㈠ 有什么比较好的大数据入门的书推荐

1.《大数据分析：点“数”成金》
该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。
2、《大数据时代 》
《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。
3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》
《云端时代杀手级应用：大数据分析》分什么是大数据、大数据大商机、技术与前瞻3个部分。第一部分介绍大数据分析的概念，以及企业、政府部门可应用的范畴。什么是大数据分析？与个人与企业有什么关系？将对全球产业造成怎样的冲击？第二部分完整介绍大数据在各产业的应用实况，为企业及政府部门提供应用的方向。提供了全球各地的实际应用案例，涵盖零售、金融、政府部门、能源、制造、娱乐、医疗、电信等各个行业，充分展现大数据分析产生的效益。第三部分则简单介绍了大数据分析所需技术及未来发展趋势，为读者提供了应用与研究的方向。
4、《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括：分布式文件系统以及Map-Rece工具；相似性搜索；数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法；搜索引擎技术，如谷歌的PageRank；频繁项集挖掘；大规模高维数据集的聚类算法；Web应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。

㈡ 推荐一本关于大数据，数据分析类似的书籍

1、《Hadoop权威指南》
现在3.1版本刚刚发布，但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍，从2.x版本开始也不失为良策。
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。刚刚更新的版本中，相比之前的版本增加了介绍YARN , Parquet , Flume, Crunch , Spark的章节，非常适合于Hadoop 初学者。
2、《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。
3、《Spark机器学习：核心技术与实践》
以实践方式助你掌握Spark机器学习技术。本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。

㈢ 推荐几本学习大数据和人工智能的书籍，网站吧，谢谢大牛

大数据是人工智能的分支。如果你想总览一下，先看人工智能，宏观了解下比较好。罗素的人工智能可以看看，这是大学教材。haiyinwangyuquan,这个公共号关注下，点击右下角王煜全-思维导图，里面有人工智能行业全视野，可以看看。

㈣ 大数据相关的书籍有哪些，麻烦推荐一下

初级阶段：《大数据时代》
读完这本书，要求你形成大数据回的概念，对大数据有个全面的答认识和了解。
中级阶段：《失控》
用统计的方法，而不是因果的方法，预测未来,用统计的方法来对某些东西进行预测.
高级阶段：《复杂性》
指明了一个无穷叠代，即 “关系的关系的……关系”，而智能将在这里涌现，解决复杂性问题预测的关键很可能就在这里，这句话打开了一个非常广阔的前景，将象宇宙一样没有穷尽。
高级阶段（2）：《量子物理史话》
停止争论吧，上帝真的掷骰子！随机性是世界的基石，当电子出现在这里时，它是一个随机的过程，并不需要有谁给它加上难以忍受的条条框框。……而统计规律则把微观上的无法无天抹平成为宏观上的井井有条。——摘自《量子物理史话》

㈤ 适合入门大数据的书籍有哪些

相当多的电脑书籍可以看成是大数据的书籍的呀

㈥ 想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么。

说实话自学有一定的难度，如果有基础，学习能力强说不定自学还能成，这里有大数据内的学习视频，还有别容的方向的，这些是华为大数据的课程，HCNA是初级的，HCNP中级，HCIE高级，从基础的学起，按上面从初级，中级，高级的课程往后学，这样比看书籍也许会更好点，如果有遇到不懂的，可以提问问线上老师。

㈦ 想从零开始自学大数据，请问有哪些书籍推荐

在人人高呼的大数据时代，你是想继续做一个月薪6K+的码农，还是想要翻身学习成为炙手可热名企疯抢的大数据工程师呢？
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。

1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，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。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书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。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一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。

㈧ 有没有适合自学数据分析的书推荐

第一大复类：理论类。制 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。

第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。这类书籍，适合于IT系统部，开发部的技术人员。他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。

第三大类：应用类。 应用层面的书籍，比如《数据挖掘技术》 、《基于SPSS的数据分析》等等。 这一类的书籍，主要是指应用技术类，告诉你如何应用工具和方法，从海量数据中提取有用的信息，来解决真实的业务问题。这类书籍，适合于业务部门、市场营销部门及与业务结合比较紧密的人员。他们更关注业务问题的解决，围绕业务问题来构建分析和解决方案。

㈨ 自学数据分析需要看哪些书的

第1本《谁说菜鸟不会数据分析入门篇》
很有趣的数据分析书！基本看过就能明白，以小说的形式讲解，很有代入感。包含了数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术，很能帮我们提升职场竞争能力。找不到工作的，学好了它，自然没问题。
第2本《拯救你的Excel数据的分析、处理、展示（动画版）》
一本用手机看的Excel操作书，大部分例子都配置了二维码，手机扫扫就能看，基本上可以躺着把书学了。所有数据的分析、处理也都带了职场范例（有会计、HR、销售场景），很贴合实际。拯救我们小白的Excel，职场加薪不是梦想！
第3本《Excel图表之道：如何制作专业有效的商务图表》
职场大牛的书，教我们做图表的，好看到不能再好看。可以设计和制作达到杂志级质量的、专业有效的商务图表。相信平时我们很难做到吧，看了你就知道，也许一切没那么难。
第4本《绝了！Excel可以这样用：数据分析经典案例实战图表书》
挺好的一个系列，都是Excle常用的技巧，适合销售和HR。也是职场故事，很接地气，带视频的，全都是Excel数据分析的常用理念和方法。
第5本《深入浅出数据分析》
深入浅出系列是对新手非常友好的丛书，用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广，包含一点统计学知识，学下来对数据分析思维会有一个大概了解。
第6本《MySQL必知必会》
如果真想买书看，可以看这本，适合新手向的学习，看基础概念和查询相关的章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。
第7本《深入浅出统计学》
大概是最啰嗦的深入浅出系列，从卖橡皮鸭到拼手气机的案例，囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。
第8本《网站分析实战》
互联网不再是网站的天下，但是移动端依旧有Web，我们在朋友圈看到的所有H5活动、第三方内容等，都是依托网页实现。网站的数据分析依旧有存在空间，网站的数据指标还是能够指导我们运营！
第9本《深入浅出python》
还是深入浅出系列，完全适合零基础的新人。需要注意的是，编程学习不同于其他知识，如果计算机基础不稳固，在使用中会遇到各类问题。知其然不知其所以然！
第10本《Python学习手册》
对于拥有编程基础的人，这本书系无巨细的有些啰嗦，不过对新人，可以避免不必要的坑。把它当作一本工具文档吧，当遇到不理解的内容随时翻阅。
第11本《利用Python进行数据分析》
这本书是你学习python不二之选，对着书，着重学习numpy，pandas两个包！每段代码都敲打一遍，千万行的数据清洗基本不会有大问题了。
第12本《R语言实战》
R语言的入门书籍，从数据读取到各类统计函数的使用。虽然没有涉及机器学习，依靠这本书入门R是绰绰有余了。
第13本《统计学：从数据到结论》
这本书是将R语言和统计学结合的教材，可以利用这本书再复习一遍统计知识。
第14本《深入浅出SQL》
带你进入SQL语言的心脏地带，从使用INSERT和SELECT这些基本的查询语法到使用子查询（subquery）、连接（join）和事务（transaction）这样的核心技术来操作数据库。到读完《深入浅出SQL》之时，你将不仅能够理解高效数据库设计和创建，还能像一个专家那样查询、归一（normalizing）和联接数据。你将成为数据的真正主人。
第15本《数据挖掘导论》
这本书绝对是一本良心教材，拿到手从第一章开始阅读，能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～
第16本《算法导论中文版》
本书将严谨性和全面性融为一体，深入讨论各类算法，并着力使这些算法的设计和分析能为各个层次的读者接受。算法以英语和伪代码的形式描述，具备初步程序设计经验的人就能看懂；说明和解释力求浅显易懂，不失深度和数学严谨性。
上面的书籍都是PDF版
视频教材的有：
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）资料
Python入门教程完整版（懂中文就能学会）视频
Mysql从入门到精通全套视频教程
8天深入理解python教程
大数据Hadoop视频教程，从入门到精通
Python就业班
Python标准库（中文版）
数学建模0基础从入门到精通，全套资源
0基础Python实战-四周实现爬虫系统
麦子学院招牌课程[明星python编程视频VIP教程][200G](价值9000元)
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玮心:xccx158

㈩ 大数据入门书籍有哪些

1：<大数据时代>
这是学习大数据必读的一本书，也是最系统的关于大数据概念的一本书，由维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写，主要介绍了大数据理念和生活工作及思维变革的关系。
它被包括宽带资本董事长田朔宁、知名IT评论人谢文等专业读者鉴定为“大数据领域最好的著作没有之一，一本顶一万本”。有这么好吗？看完自己评价吧。这本书对这个大规模产生、分享和应用数据的新的大时代进行了阐述和厘清，作者围绕“要全体不要抽样、要效率不要绝对精确、要相关不要因果”三大理念，通过数十个商业和学术案例，剖析了万事万物数据化和数据复用挖掘的巨大价值。
2：<爆发>
由巴拉巴西编写，主要讲了在一个历史故事的连续讲述中，了解大数据的概念实质。从大数据的历史开始，能更深入的了解大数据的发展历程。
巴拉巴西整本书讲述的大数据根本目的，是预测。他甚至有零有整地判断，人类行为93%是可以预测的。打个比方，千百年前人类无法如今天般准确预测天气，以致某些大致预测的行为都被认为是“通神”，其实核心在于对天气数据的海量占有和分析能力。但假如全人类的所有基础及行为数据全部被占有全部能分析呢？比如通过智能终端LBS功能采集全部运动轨迹、通过金融系统采集所有支付记录、通过SNS采集所有社会关系和通过邮件、文档、社会视频监控和自我视频监测采集所有言行记录，24小时，每分每秒，一生，全地球70亿人，那会如何？
3：<大数据>
由徐子沛编写，看美国政府在大数据开放上的进程与反复，算是个案。如果能够基本了解这三本的观点，出门有底气，见人腰杆直，不再被忽悠。
全书讲述的，是大数据在美国政府管理中的应用，以及美国政府运行方式大数据变革的历史与斗争，其实也是故事性的。从奥巴马上台就颁布《信息公开法案》，到设立第一个美国政府首席信息官开始，讲述美国政府与民间在社会数据公开的斗争史，以及美国社会管理向大数据思维转变的过程。首先，这算是一个最详实的案例；其次，这代表的不是某种管理方式变革，深处是对民主运行机制的变革与进步。说好了，这本书用心良苦，远远超越科普技术领域；说坏了，其心可诛。有一段，民间斗争，逼迫奥巴马公布所有每日白宫全部日程，包括接见了谁、谈话的全部内容，这不就是个人大数据全公开在公众人物上的应用吗？这可比现在所谓官员公开财产的要求高了几十倍——这要求政府全部行为、全部数据、全部公开，全体公众随时可查——技术和成本上其实