以下是一些大数据学习书籍的推荐:《Hadoop权威指南(第4版)》:这本书是Hadoop生态系统的经典之作,涵盖了Hadoop的所有方面,包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书,也是最好的一本书之一。
学习大数据的最终目的是进行数据分析与应用。因此,《大数据分析:方法、算法与实践》是一本值得一读的书籍。该书介绍了大数据分析的基本方法、常用算法以及实际案例分析,有助于读者将理论知识应用于实践。数据科学与管理类书籍 除了技术层面的知识,数据科学也与业务和管理紧密相关。
《大数据时代》:作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Victor Mayer-Schnberger)和肯尼斯·库克罗(Kenneth Cukier)合著的这本书是大数据领域的经典之作,介绍了大数据的概念、技术和应用,并探讨了大数据对社会和经济的影响。
1、《SQL必知必会》理由:有基础的可以把这本书当作一本字典来使用,遇到问题了,可以查找对应的内容。
2、《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域,是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读,可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
3、深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。
4、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于***的生动办法,浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程,试验办法,最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办***,让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
5、《深入浅出统计学》:与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍,运用充满互动性的真实世界情节,帮助读者快速了解统计方面的理论知识。《数据化管理》:黄成明著,讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气。
学大数据要看的书籍包括:《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域,是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读,可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
《Hadoop权威指南(第4版)》:这本书是Hadoop生态系统的经典之作,涵盖了Hadoop的所有方面,包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书,也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》:这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
我认为大数据技术主要学这些:学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。
1、《SQL必知必会》理由:有基础的可以把这本书当作一本字典来使用,遇到问题了,可以查找对应的内容。
2、《大数据分析:点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。
3、《深入浅出数据分析》:O’Relly出版的HeadFirst(深入浅出)系列书籍之一,书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动,可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。《谁说菜鸟不会数据分析》:本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程,并且以Excel表格为例进行了案例阐述。
4、第一大类:理论类。 理论层面的书籍,比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类:技术类。 技术层面的书籍,比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍,主要是指系统技术类,在构建大数据系统时,系统如何运作,各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。
关于大数据分析的书,以及大数据分析这本书的相关信息分享结束,感谢你的耐心阅读,希望对你有所帮助。
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