自学大数据需要看哪些书？

身处大数据时代，我们的生活正在大数据的发展当中潜移默化地发展着改变，大数据市场也在不断地扩张当中，很多人想学大数据，但是不知从何开始。今天我们来聊自学大数据需要看哪些书？

大数据书籍推荐：

《为数据而生》作者：周涛

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。作者提供了一套基本的大数据分析框架：确定问题和指标、清洗数据、特征提取和选择、模型训练、模型融合。

《Hadoop：权威指南》作者：Tom White

Hadoop是目前的大数据处理主流框架之一，身为Hadoop顾问和Apache软件基金会成员的Tom White写了这本标准指南，内容包括作者的个人见解和一些有用的资源对于Hadoop的设置及整体流程有完整的介绍。

《大拐点》作者：Scott Stawski

作者主要关注原始数据存储和挖掘系统、如何部署以及在现实世界中的使用情况。这本书不仅是一个理论指南，还揭示了实际的工作系统，以及如何把相应模式套用到你的企业或公司

《预测分析》作者：Eric Siegel

本书详细解释了如何获取多种形式的数据和信息，并将其转化为可实施的预测或见解的方法。本书的核心目的是帮助专业人员更好地了解他们的受众。本书不仅可以帮助你做到这一点，而且还提出必要的预测算法来改进未来的操作和流，可以说是预测分析的圣经。

《数据之巅》作者：涂子沛

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。对于建立大数据行业背景体系，这本书绝对值得一读。

自学大数据需要看哪些书？以上的这些书可以供大家参考选择，在大数据的前期学习准备当中，通过这些书籍来学习，对于理论体系的建立，还是很有好处的。

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