① 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》

② 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

③ 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。

④ 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。

⑤ 大神，關於大數據處理方面的書籍有推薦嗎

《大數據來處理之道》作者：何金自池
分析比較了當下流行的大數據處理技術的優劣及適用場景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應用場景和優缺點;同時闡述了大數據下的日誌分析系統，重點講解了ELK日誌處理方案;最後分析了大數據處理技術的發展趨勢，重點從各種技術的起源、設計思想、架構等方面闡述大數據處理之道。

⑥ 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。

⑦ 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

⑧ 大家推薦一本寫得好的關於大數據的書

兩本：
《大數據:正在到來的數據革命》 塗子沛
《大數據時代:生活、工作與思維的大變內革》 維克托•邁爾容-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (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:大數據取捨之道》 維克托•邁爾-舍恩伯格 (Viktor Mayer-Schönberger) (作者), 袁傑 (譯者)
《爆發:大數據時代預見未來的新思維》 艾伯特•拉斯洛•巴拉巴西(Albert László Barabási) (作者), 馬慧 (譯者)

⑨ 大數據入門書籍有哪些

1、舍恩伯格的《大數據時代》；
2、巴拉巴西的《爆發》；
3、塗子沛的《大數據》

⑩ 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》
你現在正坐在一座金礦上，這些金子或被埋於備份，或正藏在你眼前的數據集里，他們是提升公司效益、拓展新的商業關系、制定更直觀決策的秘訣所在，足以使你的企業更上一層樓。你將明白如何利用、分析和駕馭數據來獲得豐厚回報。作者Frank Ohlhorst厚積數十年的技術經驗寫了此書。該書介紹了如何將大數據應用於各行各業，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提取價值的方法。這些更有意思也是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，本書作者維克托被譽為」大數據商業應用第一人」，擁有再哈佛大學、牛津大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教經歷，早在2010年就在《經濟學人》上發布了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。該書主要講了大數據時代的變革、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。大數據為人類的生活創造了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。
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》分析了什麼是大數據、大數據大商機、技術與前瞻三個部分。第一個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？將對全球產業造成什麼樣的沖擊？第二部分完整介紹了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，涵蓋了零售、金融、政府部門、能源、製造、娛樂等各個行業，充分展示了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要的技術及未來的發展趨勢，為讀者提供了應用與研究的方向。
4.《大數據》
本書通過講述美國半個多世紀信息開放、技術創新的歷史，以別開生面的經典案例奧巴馬建設」前所未有的開放政府「的雄心、公開財務透明的曲折。《數據質量法》背後隱情，全國醫改法案的波瀾、統一身份證的百年糾結以及雲計算、Facebook和推特等社交媒體等等，為您一一講解數據創新給社會帶來的種種變革和挑戰。
5.《大數據互聯網大規模數據挖掘與分布式處理》。
該書主要講的是海量數集數據挖掘常用的演算法。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端應用的許多重要話題等。