在資料科學層面有許多絕佳的資源，要知道從何開始著手可能令人有些不知所措。本文列出對每個人而言都是最實用的一些部落格和網站，從資料科學專家到新手都適合。除了提供建議和學習資源之外，這份資料科學部落格清單也包含可供隨時瞭解專業人士最新消息、趨勢和意見的許多網站。
如果您剛開始著手，而且想要深入瞭解有關該主題的知識，請檢視我們為初學者提供的資料科學最佳書籍清單 (連結)。
1.Data Science Central
格主：Vincent Granville
網站連結：DataScienceCentral.com
Data Science Central 的作用正如其名稱所示，而且做為資料科學和大數據所有相關內容的線上資源中心。該網站涵蓋有關分析、技術、工具、資料視覺化、程式碼和工作機會的各種資料科學主題。業界專家提供有關關鍵主題的討論和見解。
該網站經常更新，每天有將近兩篇由撰稿人投稿的部落格文章，而且也提供可供討論或提出問題的社群論壇。
2.SmartData Collective
格主：Social Media Today
網站連結：SmartDataCollective.com
SmartData Collective 是著重於商業智慧和資料管理趨勢的社群網站。與 Data Science Central 類似，這也可以透過業界專家的投稿來提供資料科學的見解。Data Science Central 直接關注整體資料科學，SmartData Collective 則著眼於更廣闊的領域，並探究資料科學如何與業務交互作用。
3.What's The Big Data?
格主：Gil Press
網站連結：WhatsTheBigData.com
What's The Big Data? 在資料科學層面採取不同的方法，而且著重研究大數據成長對現今數位龐然大物的影響。該部落格的創辦人 Gil Press 相當熟悉大數據和資料科學，並從事資料研究的工作，目前擔任顧問職務。
Press 在本身的部落格中探討大數據如何與我們的生活交互作用，並影響從技術到企業到政府和政策的一切層面。他提供有關資料領域的消息和評論來源。
4.沒有不勞而獲的預感
格主：Kaggle
網站連結：Blog.Kaggle.com
此部落格與其他部落格略有不同，可以直接檢視資料科學家的思想、教學課程和消息。這是資料科學網站 Kaggle 的部落格，此網站主辦資料科學專案和競賽，對資料科學家提出挑戰，要求資料科學家為專題資料集產生最佳模型。組織可以張貼這些人的資料問題並提供獎勵金額，鼓勵資料專家提出解決之道。眾包可確保實驗具有創新性和趣味性，而且提供許多可供學習的觀點。
已經進行的競賽超過 200 場，其中包括一些引人注目的競賽，例如改善 Microsoft Kinect 手勢識別、改善 CERN 尋找希格斯玻色子的做法，以及為了改善對於哪些患者需要住院的預測而提供的 Heritage Health 獎金 300 萬美元。Kaggle 的官方部落格更深入介紹這些競賽，對獲勝者進行專訪，並討論獲勝者解決資料科學問題的方法。該部落格也為各種程度的資料科學愛好者提供專題新聞和教學課程。
5. insideBIGDATA
格主：Rich Brueckner
網站連結：InsideBIGDATA.com
InsideBIGDATA 著重於資料科學的機器學習層面。這其中涵蓋 IT 和業務、機器學習、深度學習和人工智慧中的大數據。來賓功能提供對產業觀點的見解，而新聞和編輯精選文章則突顯該領域的重要事件。所有文章都按照主題清楚分類，尤其針對任何課題進行分類。該部落格也提供事件、工作和研究報告等等適用的大量資源。對於想要瞭解機器學習最新知識的任何人而言，這是不錯的資源。
6.Simply Statistics
格主：Jeff Leek、Roger Peng 與 Rafa Irizarry
Website link: SimplyStatistics.org
如果您無法獲得足夠的統計資訊，請使用下列部落格。這個網站由三位生物統計學教授經營，這些教授在部落格中談論大數據中的大量統計資料，以及資料科學家如何在各個領域 (包括這些教授本身的領域) 中使用這些統計資料。對於希望進入該產業的任何新統計學家而言，這些教授也採訪資料科學家，介紹這些資料科學家在業界的職涯和角色。
7.Datafloq
格主：Mark Van Rijmenam
網站連結：Datafloq.com
Datafloq 是由《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for Your Business》的作者 Mark Van Rijmenam 經營，這是資料科學大數據的重要資源。該部落格著重於大數據的業務層面，以及如何促使資料科學為組織所用。這其中也提供有關趨勢技術主題的資訊，例如區塊鍊和人工智慧。雖然 Datafloq 主要提供文章和見解的資源，不過也試圖透過職位發佈、供應商、事件和訓練來聯絡專業人員。
8.Data Science 101
格主：Ryan Swanstrom
網站連結：101.DataScience.Community
對於希望進入資料科學領域的任何人而言，這都是很好的起點 (雖然相當密集)。Ryan Swanstrom 曾經為 Microsoft、Wells Fargo 和政府國防承包商從事資料科學工作。他目前擔任 Unify Consulting 的資料科學總監。在此部落格中，他分享如何成為成功資料科學家的寶貴經驗、技巧和建議。該部落格可以回溯到 2012 年，其中擁有大量存檔資料，相當值得一讀，可供瞭解資料科學討論中最近幾年的實務歷史。
9.Dataconomy
格主：Dataconomy Media
網站連結：Dataconomy.com
是期望成為資料科學家的人士相當適合的另一種資源。這其中提供一般的大數據新聞和技術趨勢，以及業界專家的社論。不過，與其他資料科學中心不同之處在於建立資料科學事業的資源。該網站提供免費的 IT 研究庫和入門指南。對於已經進入產業而且希望進一步發展的人士而言，這也提供工作委員會和候選人資料庫。
10.Data Science Report
格主：Starbridge Partners
網站連結：StarbridgePartners.com/Data-Science-Report
對於深入的資源，Data Science Report 整理出各種格式的資源，能夠將資料科學帶入您的腦海之中。該網站收集免費課程、文章、書籍、視訊和 TED 演講，協助任何層級的資料科學家。您可以篩選主題，找到如何入門、薪資談判、面試、技術、社交媒體、行銷和「相當有趣」的主題有關的精選資訊。這是在職涯任何階段的資料科學家以及有心學習資料的任何人士適用的資源中心。