大数据必看书籍有哪些，12本大数据高分必读书籍(附2023年最新排行榜前十排名名单)

机器学习和数据分析密不可分，除了网课，一些优质图书也肯定能帮到你的忙，今天推荐10本技术图书，都是非常实用且有帮助的，多读读多看看，肯定获益匪浅。

机器学习和数据分析是一对复杂且相互关联的概念。为了跟上潮流，你需要做足准备，花时间研究并且更新知识。即使日复一日地在这个行业工作，仍然有可能落后于当前的趋势。

为了不落人后，最好的方式是继续刷新自己的知识，同时保持上手的经验。在这行业中要取得成功，需要完美的项目经验和技能组合。尽管网上有大量的资源，我们仍要专门推荐一些好的实体书籍。

1

Machine Learning Yearning

By 吴恩达

由现代数据，大数据和数据科学开发并生产出的机器学习系统已经不是什么秘密。虽然它们不一定是同义词，但却是互相关联的，因此如果你在数据行业工作，那么提高对机器学习的理解和认识是个好的选择。

在本书中你可以学到一些洞察能力，例如你应该多长时间收集一次训练数据集，如何使用端到端的深度学习，以及如何利用你正在创建的系统来共享数据和统计信息。

目前市面上绝大部分机器学习的书侧重于模型理论与证明推导，鲜有涉及工程产品实践，然而在工作中，这往往是重点与难点。这本书是Ng在机器学习工程实践中的经验总结，非常实用且独一无二的一本书，短小精悍但干货十足，强烈推荐给从事数据领域的团队与个人。

2

Hadoop：权威指南

by Tom White

Apache Hadoop是用于处理和管理大量数据的主要框架。任何从事编程或数据科学工作的人都有必要熟悉这个平台。事实上，这是开发可扩展系统最有效的方法之一。

作为Hadoop顾问和Apache软件基金会成员，Tom White写的这本标准指南，包罗了作者的个人见解和一些有用的资源，并能引导你完成Hadoop的设置并且过一遍整体流程。

Apache Spark是你可能需要花时间学习的另一个重要平台。

《Hadoop权威指南》是Hadoop权威参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。

3

预测分析

By Eric Siegel

本书帮助专业人员更好地了解他们的受众，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。你将学会如何识别他们购买的产品和服务，访问的地点，与他们产生共鸣的内容等等。

众所周知，数据科学家的工作是查看未经过滤的原始数据，并发现可用的趋势和模式。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程，可以算是预测分析的圣经。

4

用数据讲故事

By Kole Nussbaumer Knaflic

《用数据讲故事：商业专业人士的数据可视化指南》 是业内的重要读物，甚至对与商业不怎么相关的人士也极为重要。为什么呢？

本书通过大量案例研究介绍数据可视化的基础知识，以及如何利用数据创造出吸引人的、信息量大的、有说服力的故事，进而达到有效沟通的目的。具体内容包括：如何充分理解上下文，如何选择合适的图表，如何消除杂乱，如何聚焦受众的视线，如何像设计师一样思考，以及如何用数据讲故事。

5

大拐点

By Scott Stawski

本书对于了解当前数据分析和云计算行业的发展势头十分有帮助。特别值得注意的是，Stawski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。

它不仅是一个理论指南，还揭示了实际的工作系统，并且提到如何把相应模式套用到你的企业或公司。更重要的一点是，你可以从本书中清楚了解如何在组织内部署这些工具和平台。

6

统计学习导论

基于R应用

By Gareth James等人

本书概述了统计学习领域，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，这些数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。书中介绍了一些最重要的建模方法和预测技术，以及它们的相关应用。内容涉及线性回归、分类、再抽样方法、压缩方法、基于树的方法和聚类等，用彩图和实例来阐释相关方法。因为本教材的主要目标是方便自然科学、工业和其他领域的从业者使用统计学习技术，所以每章都有在R中实现所介绍的分析方法的指导内容。

本书只假定读者先修《线性回归》课程，并不要求读者具有矩阵代数知识。读者对象是那些希望利用前沿的统计学习技术来分析数据的人士，既包括统计学专业的师生，也包括非统计学专业的人员。

7

商业中的数据分析

By Foster Provost,

Tom Fawcett

本书由著名数据科学专家Foster Provost和Tom Fawcett撰写，介绍了数据科学的基本原理，让你从收集的数据中提取有用的知识和业务价值所需的“数据分析思维”，并可帮助你了解当今使用的许多数据挖掘技术。

这本书会特别标记出较为困难的技术部分，并深入浅出的介绍数据挖掘中诸如分类、聚类和回归等几个重要的概念，这也是这本书的有趣之处。书中也包含了这些概念在商务上的的直接应用。

8

数据科学实战

By Cathy O'Neil,

Rachel Schutt

本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义，它界定了数据科学的研究范畴，是一本注重人文精神，多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外，本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。

本书适合所有希望通过数据分析解决问题的人阅读参考，包括数据科学家、金融工程师、统计学家、物理学家、学生及其他对数据科学感兴趣的人。

9

Show Me the

Numbers

By Stephen Few

在BI产业有30多年的经验之后，Stephen Few并不针对哪一种可视化工具进行钻研，而是从更高层次的去讨论，什么图形该怎么使用，来传达什么样的讯息是最有效的，以及数据分析产业的发展与趋势。

这本书中，他介绍了可视化的起源和背后的应用，为读者提供实际的设计指导，针对不同数据使用者的不同使用场景给出建议，在一些现在流行却有潜在问题的可视化设计上做出改进。

10

精益数据分析

By Alistair Croll，

Benjamin Yoskovitz

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷/持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。那些想要验证自己的创意、解决实际问题和渴望拥有成功事业的人，可以把本书当成一套明确的实践计划、一幅清晰的创业路线图、一本实践指南，或者一套反复实践的方法论。

11

Storytelling With

Data 用数据讲故事

KoleNussbaumer Knaflic著

这是一本权威的可视化指南，可以让你了解应该如何处理你收集的所有有用的数据。许多见解适用于常用技术，对于专业人士很有帮助。是业内任何人都必备的重要阅读物，甚至行业外人士也合适一读。

简而言之，本书涉及大量数据的组织和提取。这意味着过滤掉大量不明确的数据，改进数据收集流程，并提出相关的和实际的数据可视化。

12

基于R语言的统计学习导论

Gareth James等著

统计学习和相关的方法是数据科学工作所必需的。这本教科书能够帮助从本科生到博士生了解这些概念。

另外，它也提供了很好的R语言算法，有详细的解释和演练。这样做的原因是，你可以在练习数据科学的时候把它作为一个直接的资源，特别是在学习阶段。

这是一本好书，值得定期回顾，这些概念和信息对于日常应用也是实用的。