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想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
学习大数据需要掌握多种技能和工具,包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐,供您参考:
- 《大数据时代》:这本书是大数据领域的经典著作之一,作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》:这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》:这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》:这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具,包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》:这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术,包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
- 学习编程基础:了解编程语言的基本概念和语法,掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术:了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术:了解数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术:掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧,包括算法、模型、框架等。
- 实践项目:通过实践项目来巩固和应用所学知识,提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍,希望对您有所帮助。
大数据可以自学,有J***a开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂,不同的就业方向使用的技术差异也比较大,加之作为比较新的技术网上的学习***很少,自学难度大,零基础建议报班培训学习。
推荐书籍:
《Effective J***a中文版》
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
《Spark机器学习:核心技术与实践》
大数据学习可以从最基础的j***a语言入手,然后去学习Linux&Hadoop生态体系,一些分布式的技术理念,再然后就是学习机器学习,深度学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
(1)J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与***类
(2)J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍:
《Effective J***a中文版》(第2版)
这本书是学习j***a必备书籍,看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
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