作者：admin 发布时间：2024-01-19 04:35 分类：资讯 浏览：155
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以下是一些大数据学习书籍的推荐：《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。
案例如下：交通大数据畅通出行 交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。
他们需要明白系统的运作机制，利用系统来实现大数据的应用开发，以及系统运维优化等。第三大类：应用类。 应用层面的书籍，比如《数据挖掘技术》 、《基于SPSS的数据分析》等等。
大数据与会计专业是两个不同领域的结合，需要掌握相关的知识和技能。以下是几本建议阅读的书籍： 《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。
《深入理解SPARKspark书籍推荐豆瓣：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行spark书籍推荐豆瓣了深入的剖析与解读。
开源技术爱好者，对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究，实践经验丰富。
本书是经典畅销书“深入理解Android”系列的新作，由资深Android系统专家邓凡平先生撰写，全志和高通等公司资深专家担任技术审校并强烈推荐。
陈文 资深Android开发工程师，深入分析过Android系统的源代码，对Android系统的底层原理有非常深入的认识，尤其是与网络编程相关的功能模块。精通XMPP协议和企业级云端系统的构建，现从事移动互联网系统的框架设计和研发工作。
深入分析Web底层协议及其实现方法。系统理解Spring MVC框架，为灵活开发高质量产品打下坚实基础。深入理解Spring MVC的编程技巧和设计理念，提高综合思考、整体架构的能力。
《深入理解Java虚拟机spark书籍推荐豆瓣：JVM高级特性与最佳实践(第2版)》共分为五大部分，围绕内存管理、执行子系统、程序编译与优化、高效并发等核心主题对JVM进行了全面而深入的分析，深刻揭示了JVM的工作原理。
1、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说spark书籍推荐豆瓣的生动办法spark书籍推荐豆瓣，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。
2、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。
3、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。
1、《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。
2、《为数据而生》书中分别阐述在大数据0、大数据0和大数据0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
3、《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。
4、《数学之美》本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂，让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 —— 怎样化繁为简，怎样用数学去向理工程问题，怎样跳出固有思维不断去考虑立异。
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。
数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法，大致有十三种常用的数据挖掘的技术。
统计技术 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。
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