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拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。

负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。研究兴趣是计算广告技术、机器学习、大数据技术、信息检索等。

将大数据与人类文明融合在一起，这本书提供给我们的不仅是一种全新的叙事结构，它还将突破你的认知边界和思维极限，给你提供一个应对这个世界的全新的认知方法论。

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Python机器学习算法.epub 链接： https：//pan.baidu.com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ ？pwd=ps22 提取码： ps22 全书共有10 章。

这个百度的话，不好找，你去谷歌去找吧。还是很多的，我找过很多次的，资料还是很全的，格式都是pdf的格式的。

大数据专业系列教材,大数据专业应该看什么书?

《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。

《深入浅出统计学》理由：零基础可以轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。《商务与经济统计》理由：适合有基础的人看，可以深入了解统计学。零基础看这本书会有些困难。

数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。

人文历史类、自然科学类、就业指导类、文学艺术类。

大数据专业需要学习数据采集、分析、处理软件，如Python、R语言、Java等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。此外，还需要学习数学建模软件和计算机编程语言，如MATLAB、C++等。

数据科学与大数据技术专业基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议

1、个人建议如下：第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。

2、数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。

3、这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。

4、数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。

5、作为个人来讲，我挺建议积极主动的师弟师妹去当班长班干部，因为班级是你要生活四年的地方，大一的班委做得如何，是否足够团结，直接影响到你大学四年的班级精彩生活；至于要不要去学校的组织部门锻炼，这个见仁见智。

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《深入理解SPARK：核心思想与源码分析》结合大量图和示例，对Spark的架构、部署模式和工作模块的设计理念、实现源码与使用技巧进行了深入的剖析与解读。

开源技术爱好者，对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究，实践经验丰富。

深入分析Web底层协议及其实现方法。系统理解Spring MVC框架，为灵活开发高质量产品打下坚实基础。深入理解Spring MVC的编程技巧和设计理念，提高综合思考、整体架构的能力。

卷I》和《深入理解Android：卷II》。喜欢钻研，乐于分享，活跃于CSDN、51CTO和开源中国等专业技术社区，撰写的Android Framework源码分析的系列文章深受读者欢迎。2013年荣获51CTO读书频道评选的“最受读者喜爱的IT图书作者奖”。

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链接：密码：yo71 书名：Hadoop应用架构 作者：Mark Grover 译者：郭文超 豆瓣评分：7 出版社：人民邮电出版社 出版年份：2017-1 页数：304 内容简介：本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导。

百度网盘Hadoop云计算一体机实践指南高清在线观看 https：//pan.baidu.com/s/18BhPBvmmgeLuJNnsF_7IvA？pwd=1234 提取码：1234 内容简介 《Hadoop云计算一体机实践指南》是2013年机械工业出版社出版的图书，作者是李宁。

Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎，将大数据的查询速度和并发性能提升至原来的百倍以上，为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。

怎样进行大数据的入门级学习

1、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

2、作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。

3、在学习大数据的过程中，初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络，如果能够把握住学习大数据的关键问题，那么往往会提升学习效率，这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。

4、通过案例来学习大数据，还会积累一定的行业场景知识，这也会增加学习者的大数据落地应用经验。注重交流初学者往往会遇到很多问题，而在这些问题当中，最为重要的问题就包括学习的方向和脉络。

5、EXCEL内置的函数很多，有些函数是特定专业领域的，在实际工作使用中并非都能用到，因此不用把每个函数的语法结构和参数内容都进行掌握。

6、所以首先要选择一个适合自己的方向。学习编程等基础知识大数据的基础知识是数学、统计学和计算机，可以从编程语言开始学起，Python、Java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，可以选择一门学习。