大数据建模的书

Ⅰ 有什么比较好的大数据入门的书推荐

1. 《大数据分析：点“数”成金》
你现在正坐在一座金矿上，这些金子或被埋于备份，或正藏在你眼前的数据集里，他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst厚积数十年的技术经验写了此书。该书介绍了如何将大数据应用于各行各业，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提取价值的方法。这些更有意思也是更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2.《大数据时代》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托被誉为”大数据商业应用第一人”，拥有再哈佛大学、牛津大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。该书主要讲了大数据时代的变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据为人类的生活创造了前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。
3.《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分析了什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻三个部分。第一个部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成什么样的冲击？第二部分完整介绍了大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖了零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐等各个行业，充分展示了大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需要的技术及未来的发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4.《大数据》
本书通过讲述美国半个多世纪信息开放、技术创新的历史，以别开生面的经典案例奥巴马建设”前所未有的开放政府“的雄心、公开财务透明的曲折。《数据质量法》背后隐情，全国医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结以及云计算、Facebook和推特等社交媒体等等，为您一一讲解数据创新给社会带来的种种变革和挑战。
5.《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》。
该书主要讲的是海量数集数据挖掘常用的算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前WEB端应用的许多重要话题等。

Ⅱ 学习3D建模可以看哪些书

学3d建模，选行业龙头培训——王氏教育。

选择教育机构的时候，首先要看他的培训主业是不是你要学的专业，你想让一个主营IT培训的教育机构教好你3d建模那是扯淡的。其次要看历年来这个培训机构的老师教学案例和学生作品，风格丰不丰富，实力够不够专业，学习保障模式够不够全面。有些没实力的小机构为了拉学生，靠忽悠和虚假宣传，很容易让初学者上当受骗，一定要切记：不要看文字宣传！！重点要看：多年培训过程中沉淀下来的教学案例、课堂视频、学生作品和教辅服务的内容累积。

王氏教育是一所有着20年历史的行业知名3d建模教育品牌，至今在全国13个一二线城市都拥有直营校区。想知道王氏教育实体培训有多强，去校区现场考察下就知道了，如果暂时抽不出时间，也可以先进官网跟在线老师详细了解：

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王氏教育较同类培训机构的优势：无论是创始人还是管理层都是3d建模专业的专家，了解整个产业，需求，就业，无缝深入到市场，做到投资型教育机构所不能企及的细致入微。王氏教育的课程研发也一直是行业争相模仿的对象，每个专业都由一线公司的项目总监参与研发和用人对接，学员无缝输送对应企业。学员遍布全国各大3d建模公司。

而在教学辅助研发上一直也是无出其右的存在，多年来拥有着巨大口碑的教学辅助产品包括：绘学霸APP：苹果商店应用市场均可搜索【绘学霸】下载，里面的3d建模视频教程多达8000多套，涵盖了所有的3d建模类型【点击进入】
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Ⅲ 市面上大数据的书不少，如果只挑一本，哪本值得推荐

市场上大数据的说不少，但是你要挑一本的话，其实我还是觉得你在网络上选择一些自己可以公开的数据。因为每个人需要的每个程度的书是不一样的，你可以选择购买一些书的电子版本。电子版本反而比书籍会更好一点。

Ⅳ 有什么比较好的大数据入门的书推荐

比较好的大数据入门的书有《大数据日知录：架构与算法》。

《大数据日知录：架构与算法》是2014年电子工业出版社出版的图书，作者是张俊林。《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。大数据技术具有涉及的知识点异常众多且正处于快速演进发展过程中等特点。

其技术点包括底层的硬件体系结构、相关的基础理论、大规模数据存储系统、分布式架构设计、各种不同应用场景下的差异化系统设计思路、机器学习与数据挖掘并行算法以及层出不穷的新架构、新系统等。

主要介绍

本书对众多纷繁芜杂的相关技术文献和系统进行了择优汰劣并系统性地对相关知识分门别类地进行整理和介绍，将大数据相关技术分为大数据基础理论、大数据系统体系结构、大数据存储。

以及包含批处理、流式计算、交互式数据分析、图数据库、并行机器学习的架构与算法以及增量计算等技术分支在内的大数据处理等几个大的方向。通过这种体系化的知识梳理与讲解，相信对于读者整体和系统地了解、吸收和掌握相关的技术有很大的帮助与促进作用。