Ⅰ 提高數據分析能力必讀書籍推薦
【導讀】隨著互聯網的發展,數據分析已經成了非常熱門的職業,大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業,不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情,不過要想做好數據分析工作也並不簡單,參看一些好書,對行進數據分析會更有幫助!今天小編就給大家帶來了提高數據分析能力必讀書籍推薦,希望對各位小夥伴有所幫助。
數據分析進階
1.《精益數據分析》
本書展示了怎樣驗證自己的設想、找到實在的客戶、打造能掙錢的產品,以及行進企業知名度。並經過30多個事例剖析,深化展示了怎樣將六個典型的商業辦法運用到各種規劃的精益創業、數據分析根底,和數據驅動的思維辦法中,找到企業添加的首先要害方針。
2.《數學之美》
本書把深邃的數學原理講得愈加通俗易懂,讓非專業讀者也能領會數學的魅力。讀者經過具體的比方學到的是考慮問題的辦法 ——
怎樣化繁為簡,怎樣用數學去向理工程問題,怎樣跳出固有思維不斷去考慮立異。
數據挖掘
1.《數據挖掘導論(無缺版)》
本書全面介紹了數據挖掘,包括了五個主題:數據、分類、相關剖析、聚類和異常檢測。除異常檢測外,每個主題都有兩章。前一章包括根柢概念、代表性演算法和點評技術,然後一章談論高檔概念和演算法。這樣讀者在透徹地了解數據挖掘的根底的一同,還可以了解更多重要的高檔主題。
2.《數據挖掘概念與技術》
本書無缺全面地敘說數據挖掘的概念、辦法、技術和最新研討翻開。本書對前兩版做了全面修訂,加強和從頭組織了全書的技術內容,要害論說了數據預處理、再三辦法挖掘、分類和聚類等的內容,還全面敘說了OLAP和離群點檢測,並研討了挖掘網路、凌亂數據類型以及重要運用范疇。
3.《數據挖掘與數據化運營實戰:思維、辦法、技巧與運用》
現在有關數據挖掘在數據化運營實踐范疇比較全面和系統的作品,也是諸大都據挖掘書本中為數不多的交叉許多實在的實踐運用事例和場景的作品,更是發明性地針對數據化運營中不同剖析挖掘課題類型,推出逐一對應的剖析思路集錦和相應的剖析技巧集成,為讀者供給「菜單化」實戰錦囊的作品
作為數據分析師,如果僅僅安於現狀,不注重自我行進,那麼,不久的將來,你很或許成為公司的「人肉」取數機,影響往後的工作生計。
以上就是小編今天給大家整理分享關於「提高數據分析能力必讀書籍推薦」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹,需要考取部分含金量高的數據分析師證書,一直學習,這樣更有核心競爭力與競爭資本。
Ⅱ 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。
Ⅲ 大數據相關的書籍有哪些,麻煩推薦一下
初級階段:《大數據時代》
讀完這本書,要求你形成大數據的概念專,對大數據有個全面的認屬識和了解。
中級階段:《失控》
用統計的方法,而不是因果的方法,預測未來,用統計的方法來對某些東西進行預測.
高級階段:《復雜性》
指明了一個無窮疊代,即 「關系的關系的……關系」,而智能將在這里涌現,解決復雜性問題預測的關鍵很可能就在這里,這句話打開了一個非常廣闊的前景,將象宇宙一樣沒有窮盡。
高級階段(2):《量子物理史話》
停止爭論吧,上帝真的擲骰子!隨機性是世界的基石,當電子出現在這里時,它是一個隨機的過程,並不需要有誰給它加上難以忍受的條條框框。……而統計規律則把微觀上的無法無天抹平成為宏觀上的井井有條。——摘自《量子物理史話》
Ⅳ 大數據專業系列教材,大數據專業應該看什麼書
目前,全國高校總數477所「數據科學與大數據技術」專業,累計30所「大數據管理與應用」專業,成功高校總數超過409所。
但由於大數據專業是以軟硬體融合、數據科學和大數據技術為特色的新型復合型專業,許多高校在專業建設和人才培養方面面臨挑戰,教材選用成為許多高校的頭疼問題。
在深入調研以上情況後,清華大學博士、中國大數據應用聯盟人工智慧專家委員會主任、雲創大數據總裁劉鵬教授在業內很早就開始著手策劃,聯合國內多所高校從事一線教育科研任務的專業教師相繼擔任主編,《高級大數據人才培養叢書》
在大數據教學中,本科院校實踐教學注重系統性,偏重新技術的應用,且對工程實踐能力要求較高。
為此,劉鵬教授帶領團隊花了一年的時間編寫了《高級大數據人才培養叢書》( 《雲計算》、《大數據》、《深度學習》、《大資料庫》、《數據挖掘》、0755-0755 )
其中,《Python程序設計》多年來一直處於我國計算機圖書被引量的前列,據網路對微信公眾號( cnkipj ) 《大數據可視化》的評價,2010年至2014年《大數據實驗手冊》
《大數據應用人才培養系列教材》( 《虛擬化與容器》、《雲計算》、《【工學】高被引圖書前三甲,你讀過嗎?》、《雲計算》、《大數據導論》、0755-79055- )
內容從簡單到復雜,既遵循理論到實踐的學習過程,也遵循系統而廣的原則。
清華大學出版社王編輯說:「劉鵬教授的這個教材選題很獨特,考慮到未來高職高專大數據人才的就業需求,他選擇了一個非常有特色的選題。
」
從業內高校的大數據教材來看,理論知識過於復雜高深,與教學實際不契合,或者實踐部分過於簡略,學生學完往往也會感到一頭霧水。
《高級大數據人才培養叢書》和《大數據應用人才培養系列教材》大相徑庭,符合教師教育實際和學生實踐實驗,一經推出,就受到高校的廣泛關注和採用。
師生們普遍對它給予了很高彎梁的評價。 ——不僅與教學實際相符,理論部分和實踐部分比例分配合理,大量實驗提高了學生動手能力,大數據學習不再是「紙上談兵」。
大數據教育特別注重實踐,除了兩套教材外,針對目前大數據教育實踐教學中師資力量不足、實驗環境薄弱、實驗數據缺乏等問題,劉鵬教授帶領雲創大數據技術團隊,與備受高中老師好評的教師教育和教材進行了配套
師資培訓
三年來,雲創大數據(工信部教育與考試中心授權的「工業和信息化人才培養工程訓練基地」)連續舉辦了幾十期大數據/人工智慧實戰培訓班,培訓班全部採用實習方式,大大提高了參訓老師的實戰能力,各期訓練有求必應
全國2000多所虧棗高校的5000多名老師能夠參加並接受培訓,老師們普遍反饋,對未來的教育和人才培養方面有很大啟發,雲創舉辦的大數據實戰培訓班也在教育領域引起了強烈反響。
此外,雲創大數據優秀講師和技術人員還將定期或不定期赴合作高校開展包括教育、實驗人員教育指導在內的培訓服務。
2016年12月-2017年1月,多次舉辦高中(高職)大數據教師免費培訓班
2017年1月,百所高中老師齊聚二期高中(高職)大數據教師免埋空運費培訓班
2017年4月,全國千所高校大數據教師免費講習班在南京舉行
2018年5月,2018信息技術新工科產學研聯盟大數據技術師資培訓班舉辦
2018年9-10月,第二屆全國高校大數據人工智慧教師實戰免費培訓班舉辦三期
2019年1月,2019年全國高校大數據人工智慧師資培訓實戰免費培訓班連續舉辦兩期
2019年3月,2019大數據人工智慧師資培訓班在南京舉辦
2019年6月,2019雲計算免費培訓班在南京舉辦
2019年7月,2019年全國高校大數據人工智慧師資培訓實戰免費培訓班(第三期)舉辦
雲創大數據持續的大數據實戰訓練,一方面為高中老師提供了與專家討論、同事交流、向實戰經驗豐富的講師學習的機會,另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python語言、Scala等多個大數據實驗
大數據實驗室
大數據實驗室建設方案基於雲提供的大數據實驗一體化計算機和大數據實驗平台建設,採用Docker容器技術,為用戶提供大數據實驗服務,實現大量用戶同時在線實驗避免相互干擾,同時提供實驗手冊、課程資源、教學視頻、考試系統等,方便高校師生在平台上開展大數據教學和實驗。
今年5月,大數據實驗平台再次迎來更新,改版用戶界面,優化系統資源使用,增加實驗內容,豐富實驗形式,擴充題庫,完善教材與實驗內容的映射,增錄實驗操作視頻集成了商業智能實踐教學子系統,基礎鏡像速度也得到了極大優化,一鍵營造環境只需十幾秒鍾。
目前,大數據實驗平台已更新為400個大數據實驗。
操作簡便,實戰效果顯著,大數據實驗平台依託貴州大學、西北工業大學、山東理工大學、鄭州大學、河南農業大學、成都理工大學、西南大學、重慶師范大學、重慶工商大學、陝西師范大學、寧夏大學、南京財經大學、金陵科技學院、天津農學院、鄭州升達經貿管理學院
值得一提的是,鄭州升達經貿管理學院作為民辦三大高校,自天驕數據實驗平台落地以來,在課堂教學、實驗拓展、課程體系建設等諸多方面屢創新成果。
目前,大數據實驗室是該校利用率最高的實驗室,一直排到周日。
這所學校信息工程學院的計算機科學和軟體工程兩個專業分別有250名學生和學院其他專業的800多名學生在這個平台上接受了嚴格的訓練。
使用該平台畢業的學生工資水平遠遠超過普通專業大學畢業生,直接帶動了學生就業率和學校影響力的同步提高。
無論是教材體系、師資培訓,還是大數據實驗室建設,雲創大數據都在教育領域穩步發展,擁有雄厚的技術優勢和優質資源。
熱忱歡迎廣大高校、教育機構及各企事業單位與雲創業開展多方面交流合作,共同探討大數據建設相關領域,培養越來越多大數據優秀人才,為行業發展作出貢獻。
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