大数据工程专业知识和实务教材.docx

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1、大数据工程专业知识和实务教材第一本：ODPS权威指南：阿里大数据平台应用开发实践适用人群及分类：大数据开发工程师这本书是非常经典的大数据平台开发教材，虽然出版的时间比较早，而 阿里云的大数据平台已经从ODPS升级迭代为MAXCOMPUTE ,但是 此书中有大量的工业级SQL代码，并且对于SQL的原理做了非常详细 的说明，作为工具书备查相当不错。第二本：精通数据科学从线性回归到深度学习适用人群及分类：数据科学家、数据分析师、算法工程师阅读前所需技术基础：对于数学并不厌恶，希望掌握机器学习算法原理,有基本的数学基础知识，能够有基本的PYTHON基础更好本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学

2、到机器学习、深度 学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入 探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用， 将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应 用场景。本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数 据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学 及相关专业的师生用书和培训学校的教材。第三本：大数据架构详解：从数据获取到深度学习适用人群及分类：大数据工程师（以架构为主）阅读前所需技术基础：对于大数据的架构知识有较深入掌握，此书并不 属于入门教材，因此对于零基础而希望从头学习的读者暂时不推荐阅读本书从架构、

3、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端 到端的知识。主要内容包括三部分：第一部分从数据的产生、采集、计 算、存储、消费端到端的角度介绍大数据技术的起源、发展、关键技术 点和未来趋势，结合生动的业界新产品，以及学术界新的研究方向和成 果，让深奥的技术浅显易懂；第二部分从业务和技术角度介绍实际案例， 让读者理解大数据的用途及技术的本质；第三部分介绍大数据技术不是 孤立的，讲解如何与前沿的云技术、深度学习、机器学习等相结合。第四本：大数据分析与算法适用人群及分类：数据科学家、数据分析师、算法工程师阅读前所需技术基础：有一定的R语言基础，希望掌握机器学习算法原 理，能够有统计知识基础更好本

4、书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术，包括数据分析、基本学 习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言 进行大数据分析等。本书可以作为高等院校计算机专业本科生和研究 生，以及其他专业研究生的人工智能课程的教材，也可以作为相关教师 和数据分析技术人员的参考书。第五本：机器学习适用人群及分类：数据科学家、数据分析师、算法工程师阅读前所需技术基础：本书作为机器学习经典教材，需要有一定的数学 基础知识，全书比较偏向于理论，特别适合在校学生和研究人员的备查 工具书机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域 的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全

5、书共16章，大致分为3个部分：第1部分（第13章）介绍机器学习的 基础知识；第2部分（第410章）讨论一些经典而常用的机器学习 方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚 类、降维与度量学习）；第3部分（第1116章）为进阶知识，内 容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、 规则学习以及强化学习等.每章都附有习题并介绍了相关阅读材料，以 便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可作为高等院校计算机、自动化 及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人 员和工程技术人员阅读参考。第六本：商业数据分析适用人群及分类：数据科学家、数据分析师、商

6、业分析师阅读前所需技术基础：可以作为入门教材，但是有统计基础知识的更好, 没有编程要求，特别适合商业分析师了解算法的原理，有详细的操作步 骤商业数据分析提供了商业分析的全景式内容，包含描述性、预测性 和规定性分析，这在其他任何书中不曾涵盖。本书提供循序渐进的指导， 帮助学生学习Excel及其功能强大且使用便利的插件，如用于数据挖掘 的 XLMinder 和用于优化与仿真的 AnalyticSolverPlatformo第七本：旧M SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹适用人群及分类：商业分析师、数据分析师、工作中需要用到SPSS的 各类人员阅读前所需技术基础：需要接触过旧M SPSS ,本书以工

7、具的操作和案例介绍为主，适合经常使用SPSS的人员迅速提高自己的技能IBM SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹以ibm spss statistics20 . 0和ibm spss modeler 14 . 1为工具，提供了医疗、金融、保险、 汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的数据分析/挖掘案 例，基于实战需求，详细讲解整个案例的完整分析过程，并将模型和软 件的介绍融于案例讲解之中，使读者在阅读时能突破方法和工具的局 限，真正聚集于对数据分析精髓的领悟。旧M SPSS数据分析与挖掘 实战案例精粹所附光盘包括案例数据和分析程序/流文件，读者可完 整重现全部的分析内容。IBM SPSS

8、数据分析与挖掘实战案例精粹适合从初学者到专家各个 级别的数据分析人员阅读，尤其适合于以下读者群：需要提升实战能力 的数据分析专业人员；在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要 应用数据分析的人士；从事咨询、科研等工作的专业人士；同时也适合 于各专业的本科和研究生作为学习数据分析应用的参考书。第八本：数据中台：让数据用起来适用人群及分类：大数据工程师（以架构为主）、解决方案架构师阅读前所需技术基础：可以作为入门教材，适合零基础本书由数据中台领域的领先企业数澜科技官方出品，数澜科技已经帮助 万科、中信云网等百余家各行业头部企业建设和落地数据中台。7位作 者都是有10年+经验的资深数据人，大部分作

9、者来自原阿里数据中台团 队和华为。本书得到了阿里巴巴集团联合创始人谢世煌、原阿里集团副 总裁卜鹰等近10位行业专家的高度评价和推荐。本书从建设、管理、 运营、安全4个维度详细讲解了数据中台概念、认知、架构、原理、组 成，以及从0至M的完整过程。第九本：企业IT架构转型之道 阿里巴巴中台战略思想与架构实战适用人群及分类：大数据工程师（以架构为主）、解决方案架构师阅读前所需技术基础：不建议作为入门教材，建议对数据中台和业务中台有一定了解的读者阅读，可以迅速提高自己对于中台的理解本书从阿里巴巴启动中台战略说起，详细阐述共享服务体系如何给企业 的业务发展提供了支持。介绍阿里巴巴在建设共享服务体系时如何

10、进行 技术框架选择，构建了哪些重要的技术平台等，此外，还介绍了组织架 构和体制如何更好地支持共享服务体系的持续发展。主要内容分为三大 部分：第一部分介绍阿里巴巴集团中台战略引起的思考，以及构建业务 中台的基础共享服务体系。第二部分详细介绍共享服务体系搭建的 过程、技术选择、组织架构等，如分布式服务框架的选择、共享服务中 心建设原则、数据拆分实现数据库能力线性扩展、异步化与缓存原则、 打造数字化运营能力的方案、平台稳定性能力的开发、共享服务中心对 内和对外的开放共享等。第三部分结合两个典型案例，介绍共享服务体 系项目落地的过程，以及企业进行互联网转型过程中的实践经验。第十本书名：中台战略：中台建

11、设与数字商业适用人群及分类：大数据工程师（以架构为主）、解决方案架构师阅读前所需技术基础：不建议作为入门教材，建议对数据中台和业务中 台有一定了解的读者阅读，可以迅速提高自己对于中台的理解 作者团队阿里系云徙科技是国内领先的数字商业云服务提供商，以“业 务+数据”双中台为核心技术，驱动企业数字化转型，赋能新零售商业 创新，助力业务持续增长。云徙科技核心团队来自阿里、用友等企业， 云徙已获得银杏谷资本、云锋基金及红杉资本中国基金等国际基金战略 投资。是阿里云智能生态核心伙伴、阿里ONE商业新零售数字化服务 商。云徙已经通过中台为良品铺子、珠江啤酒、富力地产、美的置业、 长安福特、长安汽车等近40家国内外企业成功实践数字化转型与商业 创新。本书从成功要素、建设方法论、架构设计、成熟度模型4个维度 详细讲解技术中台、业务中台、数据中台的建设思路和方法。