大数据分析书籍下载（大数据分析经典书籍）

大数据可以自学吗

自学大数据难不难？以北大青鸟学员的真实例子来说，有的学员是零基础，连如何安装软件，安装什么软件都不知道，在讲师的指导下，学员的大数据之旅第一步才得以进行。更别说大数据学习的内容还有很多，霍营电脑培训认为Java首先是基础，如果你有基础的话还稍微好点，至少可以看懂部分，如果你没有基础的话，那就很难办了。

无基础自学大数据难。若通过一定的努力和正确的学习方法，无基础自学大数据也不难。第一步：对于大数据的基本认知学习大数据，首先要明白大数据是什么，其未来的发展方向和应用场景有哪些？当然，很多从业者和求学者往往看重的是大数据行业的薪资水平，这样考虑固然无错，但是对于深刻理解大数据却并无实际意义。

大数据分析师的自学之路并不容易，通常需要较长的时间。自学过程中，缺乏系统的指导和直接的反馈，往往需要自己摸索和实践，这使得整个学习过程变得复杂且漫长。因此，为了确保能够掌握所需的知识和技能，寻求专业老师的帮助，学习不同的知识点，是非常必要的。

面对面授课，技术更新快：相较于通过观看免费视频自学，面对面授课的方式更直接、快速，尤其在技术快速更新的时代，培训班能够确保学习者及时接触到最新的技术动态。同行交流，掌握行业动态：在培训班中，学习者可以与其他对大数据技术感兴趣的人交流，从而即时掌握行业动态，拓宽视野。

学大数据要数学好吗

学大数据并不要求数学能力非常出众，但数学基础会对学习有所帮助。具体来说：编程技术是核心：大数据学习的关键在于掌握编程技术，它能够帮助学习者构建数据分析的框架，解决实际问题。因此，编程能力对于大数据学习至关重要。

想要学习大数据专业，其实并不完全依赖于数学基础的好坏，尽管数学确实为这一领域提供了坚实的基础。大数据专业涉及的是对数据的采集、整理、传输、安全、分析和呈现，这些任务更多地依赖于逻辑思维、编程能力和对技术的理解。

大数据与会计专业数学不好能学吗？可以学。大数据本身不是一个孤立的技术名词，而是涉及到多个学科的技术体系，其中以数学、统计学、计算机科学为代表。大数据专业相关的知识，确实与数学有一定的关联，但是数学好与不好，与大数据的学习并没有绝对的关系。

大数据技术需要数学好 拓展知识：数据科学与大数据技术专业对数学要求较高，一般人经过学习能够掌握相关知识和技能。该专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等领域。从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，解决实际问题。

自学数据分析需要看哪些书的

1、第一大类：理论类。 理论层面的书籍，比如《大数据时代》 、《数据之巅》 。第二大类：技术类。 技术层面的书籍，比如《Hadoop技术内幕》系列。这一类的书籍，主要是指系统技术类，在构建大数据系统时，系统如何运作，各系统组件的设计目标、框架结构、适用场景、工作原理、运作机制、实现功能等等。

2、《数据化处理：查询零售及电子商务运营》作者具有15年的出售及数据分析履历，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司，现在是数据化处理的咨询参谋和操练师。本书经过许多事例浅显易懂地阐明晰数据知道和零售思维。

3、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

4、深入浅出数据分析 （豆瓣） 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 （豆瓣） 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。

官方数据分析师认证!——BDA初级数据分析备考

提升考试通过率。全面提升能力：在BDA证书班，参与者将全面学习与企业业务相关的理论知识，掌握数据分析工具，学会撰写报告，并完成实战项目，最终收获官方认证的证书和就业推荐。综上所述，BDA数据分析师证书对于个人职业生涯发展具有积极影响，是值得投入时间和精力去考取的。

要考取BDA数据分析师证书，需要按照规定的流程进行报名、培训和考试。首先，你需要满足一定的报名条件。能遵守职业道德，并且能遵守涉及的信息安全和保密要求的数据分析工作相关人士，拥有专科以上学历（含在校生），并具备相应等级的技能培训经历证明，方可报名参加相应等级的考试。

另外，BDA证书能为企业开拓更多就业渠道，其认证书在亚太地区多个国家市场研究行业组织中获得认可，持有者可在日本、韩国、泰国等国家优先获得实习就业机会。同时，BDA数据分析师职业技能等级标准得到了国家标准化管理委员会的认可，证书在国家标准全文公开系统公示。

考试准备：材料：需准备两张二寸免冠证件照片和报名表。有效期：证书有效期为永久，成绩合格的科目有效期为3年。若某科目成绩低于60分，仅需补考该科目。培训推荐：培训机构：为保证培训质量，强烈推荐与BDA证书官方合作的探潜数据分析机构，提供初级数据分析考证班，适合初学者，短期内即可获得BDA证书。

大数据课程都学什么啊?

大数据要学的课程主要包括以下两大类：支撑性学科课程 统计学：概率与统计等，这些是大数据分析的基础，用于理解数据的分布、趋势和关联性。 数学：数学分析、高等代数等，为大数据处理中的算法设计和优化提供数学基础。

Linux操作系统：掌握Linux系统的基本操作对于大数据处理至关重要，因为许多大数据工具和平台都运行在Linux环境下。数据库与存储课程：数据库技术：理解数据库的基本原理和操作是大数据处理的基础，包括关系型数据库和非关系型数据库。

大数据专业的课程主要包括以下两类：基础课程： 数学分析：研究数量、结构、空间等概念的数学基础学科。 高等代数：研究代数结构、线性代数等内容的学科。 普通物理数学与信息科学概论：介绍物理学、数学与信息科学的基本概念及相互关系。 数据结构：研究数据的组织、存储和访问方式的学科。

大数据专业选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

大数据专业主要学习的课程和内容如下：主修课程： 数学基础：数学分析、高等代数、概率与统计等，这些课程为大数据处理和分析提供坚实的数学基础。 计算机科学基础：数据结构、算法分析与设计、程序设计导论与实践、离散数学等，这些课程让学生掌握计算机科学的基本理论和编程技能。

10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐

在学习Hadoop的过程中，你可以先从Hadoop的基本概念开始，如MapReduce、HDFS等。这些基础知识是理解Hadoop工作原理的基础。接着，你可以深入了解Hadoop的架构，包括其数据存储和处理机制。Hadoop的架构设计使得它能够处理大规模的数据，这使得它在大数据领域中具有独特的优势。

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。

大数据学习路线可以概括为以下几个阶段：基础准备阶段 Java学习：掌握Java SE基础语法，了解Java Web开发技术，为后续大数据框架的学习打下基础。 Linux系统：熟悉Linux操作系统的基本命令，掌握Shell脚本编写，了解高并发架构原理，以及Lucene和Solr等全文检索技术。

大数据专业学习需要掌握的技术主要包括以下几点：编程语言：JAVA：一种广泛使用的编程语言，适用于大数据处理中的多种场景。Scala：专为大规模数据处理而设计的编程语言，与Hadoop和Spark等大数据框架高度兼容。Python：因其简洁易学和强大的数据处理库而成为大数据领域的热门编程语言。