大數據進階書籍

❶ 市面上大數據的書不少，如果只挑一本，哪本值得推薦

市場上大數據的說不少，但是你要挑一本的話，其實我還是覺得你在網路上選擇一些自己可以公開的數據。因為每個人需要的每個程度的書是不一樣的，你可以選擇購買一些書的電子版本。電子版本反而比書籍會更好一點。

❷ 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》

❸ 我想學習數據分析，但是0基礎，看什麼書可以快速入門啊

很多人都需要學習大數據是需要有一定的基礎的，編程語言就是必備的條件之一，編程語言目前熱門的有：java、Python、PHP、C/C++等等，無論是學習哪一門編程語言，總之要精細掌握一門語言是非常必須的，我們先拿應用廣泛的Java說起哦。

Java的方向有三個：JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據的話只需要學習JavaSE就可以了，在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML，CSS，JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，Spring、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

再者就是Linux，大數據相關的軟體基本都是在Linux運行的，所以從事大數據工作還是需要學習Linux的哦，而且能夠讓你迅速掌握大數據相關技術，也有很大的幫助。學習shell就能夠很好的看到腳本更容易理解和配置大數據集群，對以後新出來的大數據技術學習會更快。

對於零基礎學習大數據的人，不管是學習哪一門語言，實戰很重要，所以學習之後一定要及時運用起來，只有不斷使用，才會更有經驗，更能學到大數據的技巧，多聯手，相信你一定可以掌握這門技術的。

大數據學習路線圖——讓自己系統學習，知道每一個階段的學習內容。

階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

（1）Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

（2）HTML、CSS與Java

PC端網站布局、HTML5 CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用

（3）JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

此階段是針對沒有編程基礎，或者對基礎不扎實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩，就算修再高，總有一天會轟然倒塌！

階段二、Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架

這章是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好 Linux基礎，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署項目。

Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發的項目，讓大家打好學習大數據的基礎。

詳細講解 Maprece，Maprece可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的。Hadoop2x集群搭建前面帶領大家開發了大量的 MapRece程序。

大數據學習路線，一共分為這幾個階段

階段三、分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

Spark大數據處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其編程模型,深入內核的研究,。不僅面向項目開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程。

階段四、大數據項目實戰（一線公司真實項目）

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

項目練習其實是穿插課程其中的，在講解大數據理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大數據技術的理解和應用。

階段五、大數據分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

1、Python機器學習2、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目：戶外設備識別分析

此階段是深入提升階段，為學生想轉行人工智慧打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。

❹ 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。‍‍

❺ 有哪些關於雲計算，大數據，物聯網的書籍值得推薦

關於大數據書籍有以下基本了參考看:
1.大數據預測
2.大數據時代
3.大數據分析:決勝互聯網金融時代
4.為數據而生:大數據創新實踐
5.爆發:大數據時代預見未來的新思維

❻ 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。

❼ 從入門到精通 互聯網數據分析書籍清單

從入門到精通：互聯網數據分析書籍清單
任何一個技能的學習，都有從淺到深的過程，數據分析也不例外。一個完整的數據分析知識體系類似金字塔結構：最頂層是對數據價值的認知、業務理解，中間是數據分析方法論，而最底層則是數據分析的解決方案或者具體的操作方法。我把數據分析的推薦書籍劃分成三個段位，便於大家漸進式學習。
數據分析入門版
入門版適合數據分析的入門者、對數據分析沒有整體概念的人，常見於應屆畢業生、經驗尚淺的轉行者。

入門版推薦書籍
《深入淺出數據分析》：O』Relly出版的HeadFirst（深入淺出）系列書籍之一，書中有大量的圖片和有趣的案例組合。本書淺顯易懂形象生動，可以使入門者對分析的概念有個全面的認知。
《誰說菜鳥不會數據分析》：本書詳細介紹了數據分析的基本方法和過程，並且以Excel表格為例進行了案例闡述。同時本書還介紹了數據分析在職場的意義，可以幫助職場小白快速上手。
《赤裸裸的統計學》：作者年輕時是個追求學習的學霸，後來自己從統計學中發掘了很多可以應用到生活的地方。這也是本書的主旨，結合生活講解統計知識，生動有趣。可以避免統計學一上來就大講貝葉斯概率和隨機分析的枯燥。
同樣類似的書籍還有《統計數字會撒謊》，這本書知名度要高點，通過揭露「虛假數字信息」來幫助大家理解背後的統計學原理。
數據分析進階版
進階版具有一定的行業針對性，要求分析者具備一定的數據分析常識和業務理解；適合網站分析師，商業分析師以及數據產品經理等人群。

進階版推薦書籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics將點擊流網站分析工具與定性數據、測試與試驗以及競爭情報工具相結合，從而推演出詳盡的網站戰略以及操作層方案。此書雖老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鑒意義，現在國內只能買到二手的舊書。
與此類似的有《網站分析實戰》，是國內一本講網站分析的書，沒有上面經典，但勝在新出，很多案例和理念都有及時的更新。
《深入淺出統計學》：與上面的《深入淺出數據分析》同屬於Headfirst系列書籍，運用充滿互動性的真實世界情節，幫助讀者快速了解統計方面的理論知識。
《數據化管理》：黃成明著，講解在企業中應用數據的例子，讀完受益匪淺，裡面舉的很多例子都很接地氣。雖說偏向於零售業管理，但大道歸一，可適用於很多行業，當時依據裡面的理念規劃了美團外賣面向BD的數據產品。
《MySQL必知必會》：這本也是我當年學習SQL的入門書，薄冊子一本，看起來很快。SQL是個性價比很高的技能，簡單而強大。任何想進一步提高自己數據分析技能的產品/運營/分析師 同學，都建議點亮這個技能點。
《互聯網增長的第一本數據分析手冊》：我們公司的出的一本數據分析手冊，全書以增長為主題。這本手冊介紹了互聯網創業企業增長方法論、互聯網數據分析的常見方法（趨勢、轉化、留存、實時、分群、細查、熱圖）、細分行業（如SaaS、互聯網金融、電商等）的應用。
數據分析高階版
更高階的數據分析相對來說專業性就強了，如涉及到企業內部數據治理，數據結合的業務分析，數據可視化等。當然，還有數據挖掘演算法之類的更深入的東西，這塊沒有研究就不瞎推薦了。

高階版推薦書籍
《決戰大數據》：阿里巴巴前數據副總裁車品覺老師所著，講解了阿里巴巴在企業內部治理數據過程中的心得，所講「存-通-用」數據管理三板斧和「從數據化運營到運營數據」，字字珠璣，可堪借鑒。
《精益數據分析》：此書優勢在於將企業分成了幾個大的行業類別，並分門別類的講解了每個行業的商業模式特點及分析技巧，對使用者的分析能力要求較高，且必須具備相應的業務知識。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，華爾街日報負責商業分析的人做的可視化指南，精華且實用，我之前寫過讀書筆記《華爾街日報是這樣做數據可視化的》，可供大家參考。
《數據倉庫經典教程》：網上有人整理出來的資料，優點是簡單明了，不像正常的數據倉庫教材厚厚一本。
當然，數據分析是一門很深的學問，我也只是窺得冰山一角。要想做好數據分析必須具備多方面的技能：需要看清數據的價值並且懂業務，需要熟知數據分析的方法論，同時也要熟練掌握數據分析軟體的操作。在學習上面數據分析推薦書籍的同時，不斷在實踐中加深自己的理解，用數據來驅動業務和客戶增長。