問答專欄Q & A COLUMN
如果不喜歡看視頻學(xué)習(xí)，看書籍也是一個(gè)很好的選擇。畢竟紙質(zhì)感的書籍允許我們?cè)谏厦鎸憣懏嫯?，做讀書筆記和歸納總結(jié)。
但是做讀書筆記的時(shí)候要注意，不要在第一遍的時(shí)候歸納知識(shí)點(diǎn)，因?yàn)榈谝槐榈臅r(shí)候什么都不會(huì)就很容易變成抄書了。
回歸正題，推薦幾本經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析書籍，這幾本書都不會(huì)很深?yuàn)W，但對(duì)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析一定有幫助。
1.《深入淺出數(shù)據(jù)分析》
這本書非常淺顯易懂，以類似“章回小說”的活潑形式向讀者展現(xiàn)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人員應(yīng)知應(yīng)會(huì)的技術(shù)：數(shù)據(jù)分析基本步驟、實(shí)驗(yàn)方法、最優(yōu)化方法、假設(shè)檢驗(yàn)方法、貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法、主觀概率法、啟發(fā)法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關(guān)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)整理技巧；
其中統(tǒng)計(jì)知識(shí)如果不會(huì)可以跳過，這個(gè)需要有部分統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，建議從頭開始系統(tǒng)性的學(xué)習(xí)。
2.《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》
大家都知道Python的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，不僅可以爬蟲，在數(shù)據(jù)可視化、以及數(shù)據(jù)分析還有人工智能庫領(lǐng)域應(yīng)用也比較多。像我就是用Python做的數(shù)據(jù)分析，這本書里面有大量具體的實(shí)踐建議，以及大量綜合應(yīng)用方法，可以說是Python領(lǐng)域中技術(shù)計(jì)算的權(quán)威指南。
看這本書籍需要掌握Python的基礎(chǔ)知識(shí)，建議還要學(xué)習(xí)一些Python爬蟲。
3.《精益數(shù)據(jù)分析》
這本書更側(cè)重于商業(yè)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)模型，他展示了如何用數(shù)據(jù)分析驗(yàn)證自己的設(shè)想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產(chǎn)品，以及提升企業(yè)知名度。里面有30多個(gè)案例分析，說白了就是如何實(shí)現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)。
這本書學(xué)習(xí)的不是知識(shí)和技術(shù)，我們需要從中學(xué)習(xí)的是他們數(shù)據(jù)分析的思維模式以及其中的商業(yè)模型。更簡(jiǎn)易偏向金融類數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析人員學(xué)習(xí)。
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大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線及各階段學(xué)習(xí)書籍推薦！廢話不多說，直接切入主題，有需要的小伙伴可以參考學(xué)習(xí)！
階段一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——java語言基礎(chǔ)方面
（1）Java語言基礎(chǔ)
Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2） HTML、CSS與JavaScript
PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用
（3）JavaWeb和數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕
推薦書籍：
《Effective Java中文版》（第2版）
本書為我們帶來了共78條程序員必備的經(jīng)驗(yàn)法則，針對(duì)你每天都會(huì)遇到的編程問題提出了有效、實(shí)用的解決方案。
書中的每一章都包含幾個(gè)“條目”，以簡(jiǎn)潔的形式呈現(xiàn)，自成獨(dú)立的短文，它們提出了具體的建議，對(duì)于Java平臺(tái)精妙之處的獨(dú)到見解，以及優(yōu)秀的代碼范例。每個(gè)條目的綜合描述和解釋都闡明了應(yīng)該怎么做，不應(yīng)該怎么做，以及為什么。
階段二、 Linux&Hadoop生態(tài)體系
Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推薦書籍：
1、《Big Data》
在大數(shù)據(jù)的背景下，我很少看到關(guān)于數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)層，數(shù)據(jù)處理需求分析以及數(shù)據(jù)架構(gòu)和存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)問題。這本書卻提供了令人耳目一新的全面解決方案。
2、《Hadoop權(quán)威指南》
《Hadoop權(quán)威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結(jié)合理論和實(shí)踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數(shù)據(jù)集的理想工具。
3、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。
階段三、 分布式計(jì)算。
（1）分布式計(jì)算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)（某一線公司真實(shí)項(xiàng)目）、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)（www.sina.com.cn）
（2）storm技術(shù)架構(gòu)體系
Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)
推薦書籍：
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大數(shù)據(jù)分析》是一本為Spark 初學(xué)者準(zhǔn)備的書，它沒有過多深入實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，而是更多關(guān)注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限于Spark 的用法，它對(duì)Spark 的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
2、《Spark機(jī)器學(xué)習(xí)：核心技術(shù)與實(shí)踐》
本書采用理論與大量實(shí)例相結(jié)合的方式幫助開發(fā)人員掌握使用Spark進(jìn)行分析和實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過這些示例和Spark在各種企業(yè)級(jí)系統(tǒng)中的應(yīng)用，幫助讀者解鎖Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法的復(fù)雜性，通過數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生有價(jià)值的數(shù)據(jù)洞察力。
階段四、 大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（一線公司真實(shí)項(xiàng)目）
數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用
階段五、 大數(shù)據(jù)分析 —AI（人工智能）
主要是講解Data Analyze數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、sklearn中三類樸素貝葉斯算法以及python機(jī)器學(xué)習(xí)等提升個(gè)人能力的內(nèi)容！
目前就整理到這里，大家有好的學(xué)習(xí)資料歡迎評(píng)論分享！
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