福利丨拿下这些大数据好书,在11月做更好的自己!

DBAplus社群 2017-10-31 11:18:13

据小编的不完全观察,近期发布的大数据文章都好评如潮,送出的大数据书籍也都受到了大家的热捧和喜爱。因此,为了满足大家日益增长的学习需求与激情,小编在此快马加鞭携手@图灵教育,带来一波更加不错的大数据译著推荐!

 

同时,在本文微信留言区写下你对社群大数据板块运营的意见或建议,抑或是你希望推送更多哪些主题的书籍与文章,截止至本周五(11月3日)中午12点,精选评论Top3的小伙伴即可获得本期推荐的任意好书一本哦~赶紧留下你的评论吧,福利不等人~

 

《Spark快速大数据分析》

作者:Holden Karau,Andy Konwinski,Patrick Wendell,Matei Zaharia

译者:王道远

 

  • Spark作者及核心成员作品,Spark社区贡献者执笔翻译

  • Spark入门第一书

 

本书全面介绍Spark核心概念和基本原理,注重Spark用法。教会读者用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集,使用简短的代码实现复杂的并行作业,了解从简单的批处理作业到流处理以及机器学习等应用。

 

 

《Python数据处理》

作者:Jacqueline Kazil , Katharine Jarmu

译者:张亮、吕家明

 

  • 教你学会轻松处理数据的方法,将数据处理过程自动化!

  • 全面掌握用Python进行爬虫抓取以及数据清洗与分析的方法,轻松实现高效数据处理!

 

本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据。

 

 

《数据科学实战》

作者:Rachel Schutt , Cathy O'Neil  

译者:冯凌秉 , 王群锋

 

  • 英文原版数据挖掘和算法类畅销书

  • 谷歌、微软、eBay数据科学家通过实际案例分享最新算法、方法与模型

  • 前谷歌高级统计师、哥伦比亚大学讲师Rachel Schutt,MIT数学博士后Cathy O'Neil力作

 

本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,由统计系讲授数据科学概论课程的讲师Rachel Schutt(受雇于谷歌),与数据科学顾问Cathy O'Neil(前D.E. Shaw定量分析师)合作撰写,每章都会邀请一位数据科学家嘉宾,他们都来自知名公司如谷歌、微软、或eBay,通过分享案例研究和实际使用的代码来讲授新的算法、方法或模型。

活动预告