大数据自学书籍？ 大数据必看书籍？

怎样进行 大数据的入门级学习?

大数据开发入门可以按照以下步骤进行：掌握Linux 系统和Hadoop生态体系：Linux系统：大数据开发的框架通常搭建在Linux系统上，因此需要熟悉Linux开发环境，包括基本的命令操作、文件管理等。Hadoop生态体系：Hadoop是大数据的基础架构，能够搭建大型数据仓库，处理PB级别数据的存储、分析等业务。

要入门AI大数据，需要学习以下关键内容：编程技能：掌握一门或多门编程语言：如python、R或Java等，这些语言在大数据处理和分析中非常常用。学习如何使用编程进行数据操作：包括数据清洗、转换、合并等，以及如何使用编程进行数值计算和统计分析。

\x0d\x0a了解统计学知识——10小时\x0d\x0a15个小时只够你了解一下统计学知识，作为入门足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多的统计知识。

大数据入门书籍有哪些

以下是几本适合大数据入门的书籍：《大数据时代》简介：本书是国外大数据系统研究的先河之作，通过丰富的案例展示了大数据在各行业中的应用价值。书中详细描述了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋企业的实践案例，为读者提供了宝贵的学习经验和启发。

《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。

《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。

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。

《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。

自学数据分析需要看哪些书的

1、《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。本书经过许多事例浅显易懂地阐明晰数据知道和零售思维。

2、深入浅出数据分析（豆瓣）这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。啤酒与尿布（豆瓣）通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

3、首先需要学习的知识，也就是需要学习的书籍，概率论、统计学、多元统计分析、数据挖掘、sql数据库等相关书籍教材，基本上这些书名都有对应的书，所以这些是必须要学习的。

4、《excel 2023基础教程》《EXCEL高级应用实战宝典》《Excel数据分析从入门到精通》《Excel 2023公式与函数使用大全》《Excel 2023基础教程》：这本书适合初学者，详细介绍了Excel 2023的基本操作，包括工作簿、工作表、数据录入、格式设置等。

5、《Python数据科学手册》（JakeVanderPlas著）：这本书以Python为工具，介绍了统计学的基本概念和方法，并通过实例演示了如何使用Python进行数据分析和可视化。《统计学基础》（贾俊平著）：这本书是一本经典的统计学入门教材，内容简明扼要，适合初学者阅读。

6、《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。

大数据可以自学吗

1、大数据可以自学。但自学大数据的难易程度和学习效果会受到多种因素的影响，以下是一些关于大数据自学的关键点：入门难度因人而异：对于计算机专业出身的学习者来说，由于与专业技能相对对口，入门大数据会相对容易一些。对于非计算机专业的毕业生来说，自学大数据可能较为费力且耗时，缺乏系统规划容易浪费精力。

2、大数据是可以自学的。随着互联网的普及和在线教育资源的丰富，越来越多的人选择通过自学来掌握大数据技术。以下是一些关于如何自学大数据的建议：明确学习目标在开始自学之前，首先要明确自己的学习目标。

3、无基础自学大数据确实有一定的难度，但并非不可能。认知难度：刚开始接触大数据时，可能会觉得它很抽象、很难理解。毕竟，大数据不仅仅是一堆数据那么简单，它涉及到数据的收集、存储、处理和分析等多个环节。不过，只要你愿意花时间去了解，逐渐就能掌握它的基本概念和原理。

4、大数据自学之道大数据领域对于计算机专业出身者而言，入门较为容易，与专业技能相对对口。然而，对非计算机专业的毕业生来说，自学大数据则较为费力，且耗时，且没有系统规划容易浪费精力。因此，报班学习，获取专业规划，通常比自行在家学习更有效。

5、自学大数据能成功吗？自学大数据其实还是比较难成功的，大数据具备什么特点呢？大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值密度）、Veracity（真实性）。要掌握好大数据的每一个特性，并且在还没有人辅助的情况下真的很难，从这些特性也可以看出大数据的学习是需要团队协助的。