大数据书籍知乎(大数据必看书籍)
本篇目录:
1、大数据入门书籍有哪些?2、对即将学习大数据专业的学生有什么建议和推荐的书籍?3、数据可视化的优秀入门书籍有哪些4、大数据与会计专业应该看什么书?5、有哪些关于云计算,大数据,物联网的书籍值得推荐大数据入门书籍有哪些?
《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。
对即将学习大数据专业的学生有什么建议和推荐的书籍?
1、《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。
2、《大数据分析:点“数”成金》你现在正坐在一座金矿上,这些金子或被埋于备份,或正藏在你眼前的数据集里,他们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制定更直观决策的秘诀所在,足以使你的企业更上一层楼。
3、《Hadoop权威指南》现在1版本刚刚发布,但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍,从x版本开始也不失为良策。
4、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。
5、今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐,希望对各位小伙伴有所帮助。数据分析进阶 《精益数据分析》本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品,以及行进企业知名度。
数据可视化的优秀入门书籍有哪些
那么数据可视化分析有哪些好书值得推荐呢?数据可视化 《数据可视化之美》在本书中,20多位可视化专家包括艺术家、规划师、谈论家、科学家、剖析师、核算学家等,展示了他们怎样在各自的学科范畴内翻开项目。
《MySQL必知必会》推荐理由:这本书把SQL写的非常简单,SQL确实也很简单,其实 pandas 就已可以实现很多数据管理的工作,而了解 SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。
《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。
数据分析入门版 入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人,常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。
大数据与会计专业应该看什么书?
《基础会计》,《财务会计》,《财务管理》,《管理会计》,《成本会计》,《审计》,《会计电算化》,《Python大数据应用基础》、《会计信息系统应用》、《大数据财务分析》等等。
大数据与会计专业主要学习课程有:会计专业课程:会计学、管理学原理、货币金融学、政治经济学、宏观经济学、微观经济学、财务管理、中级财务会计、高级财务会计等。数学统计课程:数学分析、高等代数、概率论、数理统计。
课程体系《宏微观经济学》,《经济法》,《财政与金融》,《基础会计》,《财务会计》,《财务管理》,《管理会计》,《成本会计》,《审计》,《会计电算化》。发展前景.就业方向.金融类企业:会计、出纳、审计。
有哪些关于云计算,大数据,物联网的书籍值得推荐
1、,《走近云计算》作者: 王鹏 副标题: 国内第一本原创云计算书籍。
2、我看过不少和物联网相关的书籍,下面我就推荐几本我认为比较好的物联网相关的书籍给大家。
3、从纵向技术线来看,内容包括云计算、电子标签 、M2M、两化融合、条形码、大数据、移动支付、EPC 编码、传感器、GPS技术和4G技术等,一条龙式的讲 解帮助读者理解移动物联网的技术架构。
4、《数据质量法》背后隐情,全国医改法案的波澜、统一身份证的百年纠结以及云计算、Facebook和推特等社交媒体等等,为您一一讲解数据创新给社会带来的种种变革和挑战。《大数据互联网大规模数据挖掘与分布式处理》。
5、《Hadoop权威指南》现在1版本刚刚发布,但官方并不推荐在生产环境使用。作为hadoop的入门书籍,从x版本开始也不失为良策。
到此,以上就是小编对于大数据必看书籍的问题就介绍到这了,希望介绍的几点解答对大家有用,有任何问题和不懂的,欢迎各位老师在评论区讨论,给我留言。
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