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1、数据驱动:从方法到实践
特点:
案例真实,逻辑性强,破解企业数据驱动实践中面临的困惑
上榜理由:
这本书介绍了数据驱动在不同领域的商业价值,全面展示大数据在各领域内的应用情况与趋势展望。
2、SQL基础教程
特点:
由浅入深,新手指南,写给初学者的实用指南
上榜理由:
这本书是资深数据库工程师写给初学者的实用指南,内容全面,由浅入深,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧。
3、数据挖掘导论 完整版
特点:
实例练习,全面真实,详解数据挖掘概念与技术
上榜理由:
这本书全面介绍了数据挖掘五个主题,提供了大量示例、图表和习题,为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。
4、Redis实战
特点:
名师著作,内容全面,真实案例教你成为数据专家
上榜理由:
这本书对Redis本身以及它的键值对模型进行了介绍,将接触到包括缓存、分布式广告定向等实际使用案例,学会如何进行集成。
5、Tableau商业分析
特点:
真实场景,直面问题,商业分析自学教材
上榜理由:
这本书适合从事数据方面的职场新人作为自学教程,尽量还原了一些现实商业分析场景,并对多种商业问题进行了探索和解答。
6、数据挖掘 概念与技术
特点:
完整全面,技术创新,数据挖掘领域的里程碑著作
上榜理由:
这本书完整全面阐述数据挖掘领域的重要知识和技术创新,是有里程碑意义的经典著作,可做数据挖掘导论教材。
7、Redis设计与实现
特点:
图示丰富,描述清晰,NoSQL数据库开发人员案头必备
上榜理由:
这本书系统而全面地描述了Redis内部运行机制,并给出大量参考信息,展示了这些功能的核心数据结构以及关键的算法思想。
8、Oracle数据库管理
特点:
视频讲解,由浅入深,小说式编写风格,幽默风趣
上榜理由:
这是一本覆盖OCP认证内容、带有视频讲解、幽默风趣、实例丰富、可操作性很强的Oracle DBA入门用书。
9、SQL经典实例
特点:
连接查询,切合实际,操作性强
上榜理由:
这本书详细介绍了各种数据库的SQL查询技术和一些基础的SQL查询语句,通过实例操作讲解数据相关知识,帮助解决新问题。
10、高性能MySQL
特点:
别具匠心,学习MySQL新特性必读
上榜理由:
这本书是MySQL领域的经典之作,拥有广泛的影响力,每一章都是相对独立的主题,新手或是专家,都能从本书有所收获。
想学习数据库推荐什么书?
1.入门类书籍推荐 :《MySQL必知必会》 这本书英文原版名是很标题党的《Teach Yourself SQL in 10 Minutes》,却是最好的数据库入门书,在Amazon上长期排在数据库销售榜首。
2.进阶类书籍推荐 :《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》 该书目前已经有了三版。
3.强化类书籍推荐 :《高可用MySQL(第2版)》 主要讲解真实环境下如何使用MySQL。
提高数据分析能力必读书籍推荐
【导读】随着互联网的发展,数据分析已经成了非常热门的职业,大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业,不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情,不过要想做好数据分析工作也并不简单,参看一些好书,对行进数据分析会更有帮助!今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐,希望对各位小伙伴有所帮助。
数据分析进阶
1.《精益数据分析》
本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品,以及行进企业知名度。并经过30多个事例剖析,深化展示了怎样将六个典型的商业办法运用到各种规划的精益创业、数据分析根底,和数据驱动的思维办法中,找到企业添加的首先要害方针。
2.《数学之美》
本书把深邃的数学原理讲得愈加通俗易懂,让非专业读者也能领会数学的魅力。读者经过具体的比方学到的是考虑问题的办法 ——
怎样化繁为简,怎样用数学去向理工程问题,怎样跳出固有思维不断去考虑立异。
数据挖掘
1.《数据挖掘导论(无缺版)》
本书全面介绍了数据挖掘,包括了五个主题:数据、分类、相关剖析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章包括根柢概念、代表性算法和点评技术,然后一章谈论高档概念和算法。这样读者在透彻地了解数据挖掘的根底的一同,还可以了解更多重要的高档主题。
2.《数据挖掘概念与技术》
本书无缺全面地叙说数据挖掘的概念、办法、技术和最新研讨翻开。本书对前两版做了全面修订,加强和从头组织了全书的技术内容,要害论说了数据预处理、再三办法挖掘、分类和聚类等的内容,还全面叙说了OLAP和离群点检测,并研讨了挖掘网络、凌乱数据类型以及重要运用范畴。
3.《数据挖掘与数据化运营实战:思维、办法、技巧与运用》
现在有关数据挖掘在数据化运营实践范畴比较全面和系统的作品,也是诸大都据挖掘书本中为数不多的交叉许多实在的实践运用事例和场景的作品,更是发明性地针对数据化运营中不同剖析挖掘课题类型,推出逐一对应的剖析思路集锦和相应的剖析技巧集成,为读者供给“菜单化”实战锦囊的作品
作为数据分析师,如果仅仅安于现状,不注重自我行进,那么,不久的将来,你很或许成为公司的“人肉”取数机,影响往后的工作生计。
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