如今我们身处于一个大数据时代，不管是云计算、社交网络，还是物联网、移动互联网和智慧城市，都要与大数据搭上联系。
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及。学习大数据，除了线上的课程，一些经典的技术书籍是非常实用且有帮助的。
时代总是不断的发展，所以就要不断刷新自己的知识，保持上手的经验。能够在这个行业中取得成功，就需要完美的项目经验与技能的组合，尽管网上有很多相关的资源，这里专门推荐一些好的书籍给你。
大数据基础语言的学习
Java语言基础：
Java编程语言概述、Java基础语法、Java流程控制、Java数组与类和对象、Java面向对象、数字处理类与核心技术、集合框架、I/O与反射、多线程、高级Java框架深度学习
HTML、CSS与JavaScript：
HTML、拓展XHTML的使用、CSS样式表、DIV+CSS布局、WebApp页面布局、JavaScript开发、、jQuery应用
Web和数据库：
Javascript精讲数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕、servlet
推荐书籍：
《Effective Java》
这本书为我们带来了共78条程序员必备的经验法则，针对你每天都会遇到的编程问题提出了有效、实用的解决方案。书中的每一章都包含几个"条目"，以简洁的形式呈现，自成独立的短文，它们提出了具体的建议，对于Java平台精妙之处的独到见解，以及优秀的代码范例。每个条目的综合描述和解释都阐明了应该怎么做，不应该怎么做，以及为什么。
Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推荐书籍：
《Big Data》
在大数据的背景下，我很少看到关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题。这本书却提供了令人耳目一新的全面解决方案。
《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
分布式计算
分布式计算框架：
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理
Storm技术架构体系：
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解
推荐书籍：
《Spark 快速大数据分析》
《Spark 快速大数据分析》是一本为Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
《Spark机器学习：核心技术与实践》
本书采用理论与大量实例相结合的方式帮助开发人员掌握使用Spark进行分析和实现机器学习算法。通过这些示例和Spark在各种企业级系统中的应用，帮助读者解锁Spark机器学习算法的复杂性，通过数据分析产生有价值的数据洞察力。
大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
推荐书籍：
《深入浅出数据分析》
数据分析经典入门。通俗简单，看这本书虽学不到什么数据分析的技能点，却能够让你对数据分析的相关概念有大致的了解。有利于你构建数据思维的基石，尝试跟着作者的思维逻辑去思考、感悟，记住其中提到的一些数据分析原则。
《赤裸裸的统计学》
结合生活讲解统计知识，生动有趣。作者从自身出发，讲述自己从一个只知道学习的学霸，开始发现统计学的乐趣，并将其运用到生活中的故事。因此避免了统计学一上来就是各种晕头晕脑的专业概念的枯燥感。
《精益数据分析》
这本书举例了多种产品，分析了它们的指标、模型。同时将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧。（对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。）
大数据分析 —AI（人工智能）
主要是Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及python机器学习等提升个人能力的内容！
推荐书籍：
《R语言实战》
如果要用R语言做数据分析，建议读完《深入浅出数据分析》之后，就开始读这本。从工具的安装，到具体分析方法在R语言中的实现，讲解详细，可操作性极强，是一本非常值得读的数据分析书。
《数据科学实战》
这本书被业内誉为是“数据分析和机器学习之间的桥梁”。
网评：对于做了一段时间数据分析工作的人，这无疑是进阶更高维度的好书，很难有一本书，能够让你从简单的数据分析平滑地过渡到机器学习和数据挖掘，这本书我认为是这方面做的最好的一本。
《数据可视化之美》
国内第一本数据可视化教材，如果你学习可视化是刚需，看这本。是数据可视化的入门书籍，系统介绍了可视化的相关概念和常识，教材相对于工具书更为难读，但却能为你增长不少对可视化的认知。
在学习大数据的过程中，有这些书的帮助一定会事半功倍，或许职坐标也是个不错的选择，系统学习加真实企业项目实战，让面试更容易，工作更轻松。
在大数据时代，如果只是安于现状，不注重自我提升，那么，不久的将来，你很可能成为公司的“人肉”取数机，影响以后的职业生涯。
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