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大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)

本书单是鉴于本人多年浸淫大数据领域的经验,按照学习大数据的阶段和技术所列的书单,适合刚刚接触大数据领域的新人。

话不多说,直接上书单!

第一阶段:大数据基础语言的学习Java语言基础:Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合HTML、CSS与JavaScript:PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用JavaWeb和数据库:数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

推荐书籍:

《Effective Java》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第1张

在大数据的背景下,我很少看到关于数据建模,数据层,数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。

《Hadoop权威指南》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第2张

《Hadoop权威指南(中文版)》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。

《Hive编程指南》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第3张

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

第三阶段: 分布式计算分布式计算框架:Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(http://www.sina.com.cn)storm技术架构体系:Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

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《Spark 快速大数据分析》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第4张

《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。

《Spark机器学习:核心技术与实践》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第5张

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。

第四阶段: 大数据项目实战

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

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《深入浅出数据分析》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第6张

如果要用R语言做数据分析,建议读完《深入浅出数据分析》之后,就开始读这本。从工具的安装,到具体分析方法在R语言中的实现,讲解详细,可操作性极强,是一本非常值得读的数据分析书。

《数据科学实战》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第7张

这本书被业内誉为是“数据分析和机器学习之间的桥梁”。

网评:对于做了一段时间数据分析工作的人,这无疑是进阶更高维度的好书,很难有一本书,能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘,这本书我认为是这方面做的最好的一本。

《数据可视化之美》大数据入门书籍推荐(推荐12本看完让你大呼过瘾的大数据入门必读经典)  第8张

国内第一本数据可视化教材,如果你学习可视化是刚需,看这本。

是数据可视化的入门书籍,系统介绍了可视化的相关概念和常识,教材相对于工具书更为难读,但却能为你增长不少对可视化的认知。

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