大數(shù)據(jù)書籍推薦(大數(shù)據(jù)入門書籍有哪些)
1.大數(shù)據(jù)入門書籍有哪些
統(tǒng)計(jì)學(xué)：《赤裸裸的統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》數(shù)學(xué)：《高等數(shù)學(xué)》、《概率論及其應(yīng)用》、《線性代數(shù)及其應(yīng)用》等Linux操作系統(tǒng)：《Linux 新手終極指南》、《Linux 基礎(chǔ)》、《Linux 命令行》Java：《Effective Java》、《Java8實(shí)戰(zhàn)》、《Java高并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)》大數(shù)據(jù)Hadoop體系：《Big Data》、《Hadoop權(quán)威指南》、《Hive編程指南》Scala黃金語言和Spark：《Learning Spark》、《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)：核心技術(shù)與實(shí)踐》。
2.有什么比較好的大數(shù)據(jù)入門的書推薦
1.《大數(shù)據(jù)分析：點(diǎn)“數(shù)”成金》
該書向讀者介紹怎樣將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于各行各業(yè)。在中，你將了解到如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，怎樣從數(shù)據(jù)中揭示趨勢并轉(zhuǎn)化為競爭策略及攫取價(jià)值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業(yè)的智能化水平，將有助于企業(yè)解決實(shí)際問題，提升利潤空間，提高生產(chǎn)率并發(fā)現(xiàn)更多的商業(yè)機(jī)會。
2、《大數(shù)據(jù)時(shí)代 》
《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是國外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》認(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢待發(fā)。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數(shù)據(jù)先鋒們具價(jià)值的應(yīng)用案例。
3、《云端時(shí)代殺手級應(yīng)用：大數(shù)據(jù)分析》
《云端時(shí)代殺手級應(yīng)用：大數(shù)據(jù)分析》分什么是大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)大商機(jī)、技術(shù)與前瞻3個(gè)部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)分析的概念，以及企業(yè)、政府部門可應(yīng)用的范疇。什么是大數(shù)據(jù)分析？與個(gè)人與企業(yè)有什么關(guān)系？將對全球產(chǎn)業(yè)造成怎樣的沖擊？第二部分完整介紹大數(shù)據(jù)在各產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用實(shí)況，為企業(yè)及政府部門提供應(yīng)用的方向。提供了全球各地的實(shí)際應(yīng)用案例，涵蓋零售、金融、政府部門、能源、制造、娛樂、醫(yī)療、電信等各個(gè)行業(yè)，充分展現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的效益。第三部分則簡單介紹了大數(shù)據(jù)分析所需技術(shù)及未來發(fā)展趨勢，為讀者提供了應(yīng)用與研究的方向。
4、《大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》
《大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學(xué)教授多年的“Web挖掘”課程材料，主要關(guān)注大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際算法。書中分析了海量數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)挖掘常用的算法，介紹了目前Web應(yīng)用的許多重要話題。主要內(nèi)容包括：分布式文件系統(tǒng)以及Map-Reduce工具；相似性搜索；數(shù)據(jù)流處理以及針對易丟失數(shù)據(jù)等特殊情況的專用處理算法；搜索引擎技術(shù)，如谷歌的PageRank；頻繁項(xiàng)集挖掘；大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集的聚類算法；Web應(yīng)用中的關(guān)鍵問題：廣告管理和推薦系統(tǒng)。
3.大數(shù)據(jù)中有什么比較好用的知識
大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)前的準(zhǔn)備知識
(1)英語基礎(chǔ)
對于大數(shù)據(jù)技術(shù)文章，比較先進(jìn)的是外文較多，必須要有一定的英語能力。
(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)
主要是大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘方向的工作需要。可以重點(diǎn)學(xué)習(xí)：
基本的統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、百分位數(shù)等
概率分布：幾何分布、二項(xiàng)分布、泊松分布、正態(tài)分布等
總體和樣本：了解基本概念，抽樣的概念
置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)：如何進(jìn)行驗(yàn)證分析
相關(guān)性與回歸分析：一般數(shù)據(jù)分析的基本模型等等。
推薦書籍：
《赤裸裸的統(tǒng)計(jì)學(xué)》、《深入淺出統(tǒng)計(jì)學(xué)》
(3)數(shù)學(xué)
和數(shù)據(jù)打交道，數(shù)學(xué)知識是有很大幫助的，尤其是數(shù)據(jù)分析這個(gè)方向。需要的數(shù)學(xué)知識如下：
概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)
線性代數(shù)
優(yōu)化理論：線性優(yōu)化、最優(yōu)化、凸優(yōu)化等
離散數(shù)學(xué)等
推薦學(xué)習(xí)資源：
《高等數(shù)學(xué)》、《概率論及其應(yīng)用》、《線性代數(shù)及其應(yīng)用》等
(4)計(jì)算機(jī)知識
網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
網(wǎng)絡(luò)協(xié)議
數(shù)據(jù)傳輸過程
網(wǎng)絡(luò)安全
多媒體數(shù)據(jù)傳輸?shù)?/p>
推薦書籍：
《計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識入門》、《計(jì)算機(jī)組成原理》、《計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》、《編譯原理》、《語言與計(jì)算機(jī)》
2、Linux操作系統(tǒng)
要了解操作系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、存儲管理、命令解釋、界面管理、文件管理等基本內(nèi)容。
Linux基礎(chǔ)
Linux系統(tǒng)管理
基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)
系統(tǒng)管理進(jìn)階及運(yùn)維自動(dòng)化工具
推薦學(xué)習(xí)資源：
Linux 基金會關(guān)于 Linux 的介紹、《Linux 介紹》、《Linux 新手終極指南》、《Linux 基礎(chǔ)》、《Linux 命令行》
3、JavaSE
Java經(jīng)過二十多年的發(fā)展，目前應(yīng)用十分廣泛，具有健全的生態(tài)體系，網(wǎng)絡(luò)上的學(xué)習(xí)資源很多，且相當(dāng)一部分系統(tǒng)清楚。Java和大數(shù)據(jù)有直接的關(guān)系，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)之前，需要先學(xué)習(xí)這門編程語言，尤其是大數(shù)據(jù)開發(fā)方向。
變量、循環(huán)、if等等；面向?qū)ο?；I/O輸入和輸出（HDFS會用到）；反射、泛型，MR查詢等
JavaSE書籍推薦：
《Java編程思想》、《Java核心技術(shù)卷一》、《Effective Java》、《深入理解Java虛擬機(jī)》、《Java8實(shí)戰(zhàn)》、《Java高并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)》
4.求推薦大數(shù)據(jù)相關(guān)的書籍,哪些書應(yīng)該好好讀
近兩年，大數(shù)據(jù)火了，所以跟風(fēng)了解了一下
給你推薦《大數(shù)據(jù)時(shí)代——生活、工作與思維的大變革》，這一本算是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域入門的不二選擇，從思維變革、商業(yè)變革、管理變革三個(gè)部分闡述大數(shù)據(jù)對生活、工作、思維的改變。
里面有很多案例，可讀性很強(qiáng)，重點(diǎn)是要了解大數(shù)據(jù)，需要先了解大數(shù)據(jù)思維，它是一種很顛覆的思維方式，這本書里面講得比較清晰。
值得一提的是譯者周濤，有“最年輕的教授”之稱，是我國年輕有為的大數(shù)據(jù)專家，電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心主任、教授、博士生導(dǎo)師。也是商業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)公司數(shù)聯(lián)銘品的首席科學(xué)家。
5.求推薦大數(shù)據(jù)相關(guān)的書籍,哪些書比較好
兩本： 《大數(shù)據(jù)：正在到來的數(shù)據(jù)革命》 涂子沛 《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、工作與思維的大變革》 維克托？邁爾-舍恩伯格 （Viktor Mayer-Sch?nberger） （作者），肯尼思？庫克耶 （Kenneth Cukier） （作者），盛楊燕 （譯者），周濤 （譯者） 嫌少再加兩本： 《刪除：大數(shù)據(jù)取舍之道》 維克托？邁爾-舍恩伯格 （Viktor Mayer-Sch?nberger） （作者），袁杰 （譯者） 《爆發(fā)：大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)見未來的新思維》 艾伯特？拉斯洛？巴拉巴西（Albert László Barabási） （作者），馬慧 （譯者）。
6.推薦一本關(guān)于大數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析類似的書籍
1、《Hadoop權(quán)威指南》
現(xiàn)在3.1版本剛剛發(fā)布，但官方并不推薦在生產(chǎn)環(huán)境使用。作為hadoop的入門書籍，從2.x版本開始也不失為良策。
本書從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數(shù)據(jù)集的理想工具。剛剛更新的版本中，相比之前的版本增加了介紹YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章節(jié)，非常適合于Hadoop 初學(xué)者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大數(shù)據(jù)分析》是一本為Spark 初學(xué)者準(zhǔn)備的書，它沒有過多深入實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，而是更多關(guān)注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限于Spark 的用法，它對Spark 的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
3、《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)：核心技術(shù)與實(shí)踐》
以實(shí)踐方式助你掌握Spark機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。本書采用理論與大量實(shí)例相結(jié)合的方式幫助開發(fā)人員掌握使用Spark進(jìn)行分析和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過這些示例和Spark在各種企業(yè)級系統(tǒng)中的應(yīng)用，幫助讀者解鎖Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜性，通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生有價(jià)值的數(shù)據(jù)洞察力。
7.大數(shù)據(jù)相關(guān)的書籍有哪些,麻煩推薦一下
初級階段：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》
讀完這本書，要求你形成大數(shù)據(jù)的概念，對大數(shù)據(jù)有個(gè)全面的認(rèn)識和了解。
中級階段：《失控》
用統(tǒng)計(jì)的方法，而不是因果的方法，預(yù)測未來，用統(tǒng)計(jì)的方法來對某些東西進(jìn)行預(yù)測.
高級階段：《復(fù)雜性》
指明了一個(gè)無窮疊代，即 “關(guān)系的關(guān)系的……關(guān)系”，而智能將在這里涌現(xiàn)，解決復(fù)雜性問題預(yù)測的關(guān)鍵很可能就在這里，這句話打開了一個(gè)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?fàn)幷摪?，上帝真的擲骰子！隨機(jī)性是世界的基石，當(dāng)電子出現(xiàn)在這里時(shí)，它是一個(gè)隨機(jī)的過程，并不需要有誰給它加上難以忍受的條條框框?！y(tǒng)計(jì)規(guī)律則把微觀上的無法無天抹平成為宏觀上的井井有條?！浴读孔游锢硎吩挕?/p>
