作者：admin 发布时间：2023-11-09 00:20 分类：书籍推荐 浏览：104
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1、第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。
2、很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析，按照数据分析工作的完整流程来讲解。
3、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程，试验办法，最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
1、对于usercf：用户有了新的行为不会很快造成结果的变化，因为usercf是根据用户相似度矩阵进行推荐的，所以user本身的行为并不能造成推荐结果发生改变。
2、ItemCF（Item Collaboration Filter），又称 基于商品(物品)的协同过滤算法。其原理与UserCF类似，是基于用户对商品的偏好找到相似的商品，然后推荐相似的商品品给他。
3、首先回顾一下UserCF算法和ItemCF算法的推荐原理。UserCF给用户推荐那些和他有共同兴 趣爱好的用户喜欢的物品，而ItemCF给用户推荐那些和他之前喜欢的物品类似的物品。
1、统计知识 在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。
2、数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
3、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
4、数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。想更多了解数据挖掘相关的学科，推荐上CDA数据分析师的课程。
5、数据挖掘步骤 (1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。
作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。
即使你不把Java当回事，但是学大数据，你也需要安装什么软件，以及如何使用这些软件。
大数据和云计算是当前和未来的热门技术领域，具有广阔的发展前景和就业市场。本文将介绍学习大数据和云计算的方法和技巧，帮助读者更好地掌握这些技术。
首先，很多人会去搜索大数据所包含的知识板块，比如大数据基础编程、Hadoop平台搭建技术、大数据数据库及数据仓库、大数据统计理论、大数据数据挖掘模型、Spark大数据分析实战等等，回龙观电脑培训认为这些是学大数据必须掌握的。
小编可以很确定的告诉你，零基础U型诶下大数据不一定要去培训机构，自学也是可以很好地完成的。现在大数据培训也比较成熟，市面上有很多免费的视频学习教程，而且也有人通过这些内容完成了学习，并且找到了工作。
1、《深入浅出统计学》推荐理由：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，非常非常基础的统计书，适合任何一个没有基础的小白，文科生也能看懂，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。
2、数据分析入门：《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
3、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
4、《Big Data》这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。
5、经典小黄书：《谁说菜鸟不会数据分析》是本很好的书，但看过之后，这本书就真一文不值了。01 内容简介 很多人看到数据分析就望而却步，担心门槛高，无法迈入数据分析的门槛。
6、学数据分析可以看《Excel数据分析》《深入浅出数据分析》《谁说菜鸟不会数据分析》。
《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。
比较好的大数据入门的书有《大数据日知录：架构与算法》。《大数据日知录：架构与算法》是2014年电子工业出版社出版的图书，作者是张俊林。《大数据日知录：架构与算法》从架构与算法的角度全面梳理了大数据存储与处理的相关技术。
《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。
作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
了解统计学知识——10小时15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。
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