大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們的生活也因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的發(fā)展的在發(fā)生微妙的變化，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)也在不斷擴(kuò)大，很多人想學(xué)大數(shù)據(jù)，卻不知道從何下手。下面就為大家推薦一些大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的書(shū)籍，希望能幫助學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的小伙伴提升知識(shí)和技能。
《數(shù)據(jù)之巔》
作者：涂子沛
從小數(shù)據(jù)時(shí)代到大數(shù)據(jù)的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數(shù)據(jù)觀，給我們描繪了一幅數(shù)據(jù)科學(xué)、智慧文化的全景圖。對(duì)于建立大數(shù)據(jù)行業(yè)背景體系，這本書(shū)絕對(duì)值得一讀。
《為數(shù)據(jù)而生》
作者：周濤
在大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0和大數(shù)據(jù)3.0時(shí)代下，相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分析需要做到分析、外化、集成。作者提供了一套基本的大數(shù)據(jù)分析框架：確定問(wèn)題和指標(biāo)、清洗數(shù)據(jù)、特征提取和選擇、模型訓(xùn)練、模型融合。
《Hadoop：權(quán)威指南》
作者：Tom White
Hadoop是目前的大數(shù)據(jù)處理主流框架之一，身為Hadoop顧問(wèn)和Apache軟件基金會(huì)成員的Tom White寫(xiě)了這本標(biāo)準(zhǔn)指南，內(nèi)容包括作者的個(gè)人見(jiàn)解和一些有用的資源對(duì)于Hadoop的設(shè)置及整體流程有完整的介紹。
《預(yù)測(cè)分析》
作者：Eric Siegel
本書(shū)詳細(xì)解釋了如何獲取多種形式的數(shù)據(jù)和信息，并將其轉(zhuǎn)化為可實(shí)施的預(yù)測(cè)或見(jiàn)解的方法。本書(shū)的核心目的是幫助專(zhuān)業(yè)人員更好地了解他們的受眾。本書(shū)不僅可以幫助你做到這一點(diǎn)，而且還提出必要的預(yù)測(cè)算法來(lái)改進(jìn)未來(lái)的操作和流，可以說(shuō)是預(yù)測(cè)分析的圣經(jīng)。
《大拐點(diǎn)》
作者：Scott Stawski
作者主要關(guān)注原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和挖掘系統(tǒng)、如何部署以及在現(xiàn)實(shí)世界中的使用情況。這本書(shū)不僅是一個(gè)理論指南，還揭示了實(shí)際的工作系統(tǒng)，以及如何把相應(yīng)模式套用到你的企業(yè)或公司。
在大數(shù)據(jù)前期學(xué)習(xí)準(zhǔn)備中，通過(guò)這些書(shū)的學(xué)習(xí)對(duì)理論體系的建立是非常有益的。通過(guò)書(shū)本學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)主要是培養(yǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)更深層次的理解和認(rèn)知，重點(diǎn)是行業(yè)發(fā)展和理論認(rèn)知，真正的學(xué)習(xí)要結(jié)合技術(shù)進(jìn)行。
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