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大数据入门书籍有哪些
1、《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》，张文霖等编着。属于入门级的书，适合初学者。《统计学》第五版，贾俊平等编着，中国人民大学出版社。比较好的一本统计学的书。《数据挖掘导论》完整版，[美]Pang-Ning Tan等着，范明等翻译，人民邮电出版社。
2、第十阶段为数据挖掘主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
3、另外涂子沛的大数据 （豆瓣）也值得一看，虽然这里介绍的主要是时代发展和大背景，但也有一章专门涉及数据可视化处理。
4、第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。现在已经进入大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不适用于 参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》 王斌 译著。第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。
5、推荐书籍：《R语言初学者指南》，[英]Alian F.Zuur 等，西安交通大学出版社 《R语言实战（第2版）》，Robert I.Kabacoff ，人民邮电出版社阶段三：大数据平台下的分析 在一些大公司，海量数据的情况下，数据都是运行在大数据平台上（Hadoop），还需要懂MapReduce、Hive、HBase数据仓库等技术。
6、《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。
数据可视化的优秀入门书籍有哪些
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。《大数据的冲击》本书是日本最畅销的大数据商业应用指南。
第6本是《Cartographies of Time》，它深入探讨数据可视化的历史，特别关注视觉表现随时间的发展。书中揭示了现代挑战与过去数百年的相似之处，通过详尽的600年欧洲和北美时间图示，带你追溯视觉时间线的演变历程。
《Excel数据分析从入门到精通》：这本书专注于Excel在数据分析领域的应用。它详细介绍了如何利用Excel进行数据处理、数据分析方法、数据可视化等方面的内容，适合商务人士或数据分析爱好者。
入门书籍：《大数据技术：概念、体系和框架》（冯经纬、刘峰）系统介绍大数据技术的基本概念、体系架构和发展趋势。《大数据处理实战》（王冲）以案例驱动的方式讲解大数据处理的实践方法，涵盖了数据***集、存储、分析和可视化。
入门与进阶之旅踏上ECharts的学习之旅，首先推荐《ECharts数据可视化》这本书。这本书旨在为不同层次的学习者提供全面的指导。基础篇（1-4章）是你的启蒙课程，它将带你了解ECharts的背景，掌握组件的安装和开发环境的搭建。
读《大数据时代》心得体会
1、大数据时代，数据生产与存储呈指数级增长，这预示着人工智能系统的适应与改进。面对数据量的挑战，人工智能专家已具备一定处理能力。然而，大数据环境的变化速度对某些AI应用构成难题。数据准确性愈发成为关键，尤其是对于分类方法及无监督AI方法。数据是构建技术（特别是AI）的基础。
2、《大数据时代》这本书。它被包括宽带资本董事长田朔宁、知名IT评论人谢文等专业读者鉴定为“大数据领域最好的著作没有之一，一本顶一万本”。有这么好吗？看完自己评价吧。
3、维克托·迈尔-舍恩伯格教授的《大数据时代》，对产业实践者、***、公众机构都极具价值。拥抱“大数据时代”，中国创新将抓住历史机遇。田溯宁、张亚勤等人士肯定了大数据对思维方式、生产方式、生活方式的革命性影响。大数据改变了我们的思考方式，从因果关系转向相关关系，要求企业把握思维方式的转变。
4、大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个480年代。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了大数据的基本概念，并由塔吉特与《犯罪预测》，两个案例让我们深切的体会到了《大数据》的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。
《大数据时代》的读后感
1、在大数据的崭新时代，我深感《数据之巅》中对***角色的前瞻性建议——推动数据治国，强调系统数据的价值。
2、《数据之巅》一书不仅向读者展示了美国、日本和中国在数据文化发展过程中的独特路径，更深入探讨了数据在社会、政治、经济和军事决策中的重要作用。从美国的历史视角来看，数据从一种辅助性工具转变为指导决策的核心要素，其作用和价值显著提升。
3、到最后统计总数也是一个烦恼的过程，更别提你统计一年中你到底消费了那些，现在每年底就会有微信，支付宝等一些app可以让你看到你一年中不同消费的占比，这就是根据你每天的消费类型做了数据的统计，个人对数据的重要性可想而知，大数据时代我们不仅要有智商、情商，还要有数商，三者同等重要。
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