大数据入门学习必读好书推荐,请收藏!

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大数据入门学习必读好书推荐,请收藏!

小猪佩佩 2019-03-25 10:41:05 浏览696
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身处于一个大数据时代,大数据无疑是近期最时髦的词汇了。

不管是云计算、社交网络,还是物联网、移动互联网和智慧城市,都要与大数据搭上联系。

随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及。学习大数据,除了网课,一些经典的技术书籍是非常实用且有帮助的。

为了跟上技术更迭的节奏,不落人后,最好的方式是继续刷新自己的知识,同时保持上手的经验。在这行业中要取得成功,需要完美的项目经验和技能组合。尽管网上有大量的资源,我们仍要专门推荐一些好的实体书籍。

大数据书单

《Machine Learning Yearning》

by 吴恩达

由现代数据,大数据和数据科学开发并生产出的机器学习系统已经不是什么秘密。虽然它们不一定是同义词,但却是互相关联的,因此如果你在数据行业工作,那么提高对机器学习的理解和认识是个不错的想法。

《数据之巅》

by涂子沛

这本书中,从小数据时代到大数据的崛起,作者以宏大的历史观、文化观、大数据观,给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。

《为数据而生》

by周涛

书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下,相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。作者提供了一套基本的大数据分析框架:确定问题和指标, 清洗数据, 特征提取和选择, 模型训练, 模型融合。

《智能时代》

by吴军

回顾了科学研究发展的四个范式,用实例证明了数据在科学发现中的位置。这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍,分别以技术和思维方式的改变为主线,从工业革命这个角度嵌入,顺理成章的延伸出大数据与智能化,但是没有将过多笔墨放在技术的深究上,而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业,这正是作者的用心之处。

这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍,分别以技术和思维方式的改变为主线,从工业革命这个角度嵌入,顺理成章的延伸出大数据与智能化,但是没有将过多笔墨放在技术的深究上,而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业,这正是作者的用心之处。

《Hadoop:权威指南》

by Tom White

Apache Hadoop是用于处理和管理大量数据的主要框架。任何从事编程或数据科学工作的人都有必要熟悉这个平台。事实上,这是开发可扩展系统最有效的方法之一。身为Hadoop顾问和Apache软件基金会成员的Tom White写了这本标准指南,其中包罗作者的个人见解和一些有用的资源。更重要的是,它将引导你完成Hadoop的设置并且过一遍整体流程。

Apache Spark是你可能需要花时间学习的另一个重要平台。

《预测分析》

by Eric Siegel

本书详细解释了如何获取多种形式的数据和信息,并将其转化为可实施的预测或见解的方法。本书的核心目的是帮助专业人员更好地了解他们的受众。你将学会如何识别他们购买的产品和服务,访问的地点,与他们产生共鸣的内容等等。

众所周知,数据科学家的工作是查看未经过滤的原始数据,并发现可用的趋势和模式。本书不仅可以帮助你做到这一点,而且还提出必要的预测算法来改进未来的操作和流程。本书可以算是预测分析的圣经。

《大拐点》

by Scott Stawski

本书对于了解当前数据分析和云计算行业的发展势头十分有帮助。特别值得注意的是,Stawski主要关注原始数据存储和挖掘系统、如何部署以及在现实世界中的使用情况。

它不仅是一个理论指南,还揭示了实际的工作系统,并且提到如何把相应模式套用到你的企业或公司。更重要的一点是,你可以从本书中清楚了解如何在组织内部署这些工具和平台。

《统计学习导论·基于R应用》

by Gareth James等人

统计学习和相关的方法是数据科学工作所必需的概念。这本教科书旨在帮助每个人——从本科到博士,了解这些统计概念。

当然,它也提供了一些很好的R-lab与练习,其中有详细的解释和攻略。你可以在学习阶段直接用它来练习数据科学。他还能在你的日常应用中作为工具书反复查阅。

《R语言预测实战》

by游皓麟

R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域,主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高,备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测,可以兼具效率与价值于一身。

市面上为数不多的系统讲解R语言预测专题的书籍,可以get到做R语言预测时的基本步骤和方法思路,还有更多技术细节

《商业中的数据分析》

by Foster Provost, Tom Fawcett

本书由著名数据科学专家Foster Provost和Tom Fawcett撰写,介绍了数据科学的基本原理,让你从收集的数据中提取有用的知识和业务价值所需的“数据分析思维”,并可帮助你了解当今使用的许多数据挖掘技术。

这本书有趣的地方,是会特别标记出较困难的技术部分,并深入浅出的介绍数据挖掘中的重要的几个概念:分类,聚类和回归。更重要的是书中包含了这些概念在商务上的的直接应用。

《数据科学实战》

by Cathy O'Neil, Rachel Schutt

这本以哥伦比亚大学的数据科学入门课为基础,包含了Google,Microsoft和eBay等公司的数据科学家的经验,通过介绍案例研究和他们使用的代码的经历,分享了新的算法,方法和模型。

如果你熟悉线性代数,概率和统计,并具有编程经验,本书是你对数据科学的理想介绍。主题包括:统计推断、探索性数据分析和数据科学过程算法、垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯和数据处理逻辑回归、财务建模、推荐引擎和因果关系数据可视化、社交网络和数据新闻、数据工程、MapReduce。

《Show Me the Numbers》

by Stephen Few

在BI产业有30多年的经验之后,Stephen Few并不针对哪一种可视化工具进行钻研,而是从更高层次的去讨论,什么图形该怎么使用,来传达什么样的讯息是最有效的,以及数据分析产业的发展与趋势。

这本书中,他介绍了可视化的起源和背后的应用,为读者提供实际的设计指导,针对不同数据使用者的不同使用场景给出建议,在一些现在流行却有潜在问题的可视化设计上做出改进。

《精益数据分析》

by Alistair Croll / Benjamin Yoskovitz

本书延续了新创企业文化中MVP(Most Valuable Product)概念和商业画布架构,展示了如何利用数据的方式,分析六个产业中(电子商务、SaaS、免费移动应用、媒体网站、用户生成内容与双边市场)的数据,验证创业者自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。

有趣的地方是,就算新创企业的数据没有成熟企业来的多,作者认为每种不同的产业仍有必须关注的指标数字。根据这些数字新创公司可以更有效的管理和拓展生意。

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