大數(shù)據(jù)時代，我們的生活也因為大數(shù)據(jù)的發(fā)展的在發(fā)生微妙的變化，大數(shù)據(jù)市場也在不斷擴大，很多人想學大數(shù)據(jù)，卻不知道從何下手。下面就為大家推薦一些大數(shù)據(jù)學習的書籍，希望能幫助學習大數(shù)據(jù)的小伙伴提升知識和技能。
《數(shù)據(jù)之巔》
作者：涂子沛
從小數(shù)據(jù)時代到大數(shù)據(jù)的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數(shù)據(jù)觀，給我們描繪了一幅數(shù)據(jù)科學、智慧文化的全景圖。對于建立大數(shù)據(jù)行業(yè)背景體系，這本書絕對值得一讀。
《為數(shù)據(jù)而生》
作者：周濤
在大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0和大數(shù)據(jù)3.0時代下，相對應的數(shù)據(jù)分析需要做到分析、外化、集成。作者提供了一套基本的大數(shù)據(jù)分析框架：確定問題和指標、清洗數(shù)據(jù)、特征提取和選擇、模型訓練、模型融合。
《Hadoop：權威指南》
作者：Tom White
Hadoop是目前的大數(shù)據(jù)處理主流框架之一，身為Hadoop顧問和Apache軟件基金會成員的Tom White寫了這本標準指南，內容包括作者的個人見解和一些有用的資源對于Hadoop的設置及整體流程有完整的介紹。
《預測分析》
作者：Eric Siegel
本書詳細解釋了如何獲取多種形式的數(shù)據(jù)和信息，并將其轉化為可實施的預測或見解的方法。本書的核心目的是幫助專業(yè)人員更好地了解他們的受眾。本書不僅可以幫助你做到這一點，而且還提出必要的預測算法來改進未來的操作和流，可以說是預測分析的圣經。
《大拐點》
作者：Scott Stawski
作者主要關注原始數(shù)據(jù)存儲和挖掘系統(tǒng)、如何部署以及在現(xiàn)實世界中的使用情況。這本書不僅是一個理論指南，還揭示了實際的工作系統(tǒng)，以及如何把相應模式套用到你的企業(yè)或公司。
在大數(shù)據(jù)前期學習準備中，通過這些書的學習對理論體系的建立是非常有益的。通過書本學習大數(shù)據(jù)主要是培養(yǎng)對大數(shù)據(jù)行業(yè)更深層次的理解和認知，重點是行業(yè)發(fā)展和理論認知，真正的學習要結合技術進行。
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