問答專欄Q & A COLUMN
如果不喜歡看視頻學習，看書籍也是一個很好的選擇。畢竟紙質感的書籍允許我們在上面寫寫畫畫，做讀書筆記和歸納總結。
但是做讀書筆記的時候要注意，不要在第一遍的時候歸納知識點，因為第一遍的時候什么都不會就很容易變成抄書了。
回歸正題，推薦幾本經典的數據分析書籍，這幾本書都不會很深奧，但對學習數據分析一定有幫助。
1.《深入淺出數據分析》
這本書非常淺顯易懂，以類似“章回小說”的活潑形式向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術：數據分析基本步驟、實驗方法、最優化方法、假設檢驗方法、貝葉斯統計方法、主觀概率法、啟發法、直方圖法、回歸法、誤差處理、相關數據庫、數據整理技巧；
其中統計知識如果不會可以跳過，這個需要有部分統計學基礎，建議從頭開始系統性的學習。
2.《利用Python進行數據分析》
大家都知道Python的應用領域非常廣泛，不僅可以爬蟲，在數據可視化、以及數據分析還有人工智能庫領域應用也比較多。像我就是用Python做的數據分析，這本書里面有大量具體的實踐建議，以及大量綜合應用方法，可以說是Python領域中技術計算的權威指南。
看這本書籍需要掌握Python的基礎知識，建議還要學習一些Python爬蟲。
3.《精益數據分析》
這本書更側重于商業的數據分析和數據模型，他展示了如何用數據分析驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。里面有30多個案例分析，說白了就是如何實現用數據驅動增長。
這本書學習的不是知識和技術，我們需要從中學習的是他們數據分析的思維模式以及其中的商業模型。更簡易偏向金融類數據分析領域的數據分析人員學習。
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大數據學習路線及各階段學習書籍推薦！廢話不多說，直接切入主題，有需要的小伙伴可以參考學習！
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2） HTML、CSS與JavaScript
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和數據庫
數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
推薦書籍：
《Effective Java中文版》（第2版）
本書為我們帶來了共78條程序員必備的經驗法則，針對你每天都會遇到的編程問題提出了有效、實用的解決方案。
書中的每一章都包含幾個“條目”，以簡潔的形式呈現，自成獨立的短文，它們提出了具體的建議，對于Java平臺精妙之處的獨到見解，以及優秀的代碼范例。每個條目的綜合描述和解釋都闡明了應該怎么做，不應該怎么做，以及為什么。
階段二、 Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
推薦書籍：
1、《Big Data》
在大數據的背景下，我很少看到關于數據建模，數據層，數據處理需求分析以及數據架構和存儲實現問題。這本書卻提供了令人耳目一新的全面解決方案。
2、《Hadoop權威指南》
《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。
3、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。
階段三、 分布式計算。
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基于Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日志告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
推薦書籍：
1、《Learning Spark》
《Spark 快速大數據分析》是一本為Spark 初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅僅限于Spark 的用法，它對Spark 的核心概念和基本原理也有較為全面的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
2、《Spark機器學習：核心技術與實踐》
本書采用理論與大量實例相結合的方式幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習算法。通過這些示例和Spark在各種企業級系統中的應用，幫助讀者解鎖Spark機器學習算法的復雜性，通過數據分析產生有價值的數據洞察力。
階段四、 大數據項目實戰（一線公司真實項目）
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
階段五、 大數據分析 —AI（人工智能）
主要是講解Data Analyze數據分析基礎、數據可視化、sklearn中三類樸素貝葉斯算法以及python機器學習等提升個人能力的內容！
目前就整理到這里，大家有好的學習資料歡迎評論分享！
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