En el momento de escribir, no estoy al tanto de todos los libros que son muy específicamente sobre topológico de análisis de datos (TDA), aparte de los papeles recogidos en Topológica de los Métodos de Análisis y Visualización de Datos y sus dos secuelas, pero hay un puñado de topología computacional que contienen valiosos antecedentes y detalles para la TDA. Gurjeet ha mencionado ya Afra Zomorodian de la Topología de la Computación. Otros incluyen:
Por el momento, el conocimiento de las estadísticas no parece ser un requisito previo, aunque hay alguna interesante de trabajar en esa dirección en CMU: http://www.stat.cmu.edu/topstat/. Es útil estar cómodo con multivariable de cálculo, álgebra lineal, introducción al álgebra abstracta (especialmente la teoría del grupo) y punto básico de conjunto de la topología. Antes de amistad con topología algebraica y colectores sería aún mejor. Para fines de comparación, puede ser interesante echar un vistazo en algoritmos de clustering como $k$-medio y la agrupación jerárquica.
Puede que desee echar un vistazo a Pedro Saveliev proyecto de texto de la Topología Ilustrado (que es de hecho libremente y convenientemente ilustrado, por lo que el título es exacta), con su énfasis en la homología, y Robert Ghrist del Elemental Aplicada de la Topología para una amplia gama de invitación a aplicar la topología. Michael Robinson Topológico de Procesamiento de la Señal también podría ser de interés.
