周末好福利：送你三本大数据热门好书

DBAplus社群 2018-07-23 10:04:51

数据采集、数据分析、数据价值挖掘……数据在企业发展中的核心战略性作用已毋庸置疑，作为与时俱进、挺立于企业软实力发展第一线的ITer，怎能不擅长大数据？

小编携手@图灵社区，带上三本大数据领域极受欢迎的热门书籍，用实力凝练的干货内容、案例配合的理解阅读来帮助你更好地学习大数据！

本

期

书

单

《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。

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《Spark高级数据分析（第2版）》

作者：Sandy Ryza，Uri Laserson，

Sean Owen，Josh Wills
译者：龚少成邱鑫

知名数据公司Cloudera数据科学家联合执笔；
Spark大规模数据分析实战宝典；
新版针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。

本书涵盖大规模数据分析中常用算法、数据集和设计模式。自第1版出版后一直位列亚马逊网站大数据分析类图书前茅。升级版在第1版的基础上，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。

新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。

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《Python数据科学手册》

作者：Jake VanderPlas

译者：陶俊杰、陈小莉

目前图灵最受读者欢迎的数据科学和数据处理好书；
掌握用Scikit-Learn、NumPy等工具高效存储、处理和分析数据；
大量示例+逐步讲解+举一反三，从计算环境配置到机器学习实战，切实解决工作痛点。

本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。

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