数据学专业涉及多个领域，包括统计学、机器学习、数据可视化、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。以下是一些建议的书籍，涵盖了数据科学的不同方面：

统计/概率论类书籍

《统计学学习概论》（Introductio）

《数据科学与工程数学基础》（黄定江）

《Naked Statistics》（Charles Wheelan）

机器学习类书籍

《机器学习基础：从入门到求职》（）

《Python数据分析与挖掘实战》（）

《TensorFlow实战》（）

数据可视化和分析类书籍

《深入浅出数据分析》（）

《精益数据分析》（）

《Data Science for Business》（）

深度学习类书籍

《深度学习》（）

《Python深度学习》（）

自然语言处理（NLP）类书籍

《自然语言处理综论》（）

《Python自然语言处理》（）

计算机视觉类书籍

《计算机视觉：模型、学习与推理》（）

《深度学习与计算机视觉》（）

人工智能类书籍

《人工智能：一种现代的方法》（）

《Python机器学习基础教程》（）

工具/语言类书籍

《SQL基础教程》（）

《利用Python进行数据分析》（）

《Hadoop权威指南》（）

《Spark快速大数据分析》（）

这些书籍可以帮助你从基础到进阶逐步了解和学习数据科学的相关知识和技能。建议根据你的学习阶段和兴趣选择合适的书籍进行阅读。