㈠ 有什麼比較好的大數據入門的書推薦

1.《大數據分析：點「數」成金》
該書向讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。
2、《大數據時代 》
《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們具價值的應用案例。
3、《雲端時代殺手級應用：大數據分析》
《雲端時代殺手級應用：大數據分析》分什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻3個部分。第一部分介紹大數據分析的概念，以及企業、政府部門可應用的范疇。什麼是大數據分析？與個人與企業有什麼關系？將對全球產業造成怎樣的沖擊？第二部分完整介紹大數據在各產業的應用實況，為企業及政府部門提供應用的方向。提供了全球各地的實際應用案例，涵蓋零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂、醫療、電信等各個行業，充分展現大數據分析產生的效益。第三部分則簡單介紹了大數據分析所需技術及未來發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4、《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》
《大數據：互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學教授多年的「Web挖掘」課程材料，主要關注大數據環境下數據挖掘的實際演算法。書中分析了海量數據集數據挖掘常用的演算法，介紹了目前Web應用的許多重要話題。主要內容包括：分布式文件系統以及Map-Rece工具；相似性搜索；數據流處理以及針對易丟失數據等特殊情況的專用處理演算法；搜索引擎技術，如谷歌的PageRank；頻繁項集挖掘；大規模高維數據集的聚類演算法；Web應用中的關鍵問題：廣告管理和推薦系統。

㈡ 推薦一本關於大數據，數據分析類似的書籍

1、《Hadoop權威指南》
現在3.1版本剛剛發布，但官方並不推薦在生產環境使用。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，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。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，非常適合於Hadoop 初學者。
2、《Learning Spark》
《Spark 快速大數據分析》是一本為Spark 初學者准備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關註上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限於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機器學習：核心技術與實踐》
以實踐方式助你掌握Spark機器學習技術。本書採用理論與大量實例相結合的方式幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習演算法。通過這些示例和Spark在各種企業級系統中的應用，幫助讀者解鎖Spark機器學習演算法的復雜性，通過數據分析產生有價值的數據洞察力。

㈢ 推薦幾本學習大數據和人工智慧的書籍，網站吧，謝謝大牛

大數據是人工智慧的分支。如果你想總覽一下，先看人工智慧，宏觀了解下比較好。羅素的人工智慧可以看看，這是大學教材。haiyinwangyuquan,這個公共號關注下，點擊右下角王煜全-思維導圖，裡面有人工智慧行業全視野，可以看看。

㈣ 大數據相關的書籍有哪些，麻煩推薦一下

初級階段：《大數據時代》
讀完這本書，要求你形成大數據回的概念，對大數據有個全面的答認識和了解。
中級階段：《失控》
用統計的方法，而不是因果的方法，預測未來,用統計的方法來對某些東西進行預測.
高級階段：《復雜性》
指明了一個無窮疊代，即 「關系的關系的……關系」，而智能將在這里涌現，解決復雜性問題預測的關鍵很可能就在這里，這句話打開了一個非常廣闊的前景，將象宇宙一樣沒有窮盡。
高級階段（2）：《量子物理史話》
停止爭論吧，上帝真的擲骰子！隨機性是世界的基石，當電子出現在這里時，它是一個隨機的過程，並不需要有誰給它加上難以忍受的條條框框。……而統計規律則把微觀上的無法無天抹平成為宏觀上的井井有條。——摘自《量子物理史話》

㈤ 適合入門大數據的書籍有哪些

相當多的電腦書籍可以看成是大數據的書籍的呀

㈥ 想自學大數據，不知道從哪裡學起，有什麼書籍和學習路線推薦么。

說實話自學有一定的難度，如果有基礎，學習能力強說不定自學還能成，這里有大數據內的學習視頻，還有別容的方向的，這些是華為大數據的課程，HCNA是初級的，HCNP中級，HCIE高級，從基礎的學起，按上面從初級，中級，高級的課程往後學，這樣比看書籍也許會更好點，如果有遇到不懂的，可以提問問線上老師。

㈦ 想從零開始自學大數據，請問有哪些書籍推薦

在人人高呼的大數據時代，你是想繼續做一個月薪6K+的碼農，還是想要翻身學習成為炙手可熱名企瘋搶的大數據工程師呢？
隨著互聯網技術的發展，大數據行業前景非常被看好，有很多朋友對大數據行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大數據不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大數據入門學習者該看哪些書?今天就給大家分享幾本那些不容錯過的大數據書籍。

1、《數據挖掘》
這是一本關於數據挖掘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數據挖掘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹數據挖掘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——數據倉庫和數據立方體技術，流數據挖掘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他復雜數據挖掘。
2、《Big Data》
這是一本在大數據的背景下，描述關於數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的復雜性問題。本書將教你充分利用集群硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模數據的新工具，來創建這些系統。
3、《Mining of Massive Datasets》
這是一本書是關於數據挖掘的。但是本書主要關注極大規模數據的挖掘，也就是說這些數據大到無法在內存中存放。由於重點強調數據的規模，所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上導出的數據。另外，本書從演算法的角度來看待數據挖掘，即數據挖掘是將演算法應用於數據，而不是使用數據來「訓練」某種類型的機器學習引擎。

㈧ 有沒有適合自學數據分析的書推薦

第一大復類：理論類。制 理論層面的書籍，比如《大數據時代》 、《數據之巔》 。

第二大類：技術類。 技術層面的書籍，比如《Hadoop技術內幕》系列。這一類的書籍，主要是指系統技術類，在構建大數據系統時，系統如何運作，各系統組件的設計目標、框架結構、適用場景、工作原理、運作機制、實現功能等等。這類書籍，適合於IT系統部，開發部的技術人員。他們需要明白系統的運作機制，利用系統來實現大數據的應用開發，以及系統運維優化等。

第三大類：應用類。 應用層面的書籍，比如《數據挖掘技術》 、《基於SPSS的數據分析》等等。 這一類的書籍，主要是指應用技術類，告訴你如何應用工具和方法，從海量數據中提取有用的信息，來解決真實的業務問題。這類書籍，適合於業務部門、市場營銷部門及與業務結合比較緊密的人員。他們更關注業務問題的解決，圍繞業務問題來構建分析和解決方案。

㈨ 自學數據分析需要看哪些書的

第1本《誰說菜鳥不會數據分析入門篇》
很有趣的數據分析書！基本看過就能明白，以小說的形式講解，很有代入感。包含了數據分析的結構化思維、數據處理技巧、數據展現的技術，很能幫我們提升職場競爭能力。找不到工作的，學好了它，自然沒問題。
第2本《拯救你的Excel數據的分析、處理、展示（動畫版）》
一本用手機看的Excel操作書，大部分例子都配置了二維碼，手機掃掃就能看，基本上可以躺著把書學了。所有數據的分析、處理也都帶了職場範例（有會計、HR、銷售場景），很貼合實際。拯救我們小白的Excel，職場加薪不是夢想！
第3本《Excel圖表之道：如何製作專業有效的商務圖表》
職場大牛的書，教我們做圖表的，好看到不能再好看。可以設計和製作達到雜志級質量的、專業有效的商務圖表。相信平時我們很難做到吧，看了你就知道，也許一切沒那麼難。
第4本《絕了！Excel可以這樣用：數據分析經典案例實戰圖表書》
挺好的一個系列，都是Excle常用的技巧，適合銷售和HR。也是職場故事，很接地氣，帶視頻的，全都是Excel數據分析的常用理念和方法。
第5本《深入淺出數據分析》
深入淺出系列是對新手非常友好的叢書，用生動但啰嗦的語言講解案例。厚厚的一本書翻起來很快。本書涉及的基礎概念比較廣，包含一點統計學知識，學下來對數據分析思維會有一個大概了解。
第6本《MySQL必知必會》
如果真想買書看，可以看這本，適合新手向的學習，看基礎概念和查詢相關的章節即可。網路上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入淺出統計學》
大概是最啰嗦的深入淺出系列，從賣橡皮鴨到拼手氣機的案例，囊括了常用的統計分析如假設檢驗、概率分布、描述統計、貝葉斯等。
第8本《網站分析實戰》
互聯網不再是網站的天下，但是移動端依舊有Web，我們在朋友圈看到的所有H5活動、第三方內容等，都是依託網頁實現。網站的數據分析依舊有存在空間，網站的數據指標還是能夠指導我們運營！
第9本《深入淺出python》
還是深入淺出系列，完全適合零基礎的新人。需要注意的是，編程學習不同於其他知識，如果計算機基礎不穩固，在使用中會遇到各類問題。知其然不知其所以然！
第10本《Python學習手冊》
對於擁有編程基礎的人，這本書系無巨細的有些啰嗦，不過對新人，可以避免不必要的坑。把它當作一本工具文檔吧，當遇到不理解的內容隨時翻閱。
第11本《利用Python進行數據分析》
這本書是你學習python不二之選，對著書，著重學習numpy，pandas兩個包！每段代碼都敲打一遍，千萬行的數據清洗基本不會有大問題了。
第12本《R語言實戰》
R語言的入門書籍，從數據讀取到各類統計函數的使用。雖然沒有涉及機器學習，依靠這本書入門R是綽綽有餘了。
第13本《統計學：從數據到結論》
這本書是將R語言和統計學結合的教材，可以利用這本書再復習一遍統計知識。
第14本《深入淺出SQL》
帶你進入SQL語言的心臟地帶，從使用INSERT和SELECT這些基本的查詢語法到使用子查詢（subquery）、連接（join）和事務（transaction）這樣的核心技術來操作資料庫。到讀完《深入淺出SQL》之時，你將不僅能夠理解高效資料庫設計和創建，還能像一個專家那樣查詢、歸一（normalizing）和聯接數據。你將成為數據的真正主人。
第15本《數據挖掘導論》
這本書絕對是一本良心教材，拿到手從第一章開始閱讀，能看多少就看多少。但是要盡量多看點，因為此書你可能要看一輩子的～～
第16本《演算法導論中文版》
本書將嚴謹性和全面性融為一體，深入討論各類演算法，並著力使這些演算法的設計和分析能為各個層次的讀者接受。演算法以英語和偽代碼的形式描述，具備初步程序設計經驗的人就能看懂；說明和解釋力求淺顯易懂，不失深度和數學嚴謹性。
上面的書籍都是PDF版
視頻教材的有：
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）資料
Python入門教程完整版（懂中文就能學會）視頻
Mysql從入門到精通全套視頻教程
8天深入理解python教程
大數據Hadoop視頻教程，從入門到精通
Python就業班
Python標准庫（中文版）
數學建模0基礎從入門到精通，全套資源
0基礎Python實戰-四周實現爬蟲系統
麥子學院招牌課程[明星python編程視頻VIP教程][200G](價值9000元)
從零基礎到數據分析師，幫你拿到年薪50萬！
瑋心:xccx158

㈩ 大數據入門書籍有哪些

1：<大數據時代>
這是學習大數據必讀的一本書，也是最系統的關於大數據概念的一本書，由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫，主要介紹了大數據理念和生活工作及思維變革的關系。
它被包括寬頻資本董事長田朔寧、知名IT評論人謝文等專業讀者鑒定為「大數據領域最好的著作沒有之一，一本頂一萬本」。有這么好嗎？看完自己評價吧。這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大時代進行了闡述和釐清，作者圍繞「要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果」三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。
2：<爆發>
由巴拉巴西編寫，主要講了在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質。從大數據的歷史開始，能更深入的了解大數據的發展歷程。
巴拉巴西整本書講述的大數據根本目的，是預測。他甚至有零有整地判斷，人類行為93%是可以預測的。打個比方，千百年前人類無法如今天般准確預測天氣，以致某些大致預測的行為都被認為是「通神」，其實核心在於對天氣數據的海量佔有和分析能力。但假如全人類的所有基礎及行為數據全部被佔有全部能分析呢？比如通過智能終端LBS功能採集全部運動軌跡、通過金融系統採集所有支付記錄、通過SNS採集所有社會關系和通過郵件、文檔、社會視頻監控和自我視頻監測採集所有言行記錄，24小時，每分每秒，一生，全地球70億人，那會如何？
3：<大數據>
由徐子沛編寫，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。
全書講述的，是大數據在美國政府管理中的應用，以及美國政府運行方式大數據變革的歷史與斗爭，其實也是故事性的。從奧巴馬上台就頒布《信息公開法案》，到設立第一個美國政府首席信息官開始，講述美國政府與民間在社會數據公開的斗爭史，以及美國社會管理向大數據思維轉變的過程。首先，這算是一個最詳實的案例；其次，這代表的不是某種管理方式變革，深處是對民主運行機制的變革與進步。說好了，這本書用心良苦，遠遠超越科普技術領域；說壞了，其心可誅。有一段，民間斗爭，逼迫奧巴馬公布所有每日白宮全部日程，包括接見了誰、談話的全部內容，這不就是個人大數據全公開在公眾人物上的應用嗎？這可比現在所謂官員公開財產的要求高了幾十倍——這要求政府全部行為、全部數據、全部公開，全體公眾隨時可查——技術和成本上其實