大数据时代，我们的生活也因为大数据的发展的在发生微妙的变化，大数据市场也在不断扩大，很多人想学大数据，却不知道从何下手。下面就为大家推荐一些大数据学习的书籍，希望能帮助学习大数据的小伙伴提升知识和技能。
《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。
《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。
《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。
《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。
在大数据前期学习准备中，通过这些书的学习对理论体系的建立是非常有益的。通过书本学习大数据主要是培养对大数据行业更深层次的理解和认知，重点是行业发展和理论认知，真正的学习要结合技术进行。
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