大数据技术入门书籍电子版
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简述信息一览：
怎样进行大数据的入门级学习?
Anintroduction to statistical learning with application in R：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。
阶段一大数据开发入门：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。阶段二大数据核心基础：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术，满足大数据开发行业的初级需求，可以从事ETL及Hive数仓工程师，据相关求职网站数据薪资可达8~12k。
原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
技术原理与架构：系统了解常用且重要的大数据组件，如Hadoop、FusionInsight HD等。 FusionInsight HD：掌握其数据导入导出功能，实现海量数据管理。 Hadoop生态系统：学会数据初步处理，包括HDFS和MapReduce。 HBase：掌握分布式数据库客户端操作和表操作。
大学生必读有关大数据书籍的书
1、《数据之巅》在《数据之巅》这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
2、大数据正以前所未有的速度，颠覆人们探索世界的方法、驱动产业间的融合与分立。《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》全面的阐述大数据在社会、经济、科学研究等方方面面的影响，大数据或许可以帮助大家澄清一些认知误区，有助于大数据在各行各业落地生根。
3、《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。
4、《大数据时代》是国外大数据研究的先河之作，本书作者维克托·迈尔·舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。中国政法大学校长黄进认为，大数据让我们更加深入走进信息社会，它不仅改变了我们的生活方式，还在改变着我们的思维方式，而且深刻影响着我们社会的转型和制度的创新。
5、武汉大学校长李晓红 推荐书目：《中国哲学简史》 作者：冯友兰 推荐理由：《中国哲学简史》是冯友兰先生用英文向西方读者介绍中国哲学的力作，长期作为世界各大学的通用教材。该书探讨了诸子百家的起源，明辨了宗教和哲学的区别，阐释了中国哲学的精神和问题，视界高远、参古纳今，尽显大家风范。
6、《人类简史》本书看点：◎北京大学校长推荐，本书让作者尤瓦尔·赫拉利一举成名。◎从认知革命、农业革命到科学革命，我们真的了解自己吗 ◎本书将带你从完全不一样的视角重看历史，作者笔下的历史，在科学中有深沉的人文关怀。
大数据入门书籍有哪些?
1、《云计算与大数据》（Michael Miller）分析云计算平台在大数据处理中的作用，并探讨云原生技术和服务。
2、《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
3、《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便Excel的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。
4、《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。
5、大数据时代必读的十本书： 谢谢***纳 《大数据分析：点“数”成金》你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，大数据是提升公司效益、大数据是拓展新的商业关系、大数据是制订更直观决策的秘诀所在，大数据足以使你的企业更上一层楼。
10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐
《深入理解Hadoop》作者基于实践经验，深入浅出地讲解了Hadoop框架，包含大量实例和技巧，帮助开发者快速掌握分布式系统。《Hadoop X HDFS源码剖析》本书基于Hadoop 0源码，详细剖析了HDFS X中各个模块的实现细节，适合从架构设计和源码实现角度了解HDFS的读者。
《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
《云计算与大数据》（Michael Miller）分析云计算平台在大数据处理中的作用，并探讨云原生技术和服务。
《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。
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