢：
书籍
当然读书仍然是最好的学习方式之一，并不是因为书这种载体，而是因为书里的东西更为权威和专业，更佳具有系统性。书籍经历过检验和验证，看书就像是在跟世界的大师学习、交流。
还有一点就是虽然现在互联网的信息高度发达，但是读书能够给大大降低我们筛选信息、整合信息的成本，让学习变得高效。
视频
视频课程也是一种非常不错的学习方式，视频课程生动形象，有时候能够提升理解的效率。当然，视频学习也会具有一定的系统性和趣味性，可能更能够让人把学习进行下去。
最好的当然是coursera啦，拥有世界各个名校的资源，内容的质量非常有保障。国内的一些在线教育平台也有很多的学习资源可以选择，毕竟有语言优势。
paper
每年数据科学领域都会有大量的论文产出，特别是在机器学习（深度学习）方向，很多paper的研究成果相当具有启发性，从这些内容中，不乏有领域的热点和新的方向，保持freash的头脑，掌握科研的方向和新的思维方法。
以上都是相对正式和严肃的渠道，确实可以作为系统学习之用，但是在互联网信息日新月异的今天，如何从大量的信息中找出具有价值的呢？我们收集了一些比较好的信息获取资源供大家选择，主要是数据领域的博客和专栏。
周涛 科学网博客
http://blog.sciencenet.cn/u/pb00011127
周涛，电子科大教授，DataCastle堡主，《大数据时代》译者，《为数据而生》作者，2015年度“全国十大科技创新人物”获得者，国内大数据领军人。
无论是严谨客观的学术研究与分析，还是广阔博大的涉猎与情怀，作为科技工作者的周涛兼顾了学者的“务实”和文人的“务虚”。这个博客里有数据领域最新的研究成果，有学习和成长的方法论，同时充满了对生活的热情与人文关怀。从这个博客里，你可以看到更多新的视野和方向，很有启发性，毕竟站在巨人肩上，你会看得更远。
博文节选：
零行列式博弈: 适度的个体期望可以促进空间囚徒博弈上的宽容行为
复杂性科学领域主要期刊影响因子一览
大数据入门的部分推荐书单
用似然分析的方法预测网络链路
寻找最有影响力的节点——考虑动力学特性的方法
我从业13年每年发表的SCI文章数目
chenqin 知乎专栏
https://www.zhihu.com/people/chenqin
chenqin，数据帝，知乎大v，曾任教于复旦大学，BBD Index首席经济学家。
chenqin是一名经济学研究人员，算是科班出身。chenqin的运气不错，碰到几位好老师，聆听不少指导，起码在专业上养成了比较良好的习惯。知乎专栏几乎都是关于社会问题的数据分析，由于其严谨的态度和科学的分析方法解释客观现象，引起大量知友关注。
专栏节选：
如何看待上海外来常住人口 2015 年首现负增长？
给 59 分强行不给过的老师是一种怎么样的存在？
如何看待 2015 年我国出生人口不增反降，比上年减少 32 万人？
全面放开二孩会出现哪些社会现象？
张溪梦 知乎专栏
https://www.zhihu.com/people/simonzhang1
张溪梦（Simon Zhang），硅谷大数据分析和数据科学的专家，前 LinkedIn 商业分析部门高级总监，GrowingIO创始人。
专栏节选：
用数据分析做运营增长，你需要做好这 4 个方面
如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法？
如何将数据科学与商业结合起来
数据冰山 知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/hemingke
知乎达人“数据冰山”，透过数据挖掘与分析解释社会现象。“数据冰山”由多位撰稿作者发起，主要研究社会热点问题，很多数据分析的思路值得借鉴，在这一点和chenqin有很多相似的地方。
专栏节选：
小龙虾是怎么火遍全国的？
互联网行业哪个职位比较有前途？ 车主画像：自主vs合资差别有多大？ 长尾理论，沉默多数和手机
智能单元 知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/intelligentunit
授权翻译斯坦福深度学习课程CS231n-Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（面向视觉识别的卷积神经网络）官方笔记，同时还有机器学习方面的一些原创文章。
专栏节选：
DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF
最前沿：从虚拟到现实，迁移深度增强学习让机器人革命成为可能！ 150行代码实现DQN算法玩CartPole DQN实战篇1 从零开始安装Ubuntu, Cuda, Cudnn, Tensorflow, OpenAI Gym
PaperWeekly 知乎专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly
每周会分享N篇nlp领域好玩的paper，对nlp感兴趣的可以查看。
专栏节选：
国内客服bot产品试用总结
Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension End-to-end LSTM-based dialog control optimized with supervised and reinforcement learning
宋天龙 个人博客
http://www.searchmarketingart.com/?utm_source=afenxi.com
宋天龙，Webtrekk中国区技术和咨询负责人， 数据研究与商业应用博主，资深数据分析领域专家。
博文节选：
网站分析案例-站内广告位效果标杆管理
数据分析师的完整知识结构 Ad hoc analysis基于时间序列的区段 五类常见的用户分析场景
刘万祥 新浪博客
http://blog.sina.com.cn/excelmap
刘万祥，《图表之道》《用地图说话》作者，可视化图表设计专家，长期负责数据仓库和商业智能项目的建设工作，具有丰富的数据分析实践经验，在数据分析及其可视化方面有独到的见解。
博文节选：
地图可视化居然可以这样做！
只需1行代码，给 Excel 增加一个效率爆表的新功能！
关联债务网络图可视化分析模型
郑来轶 数据分析专栏
http://www.afenxi.com/author/zhenglaiyi
无线数据分析专家，前中国移动阅读基地资深数据分析师、每日轩昂BI总监
郑来轶，无线数据分析专家，前中国移动阅读基地资深数据分析师、每日轩昂BI总监，SAS数据分析，商业智能方向有深入研究
博文节选：
用SAS进行数据分析：使用Array填补缺失值
数据分析、SAS、EXCEL、SQL和PPT等资料汇总
从阿里巴巴笔试试题看数据分析师的职业要求
arxiv
http://arxiv.org/
这个相信很多人都知道，可以选择你感兴趣的领域，每天会给你推送一些新的paper。 坚持一段时间，你就会发现你变厉害了。
Free mind
http://freemind.pluskid.org/
Free Mind ，这是由 pluskid 所维护的 blog ，主要记录一些机器学习、程序设计以及各种技术和非技术的相关内容。正如这个博客的名字，崇尚独立思考和自由言论，里面很多观点很新，但不一定正确，可以开一下脑洞。
Feddit
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/
大家熟悉的reddit，里面的深度学习板块，有很多非常不错的深度学习的内容。用户可以进行高分或低分的投票，类似知乎、Quora，很多高票的帖子很有价值。
machine learning（theory）
http://hunch.net/
如题，可以找到很多关于机器学习的paper，类似arxiv，同时有很多开脑洞的文章，偏向理论研究，机器学习（深度学习）方向的筒子们get起来。
github 资源合集
git大法好，在github上总有很多让我们惊艳的资源收集库，数量多不说了，关键是质量都很高，这是一个非常好的寻找资源的途径，下面分享几个关于数据科学的资源合集，当然你也可以在github上面寻找更多。
数据科学博客汇总
https://github.com/rushter/data-science-blogs
机器学习资源汇总
https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning
深度学习资源汇总
https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning
好了，差不多到这儿了，当然还远远不止这些，而且以上的博客或者专栏也许只是饭后甜点，真正的研究性学习还得依靠系统的书籍或者课程。但是依赖这些有效的信息渠道获取最新的咨询，提升自己对领域行业的理解，也是非常重要的。
对于处于数据领域的人来说，最大的压力莫过于来自飞速发展的理论和技术和自身接受知识的滞后性的矛盾。但不管怎样，这仍然是数据科学和人工智能的时代。
