許多對(duì)大數(shù)據(jù)對(duì)比感興趣的人，想知道有關(guān)大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)書本材料有哪些，今天馬哥教學(xué)來(lái)為我們引薦一波大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需求的書本：

1.《大數(shù)據(jù)分析：點(diǎn)“數(shù)”成金》

該書向讀者介紹怎樣將大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于各行各業(yè)。在中，你將了解到如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，怎樣從數(shù)據(jù)中揭示趨勢(shì)并轉(zhuǎn)化為競(jìng)爭(zhēng)策略及攫取價(jià)值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業(yè)的智能化水平，將有助于企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題，提升利潤(rùn)空間，提高生產(chǎn)率并發(fā)現(xiàn)更多的商業(yè)機(jī)會(huì)。

2、《大數(shù)據(jù)時(shí)代 》

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》是國(guó)外大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型，并用三個(gè)部分講述了大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革?！洞髷?shù)據(jù)時(shí)代》認(rèn)為大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了新發(fā)明和新服務(wù)的源泉，而更多的改變正蓄勢(shì)待發(fā)。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數(shù)據(jù)先鋒們具價(jià)值的應(yīng)用案例。

3、《云端時(shí)代殺手級(jí)應(yīng)用：大數(shù)據(jù)分析》

《云端時(shí)代殺手級(jí)應(yīng)用：大數(shù)據(jù)分析》分什么是大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)大商機(jī)、技術(shù)與前瞻3個(gè)部分。第一部分介紹大數(shù)據(jù)分析的概念，以及企業(yè)、政府部門可應(yīng)用的范疇。什么是大數(shù)據(jù)分析？與個(gè)人與企業(yè)有什么關(guān)系？將對(duì)全球產(chǎn)業(yè)造成怎樣的沖擊？第二部分完整介紹大數(shù)據(jù)在各產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用實(shí)況，為企業(yè)及政府部門提供應(yīng)用的方向。提供了全球各地的實(shí)際應(yīng)用案例，涵蓋零售、金融、政府部門、能源、制造、娛樂(lè)、醫(yī)療、電信等各個(gè)行業(yè)，充分展現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的效益。第三部分則簡(jiǎn)單介紹了大數(shù)據(jù)分析所需技術(shù)及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，為讀者提供了應(yīng)用與研究的方向。

4、《大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》

《大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》源自作者在斯坦福大學(xué)教授多年的“Web挖掘”課程材料，主要關(guān)注大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際算法。書中分析了海量數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)挖掘常用的算法，介紹了目前Web應(yīng)用的許多重要話題。主要內(nèi)容包括：分布式文件系統(tǒng)以及Map-Reduce工具；相似性搜索；數(shù)據(jù)流處理以及針對(duì)易丟失數(shù)據(jù)等特殊情況的專用處理算法；搜索引擎技術(shù)，如谷歌的PageRank；頻繁項(xiàng)集挖掘；大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集的聚類算法；Web應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題：廣告管理和推薦系統(tǒng)。

以上即是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的一些書本材料引薦，更多大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)概況，我們能夠到馬哥教學(xué)咨詢了解。