大数据入门书本1. 《从零开始学Hadoop大数据剖析(视频教学版)》:这本书合适零根底的学习者,具体讲解了Hadoop体系的各个组件和根底常识。2. 《Hadoop威望攻略:大数据的存储与剖析 》:这本书是Hadoop范畴的威望攻略,合适对Hadoop技能有深化需求的读者。3. 《大数据年代》:维克托·迈尔·舍恩伯格的这本书被誉为大数据体系研究的先河之作,合适对大数据概念和商业运用感兴趣的读者。
机器学习入门书本1. 《机器学习》:这本书具体介绍了机器学习的根底常识,绵亘决策树、神经网络、支撑向量机等经典算法,合适作为教材或参考书。2. 《机器学习入门与实战Python实践运用》:这本书结合Python编程,介绍了机器学习的基本概念和算法,合适对Python和机器学习感兴趣的读者。3. 《Python机器学习根底教程》:这本书具体介绍了机器学习的根底常识,并供给了丰厚的Python实践事例,合适初学者。
大数据与机器学习进阶书本1. 《大数据根底与Python机器学习》:这本书具体介绍了大数据技能体系和Python编程常识,涵盖了数据处理剖析、可视化办法和机器学习算法等。2. 《大数据技能与机器学习Python实战》:这本书根据大数据渠道技能和大规模数据处理的实战需求,要点论述了大数据收集与存储、预处理、特征工程、数据可视化剖析等。3. 《商业数据剖析》:这本书涵盖了引荐体系、回归、聚类、降维等经典的机器学习算法及其实践运用,合适数据科学家和剖析师。
期望这些书本引荐能协助你更好地学习大数据与机器学习。如果有任何其他问题,欢迎随时发问!
《大数据年代》作者:克雷·克利斯汀森
这本书是大数据范畴的经典之作,它以通俗易懂的言语介绍了大数据的概念、特色以及在大数据年代下,咱们怎么运用数据来改动国际。
《机器学习》作者:周志华
周志华教授的《机器学习》是一本体系介绍机器学习算法的书本,内容涵盖了监督学习、无监督学习、强化学习等多个方面,合适有必定根底的读者深化学习。
《Hadoop威望攻略》作者:Tom White
作为Hadoop生态体系的入门经典,这本书具体介绍了Hadoop的架构、组件以及怎么运用Hadoop进行大数据处理和剖析。
《分布式机器学习形式》作者:Yuan Tang
本书由Kubeflow和Argo工作流的项目负责人Yuan Tang亲身操刀,具体介绍了分布式机器学习体系的规划、布置和监控,合适期望将机器学习模型快速、高效地布置到出产环境中的数据剖析师和工程师。
《Learning Apache Spark》作者:Holden Karau
这本书全面介绍了Apache Spark的中心概念、组件以及怎么运用Spark进行大数据处理和剖析,合适Spark初学者和大数据爱好者。
《数据科学家的炼金术》作者:John D. Kelleher
本书以数据科学家的视角,介绍了数据科学在各个范畴的运用,协助读者提高数据科学家的事务才能。
以上书本涵盖了大数据与机器学习的多个方面,无论是根底理论、算法、东西,仍是事务运用,都能为数据科学家和机器学习爱好者供给有利的辅导。期望这些书本可以协助我们更好地把握大数据与机器学习技能,为未来的工作开展奠定坚实根底。
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