想要學(xué)好大數(shù)據(jù)有哪些書籍推薦

來源：培訓(xùn)無憂網(wǎng) 發(fā)布人：木木

2021-11-04 17:03:11|已瀏覽：218次

大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們的生活也因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的發(fā)展的在發(fā)生微妙的變化，大數(shù)據(jù)市場也在不斷擴(kuò)大，很多人想學(xué)大數(shù)據(jù)，卻不知道從何下手。下面就為大家推薦一些大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的書籍，希望能幫助學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的小伙伴提升知識和技能。
  《數(shù)據(jù)之巔》
  作者：涂子沛
  從小數(shù)據(jù)時(shí)代到大數(shù)據(jù)的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數(shù)據(jù)觀，給我們描繪了一幅數(shù)據(jù)科學(xué)、智慧文化的全景圖。對于建立大數(shù)據(jù)行業(yè)背景體系，這本書絕對值得一讀。
  《為數(shù)據(jù)而生》
  作者：周濤
  在大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0和大數(shù)據(jù)3.0時(shí)代下，相對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析需要做到分析、外化、集成。作者提供了一套基本的大數(shù)據(jù)分析框架：確定問題和指標(biāo)、清洗數(shù)據(jù)、特征提取和選擇、模型訓(xùn)練、模型融合。
  《Hadoop：權(quán)威指南》
  作者：Tom White
  Hadoop是目前的大數(shù)據(jù)處理主流框架之一，身為Hadoop顧問和Apache軟件基金會(huì)成員的Tom White寫了這本標(biāo)準(zhǔn)指南，內(nèi)容包括作者的個(gè)人見解和一些有用的資源對于Hadoop的設(shè)置及整體流程有完整的介紹。
  《預(yù)測分析》
  作者：Eric Siegel
  本書詳細(xì)解釋了如何獲取多種形式的數(shù)據(jù)和信息，并將其轉(zhuǎn)化為可實(shí)施的預(yù)測或見解的方法。本書的核心目的是幫助專業(yè)人員更好地了解他們的受眾。本書不僅可以幫助你做到這一點(diǎn)，而且還提出必要的預(yù)測算法來改進(jìn)未來的操作和流，可以說是預(yù)測分析的圣經(jīng)。
  《大拐點(diǎn)》
  作者：Scott Stawski
  作者主要關(guān)注原始數(shù)據(jù)存儲和挖掘系統(tǒng)、如何部署以及在現(xiàn)實(shí)世界中的使用情況。這本書不僅是一個(gè)理論指南，還揭示了實(shí)際的工作系統(tǒng)，以及如何把相應(yīng)模式套用到你的企業(yè)或公司。
  在大數(shù)據(jù)前期學(xué)習(xí)準(zhǔn)備中，通過這些書的學(xué)習(xí)對理論體系的建立是非常有益的。通過書本學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)主要是培養(yǎng)對大數(shù)據(jù)行業(yè)更深層次的理解和認(rèn)知，重點(diǎn)是行業(yè)發(fā)展和理論認(rèn)知，真正的學(xué)習(xí)要結(jié)合技術(shù)進(jìn)行。

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