大数据学习的有哪些相关书籍
时间过的真快,马上大半年都要过去了,今天推荐最近读的大数据专业书,当然也读了几本心灵鸡汤,特别分享于你。
1、阿里巴巴数据技术及产品部的《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》
它山之石,可以攻玉,大公司实践的书可以多读,笔者专门为这本书写过两篇读书心得,里面有很多的干货,可以起到开阔视野的作用,对实际工作有借鉴意义,值得精读。
推荐指数:四星
2、杨旭的《机器学习在线:解析阿里云机器学习平台》
读这本书是因为《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》,里面对于阿里的机器学习平台一笔带过,正好看到阿里新出版了这本书就顺便看了,其实这本书可以叫作平台使用说明书,虽然没有介绍具体的算法,但图文并茂的介绍了如何基于阿里机器学习平台进行挖掘,里面的流程设计和体验感觉不错,企业内要推广机器学习的确需要类似的利器,能较大的降低门槛,笔者会专门写篇文章来介绍,里面还是能看出很多的门道。
推荐指数:三星
3、Kimball的《数据仓库工具箱(第3版):维度建模权威指南》
读这本书还是因为《大数据之路:阿里巴巴大数据实践》,因为阿里介绍他们主要使用维度建模,因此还是想系统的理解一下,以前实践做的多,理论的少,现在回过头来还是有更多的感悟,它的维度建模的方法的确不错,但感觉部分翻译有些问题,有些没图示的长段表达有问题。
推荐指数:三星半
4、钟华的《企业IT架构转型之道(阿里巴巴中台战略思想与架构实战)》
公司同事贴出了这本书,正好看到就去读了,虽然里面大数据中台基本没讲,但其中台的思想的确到处都适用,前面几个关于中台价值和意义的章节写得特别好,说出了我想说但说不出来的感觉,比如很多人质疑建模的价值,你看了会有信心的。
推荐指数:四星
5、陈新河的《赢在大数据:金融/电信/媒体/医疗/旅游/数据市场行业大数据应用典型案例》
陈新河应该是软件定义世界(SDX)微信公众号的运营负责人,笔者也常逛这个公众号,这是本讲各个行业大数据应用的书,说得比较浅,做法重复雷同很多,算是个大杂烩,主要还是开阔下视野,比如了解哪些公司在做哪些应用。
推荐指数:二星
6、周鸿祎的《我的互联网方法论》
大佬的书读一读总会有启示,本书来回表达了一个核心观点,杀毒软件免费模式改变整个杀毒行业生态,最终赢得客户,是一种破坏性创新。
推荐指数:三星
7、克莱顿·克里斯坦森的《创新者的窘境》
其实是周鸿祎在其书里推荐的书,大数据也是新事物,其创新要注意什么呢? 这本算是经典书了,提的观点还是很深刻的,大公司失败并不在于其缺乏创新能力,而在于他所处的环境迫使他做出有利于当前的抉择,比如以当前客户的需求为核心可能最终毁了公司的未来,结合笔者自身所处的环境,读来还是很有启示的,很多道理前人已经说透了。
推荐指数:三星半
8、比尔·布莱森的《万物简史》
这是一本有关现代科学发展史的既通俗易懂又引人入胜的书,笔者从豆瓣科普书排名里面找的一本,因为前面的一些专业书有些读起来很“苦”,拿这本书调节一下,虽然号称通俗易懂,但其翻译好像有些问题,很多部分好像看懂了,又好像没看懂,很多表达逻辑有些问题,但的确是很好的科普书,很高兴的看完了。
推荐指数:三星半
9、戴尔·卡耐基的《人性的弱点》
卡耐基的书没怎么看过,实在惭愧,这本人性的弱点震撼还是蛮大的,特意把里面提到的一些原则写在笔记上,比如杜绝批评、给予他人诚挚的赞赏、换位思考等等。
推荐指数:四星
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