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发表于 2018-12-18 14:47:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
  1、《为数据而生》
  书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下,相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
  2、《智能时代》
  这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍,分别以技术和思维方式的改变为主线,从工业革命这个角度嵌入,顺理成章的延伸出大数据与智能化,但是没有将过多笔墨放在技术的深究上,而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业,这正是作者的用心之处。
  3、《R语言预测实战》
  R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域,主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高,备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测,可以兼具效率与价值于一身。
  4、《数据之巅》
  这本书中,从小数据时代到大数据的崛起,作者以宏大的历史观、文化观、大数据观,给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
  5、《Hadoop权威指南》
  《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
  6、《Hive编程指南》
  《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南,旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
  想要成为大数据工程师,需要以下的专业技术知识:
  hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统、分布式存储、分布式计算框架大数据处理和分析技术等等。





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