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2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

 rhoda 2020-07-18

2020年注定是不平凡的一年,这个地球上发生太多不平凡的故事。谱写了太多的悲伤,太多难过,太多的眼泪和辛酸。2020年已过半各种盘点都会铺天盖地袭来:去了多少地方、付了多少账单、取得了多少成就...喜、忧、哀、惧,荣耀与欢欣,高光瞬间与至暗时刻 ,齐齐涌上心头。
但似乎越来越少听到有人主动总结说,今年读了多少本书。哪些是经典图书?每个人心中的标准都不一样。

正好前阵子年中总结,整理出了2020年上半年我们卖的最好的8本电子书。今天就把书单分享给大家。虽然销量不代表经典,但也希望可以给你们一个参考与选择的依据,博观而约取,厚积而薄发。

TOP 8疯传

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

是什么让事物变得流行?

从买轿车、买衣服、吃三明治,到给孩子取名字,你是否知道为什么某些产品会大卖,某些故事被人们口口相传,某些电子邮件更易被转发,或者某些视频链接被疯狂地点击,某些谣言更具传播力,某些思想和行为像病毒一样入侵你的大脑?

这本书将为你揭示这些口口相传和社会传播背后的科学秘密,并且告诉你如何将产品、思想、行为,设计成具有感染力和传播力的内容。

TOP 7万万没想到

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

本书的内核是用理性的思维理解世界。作者糅合了大量的前沿新知,得出了自己的批判性认识。

它是反不靠谱的常识性的思维惯性,是反常识的;它是反听着无害但喝起来有毒的心灵鸡汤,是反成功学的;它要用“科研的格调”来理解和认识世界,你需要有靠谱的判断力。

作者常用有趣的实验、数据来解读感性的事物,其理工科思维涉及行为经济学、认知心理学、社会学、统计学、物理等许多学科,以前沿的科学视角解读生活,为人们提供了认知的新方法。

TOP 6指数基金投资从入门到精通

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

本书的写作初衷是写一本让大家能看懂的、干货满满的、注重实战而不是理论知识和教条堆砌的指数投资书籍。

对于很多上班族而言,平常几乎没有研究股票和基金的时间和精力,这类投资者可以好好看看老罗关于定投章节的内容,从中可以学习到定投的优势、定投金额、定投品种以及止盈的方式等相关知识。

对于爱好学习以及时间充裕的投资者来说,可以通过学习本书,掌握如何挑选一只好的指数基金,学会运用指数估值数据选择指数基金,并且在不同市场环境下合理运用不同策略投资指数基金,了解指数基金产品进行低风险套利的方法,最终通过学会更多的指数投资相关知识,来帮助自己更好地进行投资理财。

TOP 5幕后产品

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

网易云音乐在激烈的竞争中实现了红海突围,获得了很好的口碑,实现了用户量行业前三,这一切离不开背后的核心人物王诗沐。

在本书中作者将自己做产品过程的心路历程、细节决策、思维模式等鞭辟入里地分享出来,阅读本书就像高手手把手地教你做产品。

本书不仅是一部严谨的用户型产品经理全阶段成长指南,还深度解读了网易云音乐等产品的经典案例,讨论和分享了优秀的产品经理应该具备的素质、能力、方法与思维方式等。通过本书一窥优秀产品幕后,感受与它们一起成长和进化的体验,带你打造突破式产品思维。

TOP 4基金定投

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又一本关于基金的书!基金定投,给普通人“涨工资”!

股市“跌跌不休”“瞬息万变”,与其感慨“坐过山车”“盯盘太虐心”,还不如用行动去拥抱基金定投这种稳健的理财方式,让你的资本增值,变梦想为现实。

基金定投可以让我们在熊市享份额,在牛市赚净值,“熊长牛短”的A股市场将更适合定投。但是,基金定投是有很多技巧和方法的,阅读完本书将帮助你提升基金定投的技能!

TOP 3轻松学习Python数据分析

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

集Python、Excel、数据分析为一体是本书的一大特色。

本书围绕整个数据分析的常规流程进行Excel和Python的对比实现,告诉你每一个过程中都会用到什么,过程与过程之间有什么联系。

书中通过对比Excel功能操作去学习Python的代码实现,而不是直接学习Python代码,大大降低了学习门槛,消除了读者对代码的恐惧心理。

TOP 2把时间当作朋友

2020年上半年电子书TOP8榜单来了,一睹为快

为什么你总是觉得“没有时间了”?节省时间的方式其实是学习。

一个人对时间的精准感知能力真的能训练得像特异功能?都是平凡人,为什么若干年后已有天壤之别?时间这条船,为什么只送心智成熟的人去往梦想的彼岸?绝大多数的成功与智商没有任何关系,所有的失败都与且只与时间有关。

这本书从心智成长的角度来谈自我积累。作者通过自己职业生涯中遇到的事例,告诉我们:如何打开心智,如何运用心智来和时间做朋友,从而开启人生的成功旅程。

TOP 1Python机器学习手册

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书中基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。

书中有近200个独立的解决方案,针对的都是数据科学家或机器学习工程师在构建模型时可能遇到的常见任务,涵盖从简单的矩阵和向量运算到特征工程以及神经网络的构建。

本书不是机器学习的入门书,适合熟悉机器学习理论和概念的读者阅读。你可以将本书作 为案头参考书,在机器学习的日常开发中遇到问题时,随时借鉴书中代码,快速解决问题。

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