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大数据基础差入门书籍推荐,如果你选择的大数据方向不同小编推荐的书籍也不同,下面主要介绍大数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师就业方向的大数据基础差入门书籍,如果你还没确定选什么方向,小编推荐黑马程序员初版的《Hadoop大数据技术原理与应用》比较适合初学者学习。
一、大数据工程师入门书籍:
在互联网公司广泛招聘偏平台业务方向,ETL和OLTP等,主要是基于Hadoop技术栈来处理大数据,算法要求不是特别高。
经典图书推荐:《Hadoop放心指南》《Hive编程指南》《Hbase放心指南》《大数据技术全解》、《大数据挑战NoSql》《Mahout实战》
二、数据分析师入门书籍:
在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告,互联网公司的产品经理差不多类型了,统计学能力要求高,SPSS、SAS、R、SQL。
经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
三、数据挖掘工程师入门书籍:
在互联网、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析,基本数据结构算法、机器学习等都要求较高。Hadoop、spark技术栈,Java、Python、C++、Scala、Shell。
经典图书推荐:《数据挖掘概念与技术》、《数据挖掘导论》、《数据挖掘-实用机器学习技术》;《机器学习》Tom Michael 、《机器学习导论》、周志华《机器学习》、《机器学习实战》、《集体智慧编程》、《统计学习方法》ESL 《Elements of Statistical Learning》 ISL 《An Introduction to Statistical Learning》PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《推荐系统》、《数据可视化》《Thinking in Java》、《Python核心编程》、《Thinking in C++》等。
四、大数据基础差入门书:
《Hadoop大数据技术原理与应用》这本书围绕Hadoop生态圈相关系统介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节,其中,第1-2章主要带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群。第3-5章讲解了分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce以及分布式协调服务。第6章讲解的是Hadoop2新特性,包含YARN和高可用特性。第7-10章主要讲解Hadoop生态圈的相关辅助系统,包括Hive、Flume、Azkaban和Sqoop。第11章是一个综合项目——网站流量日志数据分析系统,其目的是教会大家如何利用Hadoop生态圈技术构建大数据系统架构并进行开发,同时加深Hadoop技术的理解。
本书可作为高等院校本、专科计算机相关专业、信息管理等相关专业的大数据课程教材,也可供相关技术人员参考,是一本适合广大计算机编程爱好者的读物。