2019大数据领域十大必读书籍

2019大数据领域十大必读书籍

数据分析软件admin2020-11-21 23:16:0240A+A-

  相信身边有很多应届毕业生以及想转行大数据的状态大多都是万脸懵逼。

  2019你看了几本书呢?小编为大家精心挑选了大数据领域里十本有价值的书先干掉这几本书再和老司机谈大数据!不过像《大数据时代》、《数据之巅》等这些经典到“烂大街”的书我就不一一推荐了很多人都看过没看过的也都听说过。

  Presto是Facebook开发的数据查询引擎基于Java语言开发的专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品更是大数据实时查询计算产品的佼佼者比Spark、Impala更加简单、高效。

  《Presto技术内幕》由浅入深地详细介绍了Presto的安装过程、内部运行原理机制、功能特性、性能优化方法以及在应用过程中常见的问题及解决方案等可用于多种数据源混合进行实时大数据分析计算使一些使用其他大数据技术不能解决的业务场景有了一个全新有效的解决方案。

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  在最后的附录部分不仅对 Presto 使用过程中出现的各种问题给出了明确的解决方案还对 Presto中的各个配置参数的含义和作用进行了详细的说明并给出了推荐配置值

  适读人群 Presto技术狂热者&攻城狮、对京东技术内幕好奇的小伙伴

  读完《为数据而生》你会清楚的看到中国在大数据道路上所留下的轨迹主要包括在智慧城市、科技、医疗、教育、商业、金融等领域的实践。书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成

  分析这里作者提供了一套基本的大数据分析框架确定问题和指标, 清洗数据, 特征提取和选择, 模型训练, 模型融合。

  外化借助外部数据将两个看起来毫不相干的事物通过数据挖掘建立联系。

  集成主要讲企业、政府如何收集数据、标准化数据以及最后如何商业化。

  简言之看了这本书不管是企业或者政府都可以看到大数据比较清晰且可实现的一条路径。

  作者周涛天才少年电子科技大学最年轻教授中国大数据领域的传奇人物创办数之联、数联铭品、国信优易、DataCastle等20多家公司公司总市值高达百亿。

  《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式用实例证明了数据在科学发现中的位置。这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍分别以技术和思维方式的改变为主线c;从工业革命这个角度嵌入顺理成章的延伸出大数据与智能化但是没有将过多笔墨放在技术的深究上而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业这正是作者的用心之处。

  作者吴军原腾讯副总裁。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。除了《智能时代》还著有《数学之美》、《浪潮之巅》和《文明之光》。

  深入浅出用吃瓜群众都能看懂的语言讲生涩难懂的大数据和人工智能

  R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测可以兼具效率与价值于一身。

  《R语言预测实战》主要分为预测基础、预测算法、预测案例三大部分。从入门级的阐述逐渐过度到深入分析抽丝剥茧般的讲明白了用R语言预测的诸多问题。

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  在医学大数据时代数据技术带来了临床医学科研的革命性进步。《医疗革命》通过对医疗数据挖掘的基本理论的阐述将现代统计学与数据挖掘技术有机结合讲述了大量的医学数据挖掘的案例提供了大量的医学数据挖掘的实操方法。本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。

  作者邵学杰中国医学大数据概念提出的实践者与先行者医学数据挖掘的先行者

  适读人群医疗数据挖掘爱好者、临床研究者、 医疗大数据初学者

  将统计学与医学深度结合首次提出医学数据模式识别的七大原理

  市面上流行的大数据处理技术已经有数十种了从最初的Hadoop到Spark再到Storm到底哪个战斗力更强?《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等详细分析了各种技术的应用场景和优缺点;同时阐述了大数据下的日志分析系统重点讲解了ELK日志处理方案;最后分析了大数据处理技术的发展趋势重点从各种技术的起源、设计思想、架构等方面阐述大数据处理之道。

  在日志分析方案遍地开花的大数据时代这本书能够帮助你更理性的做出决策。

  作者何金池 IBM高级软件工程师熟悉大数据领域内的各项热门技术具有多年的一线软件研发测试经验

  易懂。语言诙谐大数据处理技术与应用场景并在初学者好上手专业人士可系统的扩展知识

  数据本身没有丝毫意义通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。大数据技术是实践性比较强的技术需要重视工具和应用方法的选择与研究。《大数据基础与应用》作为大数据技术入门的参考书为小白读者提供了一次系统学习大数据理论知识的机会。

  作者陈明中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事。

  各章独立阐述读者可根据自己的需求有侧重的加强学习

  把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户建立更加密切的关系、采用合适的产品, 改进寻找的定位新客户的方法、更加深入地了解客户的想法以及对产品的看法等而《超越大数据》将教你如何通过社交主数据管理深入了解客户。

  作者马丁·奥博欧佛企业信息架构领域面向全球大客户的执行架构师

  《爆发大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的是一本超越《黑天鹅》惊世之作。爆发模式的揭示其影响力将与20世纪初期的物理学或者基因革命的影响力不相上下。你可以把它当成一本历史小说来看也可以当成科技读物社会是一个巨大的数据库这里所有的数据、科学以及技术都联合起来共同对抗那个很大的谜题——我们的未来。

  作者巴拉巴西全球复杂网络研究无尺度网络的创立者。世界著名科技杂志《popularscience》杂志称“他可以控制世界”。

  《大数据技术概论》全书共分成11章分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案相关案例等内容。每一章中均附有相关术语的注释方便读者查阅和自学。

  其实上面的书整体都是偏入门的希望大家认线c;但这对于大数据来说仅仅是杯水车薪。大数据需要的是复合型的人才只有不断学习新技术不断拓展自己方能跟上技术的脚步不被时代变革所淘汰!别放弃小编为大家整理了一部分的学习资源根据需要可自行索取哟~

  之巅》等这些经典到“烂大街”的书我就不一一推荐了,很多人都看过,没看过的也都听说过。

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  真的有些头疼了,不知道该从哪一本开始阅读。学习这种事,泛泛而读真的不如术业有专攻,而且还要循序渐进比较好,今天我将学习大

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