Ⅰ 自學數據分析需要看哪些書的
第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》
很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。
第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》
一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！
第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》
職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。
第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》
挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。
第5本《深入淺出數據分析》
深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。
第6本《MySQL必知必會》
如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入淺出統計學》
大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到賭博機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。
第8本《網站分析實戰》
互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！
第9本《深入淺出Python》
還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！
第10本《Python學習手冊》
對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。
第11本《利用Python進行數據分析》
這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。
第12本《R語言實戰》
R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。
第13本《統計學：從數據到結論》
這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。
第14本《深入淺出SQL》
帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。
第15本《數據挖掘導論》
這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～
第16本《演算法導論中文版》
本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。
上面的書籍都是PDF版
視頻教材的有：
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻
Mysql從入門到精通全套視頻教程
8天深入理解python教程
大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通
Python就業班
Python標准庫（中文版）
數學建模0基礎從入門到精通，全套資源
0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統
麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)
從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！
瑋心:xccx158
Ⅱ 自學備考CDA數據分析師，需要准備哪些教材
如果只想單獨考證,根據官網公布考試大綱有針對性復習,復習一段時間了做下模擬試題,自己學習肯定要付出更多精力和時間.
例如2級建模方向,官網推薦幾本書籍,參考如下:
1.《數據挖掘導論》，藍色的中文翻譯版，書很厚，但是裡面的內容挺有用的，大綱解析里沒講明白的地方大多都能在裡面找到答案；
2.《機器學習》（西瓜書），閱讀難度比《數據挖掘導論》高了一個等級，我是挑著看的；
3.《利用Python進行數據分析》，裡面主要教你pandas、numpy等一些基礎操作，如果已經會用的則可以略過；
4.《Python機器學習基礎教程》，教你怎麼用sklearn，你也可以看《機器學習實戰》，不過後者我沒看過，聽說是用python2.7寫的；
Ⅲ 大數據新手入門的課程和書籍有什麼推薦
目前大數據的技術體系已經非常龐大了，初學者要根據自己的發展規運備閉劃來制定學習規劃，入門大數據的方式也要結合自己的知識基礎。
對於要進入IT互聯網行業從事大數據開發崗位的同學來說，入門大數據可以先從編程語言開始，接著學習大數據平台知識，然後結合大數據平台來完成場景開發實踐。在編程語言的選擇上，可以重點考慮一下java語言，相對於其他編程語言來說，目前Java崗位的人才需求量相對大一些。
對於要從事演算法崗的同學來說，入門大數據旁裂也可以分成三個階段，第一個階段是編程語言的學習，第二個階段是學習演算法基礎，這個階段需要學習一下統計學、機器學習相關知識，為後續奠定一個滾散基礎，第三個階段是結合場景來開展演算法實踐，這個階段也需要掌握大數據平台的相關知識。
如果僅僅想通過學習大數據技術來提升自己的數據力，本身並沒有從事大數據崗位的想法，那麼入門大數據可以從學習Python語言開始，然後進一步學習基於Python語言來完成數據分析，這個過程同樣要考慮到應用場景的問題，可以跟自己的專業方向相結合。
從整個大數據的技術體系結構來看，大數據技術涉及到數據採集、整理、存儲、分析、呈現、應用和安全等領域，這些領域都可以採用單獨學習的方式，比如既可以從數據採集開始學起，也可以從數據分析開始學起，但是不論從哪個領域開始學起，一定要重視與場景相結合，不能脫離場景來學習大數據技術。
最後，如果有學習大數據相關的問題，可以向我發起咨詢。
Ⅳ 有沒有適合自學數據分析的書推薦
第一大類：理論類。 理論層面的書籍，比如《大數據時代》 、《數據之版巔》 。
第二大類：技權術類。 技術層面的書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列。這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大數據系統時，系統如何運作，各系統組件的設計目標、框架結構、適用場景、工作原理、運作機制、實現功能等等。這類書籍，適合於IT系統部，開發部的技術人員。他們需要明白系統的運作機制，利用系統來實現大數據的應用開發，以及系統運維優化等。
第三大類：應用類。 應用層面的書籍，比如《數據挖掘技術》 、《基於SPSS的數據分析》等等。 這一類的書籍，主要是指應用技術類，告訴你如何應用工具和方法，從海量數據中提取有用的信息，來解決真實的業務問題。這類書籍，適合於業務部門、市場營銷部門及與業務結合比較緊密的人員。他們更關注業務問題的解決，圍繞業務問題來構建分析和解決方案。
Ⅳ 0基礎自學大數據哪裡找視頻教材
零基礎想要學習大數據，講真，真的還是一件困難的事，不過人生就是這樣，只有你越過更大的困難，才知道自己會有更大的收獲。就像現在的大數據行業，人人都說大數據行業好，薪資高，但是你看到過每一個學習大數據的學生為此付出的慘痛經歷嗎？你看到過大數據工程師曾經日夜苦讀、鑽研書籍和教程嗎？付出不一定有回報，但不付出一定不會有回報，想要更大的收獲，先來收下這波大數據書籍和視頻教程吧！
一、大數據書籍推薦：
1、《為數據而生》
書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下，相對應的數據分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能時代》
這本書作者分七章從不同角度對大數據進行介紹，分別以技術和思維方式的改變為主線，從工業革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數據與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業，這正是作者的用心之處。
3、《R語言預測實戰》
R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用於統計、建模及可視化。由於上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要作用之一,藉助R語言來做大數據預測，可以兼具效率與價值於一身。
3、《數據之巔》
這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。
4、《Hadoop權威指南》
《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。
5、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。
大數據視頻教程
對於零基礎想學大數據的同學，小編不建議你一上來就接觸大數據，你和大數據的近距離接觸還有一個門檻，那就是編程語言的學習，學習大數據的首要綱領，就是熟練掌握一門編程語言。小編咨詢了千鋒大數據講師，當前大數據所運用的編程語言基本都是java，也會涉及到Python、Scala編程語言，所以先從掌握一門編程語言學起吧！
java全套視頻教程總目錄
python最新基礎視頻教程
進行完大數據編程語言的學習，這時候你就可以真正的接觸大數據技術知識了，我們知道大數據以Hadoop、spark、storm等核心技術組成，自然也會以此為重點突破。
大數據教程：Spark基礎及源碼分析
大數據課程：hadoop生態圈視頻
Ⅵ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦
在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。
1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。
Ⅶ 初學者學習資料庫該看什麼書
1、《資料庫系統概論(第5版)》作者：王珊/薩師煊這本書是資料庫理論知識的經典教材，零基礎入門必看。
2、《資料庫系統概念(原書第6版)》作者：Abraham Silberschatz/Henry F.Korth/S.Sudarshan國外經典資料庫理論書籍，有助於深入理解資料庫知識，從原理和實用的角度入手，涵蓋了資料庫領域諸多知識面。
3、《分布式資料庫系統原理(第3版)》作者：M.Tamer Ozsu/Patrick Valriez這本書主要介紹分布式資料庫管理系統的基本概念、基本理論和設計問題，涵蓋了分布式資料庫系統的設計、實現和管理，有助於深入理解分布式資料庫系統。
4、《資料庫系統實現(第2版)》作者：Hector Garcia-Molina,Jeffrey D.Ullman資料庫內核研發人員的必讀書籍，有助於深入理解資料庫內部實現的原理，包括存儲管理器、查詢處理器和事務管理器等。
關於初學者學習資料庫該看什麼書，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅷ 有什麼比較好的大數據入門的書推薦
1. 《大數據分析：點「數」成金》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及提取價值的方法。這些更有意思也是更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2.《大數據時代》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據為人類的生活創造了前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。
3.《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前WEB端應用的許多重要話題等。
Ⅸ 對即將學習大數據專業的學生有什麼建議和推薦的書籍
對於即將學習大數據專業的學生，個人認為主要取決於，自己對大數據的理解，其實很多人對大數據僅限於知道，而並非真正了解大數據，個人的主要建議就是，一定要明白什麼是數據，大數據的入門基礎，如果大數據的基本概念，都不明白，那怎麼來學習。
Ⅹ 大數據，雲計算編程，自學，求教程推薦
本人也是自學，但在下不才！首先你要想好對那方面最感興趣，譬如：web？ 資料庫？ 應用軟體？ 系統軟體？ 還是嵌入式？ 底層驅動？ 內核？ 比如你學linux驅動編程，就只學底層的幾門編程語言即可！匯編、C、C++，然後就看你的能耐了！。 不要覺得我又要學前面說的語言，又要學資料庫，Java、.net。 這樣不能把你的精力都集中！ 還有，像底層的操作系統原理、數據結構、計算機原理、你都可以學習下!不過前提是你要有足夠的心裡准備!