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真正的数据爱好者有很多需要阅读的内容:大数据,机器学习,数据科学,数据挖掘等。除了这些技术领域,还有一些特定的技术和语言需要你继续研究:Hadoop,Spark,Python,和R等等,还有无数实现自动化的工具等等,这些工具几乎每天都会用到,这就需要你不断的学习。幸运的是,以上提到的这些都不缺关于它们的书籍。
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本文首先帮大家盘点几本大数据相关的书籍,这些书都是亚马逊上的畅销排行榜上的:
关于大数据
1、《Big Data》
在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。
但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。
关于Apache Hadoop
2、《Hadoop: The Definitive Guide》
本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理,阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的最新动态,包括新增的MapReduceAPI,以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型(YARN)。
关于Apache Spark
3、《Learning Spark》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书,它没有过多深入实现细节,而是更多关注上层用户的具体用法。不过,本书绝不仅仅限于Spark 的用法,它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍,让读者能够知其然且知其所以然。
关于数据挖掘
4、《数据挖掘》
本书是关于数据挖掘领域的综合概述,我认为这本书作为研究生的课程用书是最好的,或者作为参考书。本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。
它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展,并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术,流数据挖掘,社会化网络挖掘,空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
5、《Mining of Massive Datasets》
本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。简单来说,本书是关于数据挖掘的。但是,本书主要关注极大规模数据的挖掘,也就是说这些数据大到无法在内存中存放。
由于重点强调数据的规模,所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外,本书从算法的角度来看待数据挖掘,即数据挖掘是将算法应用于数据,而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
免费电子书
想从事数据科学,除了以上提及的那些书籍,还有很多这个领域的入门书籍,但是在你真正开始之前,你更应该对这个领域有一个广泛的了解。
下面我们还精选了5本免费的电子书,可以帮助你更好的理解数据科学的全部内容,以及为你后续学习数据科学、大数据和数据分析做好准备。
1、《Big Data: The Numbers Game Deciphered》
要想学习简明扼要的关于大数据世界的概述,可以阅读这本只有11页的电子书,这本书以数据科学领域的最新发展为背景,读完这本书,你将可以了解到:
2、《Top Programming Languages for a Data Scientist》
编程是数据科学家绝对必须具备的核心技术技能。通过这本详细的指南,了解掌握哪些编程语言可以优先考虑入门数据科学。读完这本书,你可以了解到
3、《8 Essential Concepts of Big Data and Hadoop》
Hadoop可以说是大数据家族中最重要的技术,称得上是大数据革命的核心。通过阅读这本便捷指南,可以了解你需要了解的关于Hadoop及其生态系统的所有信息。
4、《Secret to Unlocking Tableau‘s Hidden Potential》
Tableau使分析变得简单易行,不仅适用于分析师,也适用于高层管理人员,IT专业人员以及其他所有人员。如果你正在寻找能够充分发挥Tableau功能的技巧,以及有用的黑客技巧,这本电子书将会告诉你需要了解的内容。
5、《Top 25 Interview Questions and Answers: Big Data Analysis》
即便你是一位很厉害的数据专家,在求职面试中,你依然需要绞尽脑汁让面试官对你印象深刻,否则你依然很难得到你一直梦寐以求的那个职位,这本书灰机了大数据面试最常问的问题和答案,相信可以助你一臂之力。
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