怎样进行大数据的入门级学习
1R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用,那不妨就看看这两本:
R in action:我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说,一开始就学这本书,学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料,如官方发布的 R basics
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2Python
Think Python,Think
Stats,Think Bayes:这是Allen B. Downey写的著名的Think X
series三大卷。其实是三本精致的小册子,如果想快速地掌握Python在统计方面的操作,好好阅读这三本书,认真做习题,答案链接在书里有。这三本书学通了,就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
3Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data
Analysis:John
Tukey写于1977年的经典老教材,是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支,但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据,坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力,让数据可视化成为一门无比迷人的技术。
4Machine Learning & Data Mining
这一块就不多说了,不是因为它不重要,而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书,都是”世界名著“,都比较难读,需要一点点地啃。这两本书拿下,基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化,概率图模型(PGM)和深度学习(deep
learning)同样值得研究,特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难,啃K.Daphne那本大作实在太烧脑,也没必要,而且在数据领域的应用也不算很广。deep
learning目前工业界的步子迈得比学术界的大,各个domain的应用如火如荼,但要有公认的好教材问世则还需时日,所以PGM和deep
learning这两块就不荐书了。
转载于:https://www.cnblogs.com/baiyanfei502/p/9448272.html
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