❶ 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规运备闭划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据旁裂也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个滚散基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。
❷ 有没有适合自学数据分析的书推荐
第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之版巅》 。
第二大类：技权术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。这类书籍，适合于IT系统部，开发部的技术人员。他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。
第三大类：应用类。 应用层面的书籍，比如《数据挖掘技术》 、《基于SPSS的数据分析》等等。 这一类的书籍，主要是指应用技术类，告诉你如何应用工具和方法，从海量数据中提取有用的信息，来解决真实的业务问题。这类书籍，适合于业务部门、市场营销部门及与业务结合比较紧密的人员。他们更关注业务问题的解决，围绕业务问题来构建分析和解决方案。
❸ 对即将学习大数据专业的学生有什么建议和推荐的书籍
对于即将学习大数据专业的学生，个人认为主要取决于，自己对大数据的理解，其实很多人对大数据仅限于知道，而并非真正了解大数据，个人的主要建议就是，一定要明白什么是数据，大数据的入门基础，如果大数据的基本概念，都不明白，那怎么来学习。
❹ 从入门到精通 互联网数据分析书籍清单
从入门到精通：互联网数据分析书籍清单
任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论，而最底层则是数据分析的解决方案或者具体的操作方法。我把数据分析的推荐书籍划分成三个段位，便于大家渐进式学习。
数据分析入门版
入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。
入门版推荐书籍
《深入浅出数据分析》：O’Relly出版的HeadFirst（深入浅出）系列书籍之一，书中有大量的图片和有趣的案例组合。本书浅显易懂形象生动，可以使入门者对分析的概念有个全面的认知。
《谁说菜鸟不会数据分析》：本书详细介绍了数据分析的基本方法和过程，并且以Excel表格为例进行了案例阐述。同时本书还介绍了数据分析在职场的意义，可以帮助职场小白快速上手。
《赤裸裸的统计学》：作者年轻时是个追求学习的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。
同样类似的书籍还有《统计数字会撒谎》，这本书知名度要高点，通过揭露“虚假数字信息”来帮助大家理解背后的统计学原理。
数据分析进阶版
进阶版具有一定的行业针对性，要求分析者具备一定的数据分析常识和业务理解；适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理等人群。
进阶版推荐书籍
《精通web analytics 2.0》：Analytics将点击流网站分析工具与定性数据、测试与试验以及竞争情报工具相结合，从而推演出详尽的网站战略以及操作层方案。此书虽老，但其中很多思想和流量分析的案例仍然很有借鉴意义，现在国内只能买到二手的旧书。
与此类似的有《网站分析实战》，是国内一本讲网站分析的书，没有上面经典，但胜在新出，很多案例和理念都有及时的更新。
《深入浅出统计学》：与上面的《深入浅出数据分析》同属于Headfirst系列书籍，运用充满互动性的真实世界情节，帮助读者快速了解统计方面的理论知识。
《数据化管理》：黄成明著，讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气。虽说偏向于零售业管理，但大道归一，可适用于很多行业，当时依据里面的理念规划了美团外卖面向BD的数据产品。
《MySQL必知必会》：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。
《互联网增长的第一本数据分析手册》：我们公司的出的一本数据分析手册，全书以增长为主题。这本手册介绍了互联网创业企业增长方法论、互联网数据分析的常见方法（趋势、转化、留存、实时、分群、细查、热图）、细分行业（如SaaS、互联网金融、电商等）的应用。
数据分析高阶版
更高阶的数据分析相对来说专业性就强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了。
高阶版推荐书籍
《决战大数据》：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的心得，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。
《精益数据分析》：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。
《The Wall Street Journal Guide to Information Graphics》，华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，我之前写过读书笔记《华尔街日报是这样做数据可视化的》，可供大家参考。
《数据仓库经典教程》：网上有人整理出来的资料，优点是简单明了，不像正常的数据仓库教材厚厚一本。
当然，数据分析是一门很深的学问，我也只是窥得冰山一角。要想做好数据分析必须具备多方面的技能：需要看清数据的价值并且懂业务，需要熟知数据分析的方法论，同时也要熟练掌握数据分析软件的操作。在学习上面数据分析推荐书籍的同时，不断在实践中加深自己的理解，用数据来驱动业务和客户增长。
❺ 大数据入门书籍有哪些
当年互联网疯狂发展的时候，很多人在观望和犹豫中错过了这班顺风车（没有尽早开个淘宝店，肠子都悔青了好几遍呢）。如今，同样的桥段上演，大数据时代，坚决不能再无动于衷！
于是，你着急，你迷茫，你很方……除了平时要加班加点的搬砖，牙缝里挤出来的的闲碎时间都贡献给度娘了，“小白如何学习大数据”，“大数据入门书籍有哪些”……
1：<大数据时代>
这是学习大数据必读的一本书，也是最系统的关于大数据概念的一本书，由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写，主要介绍了大数据理念和生活工作及思维变革的关系。
它被包括宽带资本董事长田朔宁、知名IT评论人谢文等专业读者鉴定为“大数据领域最好的著作没有之一，一本顶一万本”。有这么好吗？看完自己评价吧。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
2：<爆发>
由巴拉巴西编写，主要讲了在一个历史故事的连续讲述中，了解大数据的概念实质。从大数据的历史开始，能更深入的了解大数据的发展历程。
巴拉巴西整本书讲述的大数据根本目的，是预测。他甚至有零有整地判断，人类行为93%是可以预测的。打个比方，千百年前人类无法如今天般准确预测天气，以致某些大致预测的行为都被认为是“通神”，其实核心在于对天气数据的海量占有和分析能力。但假如全人类的所有基础及行为数据全部被占有全部能分析呢？比如通过智能终端LBS功能采集全部运动轨迹、通过金融系统采集所有支付记录、通过SNS采集所有社会关系和通过邮件、文档、社会视频监控和自我视频监测采集所有言行记录，24小时，每分每秒，一生，全地球70亿人，那会如何？
3：<大数据>
由徐子沛编写，看美国政府在大数据开放上的进程与反复，算是个案。如果能够基本了解这三本的观点，出门有底气，见人腰杆直，不再被忽悠。
全书讲述的，是大数据在美国政府管理中的应用，以及美国政府运行方式大数据变革的历史与斗争，其实也是故事性的。从奥巴马上台就颁布《信息公开法案》，到设立第一个美国政府首席信息官开始，讲述美国政府与民间在社会数据公开的斗争史，以及美国社会管理向大数据思维转变的过程。首先，这算是一个最详实的案例；其次，这代表的不是某种管理方式变革，深处是对民主运行机制的变革与进步。说好了，这本书用心良苦，远远超越科普技术领域；说坏了，其心可诛。有一段，民间斗争，逼迫奥巴马公布所有每日白宫全部日程，包括接见了谁、谈话的全部内容，这不就是个人大数据全公开在公众人物上的应用吗？这可比现在所谓官员公开财产的要求高了几十倍——这要求政府全部行为、全部数据、全部公开，全体公众随时可查——技术和成本上其实已经可以做到或至少努力接近——如果不这么做，不止是落后问题而是真正的其心可诛了。
4：<大数据基础与应用>
由陈明编写。看名字就知道，入门级别拯救小白的书。这本书共17章，第1章是对大数据的简单概述，第2章介绍大数据研究的方法论，第3、8、9、14章介绍大数据的生态环境，第17章介绍数据科学的内容，剩下的章节是本书重点，介绍大数据技术及应用方法。
身处大数据大环境下，身边的人经常讨论数据库、数据可视化、大数据预处理等等。这些词听得多了会让人产生错觉——自己已经知道里面的门道了。但事实上还是个“门外汉”。
举个例子，没有人肯在上千人规模的讲座上专门花半个小时教你怎样进行数据清洗。本书专门列了一章，详细介绍大数据预处理技术，包括数据清洗的实现方式，从步骤到检验，都做了用心的阐述。诸如此类，数据挖掘、大数据流式计算、Hadoop、NoSQL等等都从最基础的点做了详细介绍。耐心看完这些，再往深处进阶就不会那么吃力了。
5：<一本书读懂大数据>
进入大数据时代，让数据开口说话将成为司空见惯的事情，本书将从大数据时代的前因后果讲起，全面分析大数据时代的特征、企业实践的案例、大数据的发展方向、未来的机遇和挑战等内容，展现一个客观立体、自由开放的大数据时代。
5:<集体智慧编程>
入门，浅显易懂，里面每一章都是一个案例，但是很方便，有具体的代码，用来入门最好。
6：<社交网络的数据挖掘>
专门做社交网络的数据挖掘，案例很丰富，有代码。
7：<数据可视化之美>
致力于介绍各种可视化方案。
8：<鲜活的数据>
比较简单的可视化，不过内容丰富，有代码。
9：<数据挖掘导论完整版>
看完上述的书，对大数据产生很大的兴趣，已经初步入门了，现在开始理论方面的学习，数据挖掘入门教程，个人觉得写的很好，目前正在研究这本书，努力。。。
10：<统计学习方法>
这本书比较深，刚开始看的就是这一本，不过太深，看到一半，准备在导论看完之后，在看这本书提升一下自己。
11：<鸟哥私房菜—基础篇>
作为一个计算机专业linux那是必学的，而且Hadoop是建立在Linux基础上的，不求多么的精通，但是基础的操作要学会。
如果是没有任何编程语言基础的想入行大数据的话，是必须要学习java基础的，虽然大数据支持很多开发语言，但是企业用的最多的还是java，接下来学习数据结构，关系型数据库，linux系统操作，有了基础之后，在进入大数据学习，可以给小白学习的体系。
第一阶段
COREJAVA（加**的需重点熟练掌握，其他掌握）
Java基础**
数据类型
运算符、循环
算法
顺序结构程序设计
程序结构
数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
继承**
多态**
抽象类、接口**
常用类
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常
File
文件/流**
数据流和对象流**
线程（理解即可）
网络通信（理解即可）
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述
安装Linux操作系统
图形界面操作基础
Linux字符界面基础
字符界面操作进阶
用户、组群和权限管理
文件系统管理
软件包管理与系统备份
Linux网络配置
（主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把javaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）
重点掌握：
常见算法
数据库表设计
SQL语句
Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握：
Hadoop基础
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm实时数据处理平台
Spark平台
若之前没有项目经验或JAVA基础，掌握了第一阶段进入企业，不足以立即上手做项目，企业需再花时间与成本培养；
第二阶段掌握扎实以后，进入企业就可以跟着做项目了，跟着一大帮人做项目倒也不用太担心自己能不能应付的来，当然薪资不能有太高的要求；
前两个阶段都服务于第三阶段的学习，除了熟练掌握这些知识以外，重点需要找些相应的项目去做，不管项目大小做过与没有相差很多的哦！掌握扎实后可直接面对企业就业，薪资待遇较高！
❻ 自学数据分析需要看哪些书的
第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
第6本《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到赌博机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出Python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
从零基础到数据分析师，帮你拿到年薪50万！
玮心:xccx158
❼ 自学数据分析需要看哪些书的
一、整体了解数据分析——5小时
新人们被”大数据“、”人工智能“、”21世纪是数据分析师的时代“等等信息吸引过来，立志成为一名数据分析师，于是问题来了，数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容?
市面上有很多讲数据分析内容的书籍，在此我推荐《深入浅出数据分析》，此书对有基础人士可称消遣读物， 但对新人们还是有一定的作用。阅读时可不求甚解，重点了解数据分析的流程、应用场景、以及书中提到的若干数据分析工具，无需纠结分析模型的实现。5个小时，足够你对数据分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解统计学知识——10小时
15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。
本阶段推荐书籍有二：《深入浅出统计学》《统计学：从数据到结论》，要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
三、学习初级工具——20小时
对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL。推荐书籍为《谁说菜鸟不会数据分析》，基础篇必须学习，提高篇不一定学(可用其他EXCEL进阶书籍)，也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用(数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作)，如有余力可学习VBA。
四、提升PPT能力——10小时
作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力，因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT，以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据。10个小时并不算多，但已经足够(你从来没做过PPT的话，需要再增加一些时间)。具体书籍和课程就不推荐了，网上一抓一大把，请自行搜索。
五、了解数据库和编程语言——10小时
这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前者，数据库建议学MySQL(虽然Hadoop很有用但你不是技术职位，初期用不到)，编程语言建议学Python(继续安利《深入浅出Python》，我真没收他们钱……)。数据库学到联合查询就好，性能优化、备份那些内容用不到;Python则是能学多少学多少。
六、学习高级工具——10小时
虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下30%还是需要高级工具来做(不信用EXCEL做个聚类)。高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你在上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R。不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一遍，学会建立模型和小幅优化模型即可。
七、了解你想去的行业和职位——10+小时
这里我在时间上写了个”+“号，因为这一步并不一定要用整块时间来学习，它是贯穿在你整个学习过程中的。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。你将来想投入哪个行业和哪个职位的方向，就要去学习相关的知识(比如你想做网站运营，那就要了解互联网背景知识、网站运营指标体系、用户运营知识等内容)。
八、做个报告——25小时
你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目?(即使你是应届生也一样) 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办?答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级(甚至进阶级)职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。
❽ 入门数据分析行业可以看哪些书
1、统计学
《赤裸裸的统计学》
理由：了解学习统计学的意义，在日常生活中统计学有什么用?也可以当成一本科普书。
《深入浅出统计学》
理由：零基础可以轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。
《商务与经济统计》
理由：适合有基础的人看，可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。
2、SQL
《SQL基础教程》
理由：零基础入门，通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。
《SQL必知必会》
理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
3、业务知识
电商行业：《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》
游戏行业：《游戏数据分析实战》
网站：《网站分析实战》
HR行业 《人力资源与大数据分析》
金融行业：《消费金融真经：个人贷款业务全流程指南》
其他行业：国外作者肖恩的《增长黑客》
关于入门数据分析行业可以看哪些书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❾ 初学者学习数据库该看什么书
1、《数据库系统概论(第5版)》作者：王珊/萨师煊这本书是数据库理论知识的经典教材，零基础入门必看。
2、《数据库系统概念(原书第6版)》作者：Abraham Silberschatz/Henry F.Korth/S.Sudarshan国外经典数据库理论书籍，有助于深入理解数据库知识，从原理和实用的角度入手，涵盖了数据库领域诸多知识面。
3、《分布式数据库系统原理(第3版)》作者：M.Tamer Ozsu/Patrick Valriez这本书主要介绍分布式数据库管理系统的基本概念、基本理论和设计问题，涵盖了分布式数据库系统的设计、实现和管理，有助于深入理解分布式数据库系统。
4、《数据库系统实现(第2版)》作者：Hector Garcia-Molina,Jeffrey D.Ullman数据库内核研发人员的必读书籍，有助于深入理解数据库内部实现的原理，包括存储管理器、查询处理器和事务管理器等。
关于初学者学习数据库该看什么书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。