一、大数据书籍推荐？
查看以下几本推荐的大数据书籍：《大数据：创新、变革与商业价值》、《利用大数据提升企业竞争力》、《权威指南：BI与大数据分析》、《大数据和机器学习》。
二、数据库入门，书籍推荐？
01
数据库基础与应用
这本书还是非常好的，介绍的主要是一些数据库的基础，内容较丰富，介绍也比较详细，非常适合入门学习。
02
Oracle数据库基础及应用
这本书上面的应用较为详细，我们学习起来会容易一些，非常好的一本数据库入门书籍。
03
Oracle 11g数据库基础教程
这本书籍含有大量的数据库基础教程，在我们学习过程中，非常的有用，我们只能先学习基础教程，之后才能更好的运用数据库，基础扎实才行。
04
数据库基础与实践技术
这本书也非常的好，里面包含了大量的实践技术，学习过后我们需要进行实践使用才行，而这本书正好含有了大量实践内容，非常棒！
1、《数据库系统概论(第5版)》作者：王珊/萨师煊这本书是数据库理论知识的经典教材，零基础入门必看。
2、《数据库系统概念(原书第6版)》作者：Abraham Silberschatz/Henry F.Korth/S.Sudarshan国外经典数据库理论书籍，有助于深入理解数据库知识，从原理和实用的角度入手，涵盖了数据库领域诸多知识面。
3、《分布式数据库系统原理(第3版)》作者：M.Tamer Ozsu/Patrick Valduriez这本书主要介绍分布式数据库管理系统的基本概念、基本理论和设计问题，涵盖了分布式数据库系统的设计、实现和管理，有助于深入理解分布式数据库系统。
4、《数据库系统实现(第2版)》作者：Hector Garcia-Molina,Jeffrey D.Ullman数据库内核研发人员的必读书籍，有助于深入理解数据库内部实现的原理，包括存储管理器、查询处理器和事务管理器等。
关于初学者学习数据库该看什么书，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
三、数据分析书籍阅读推荐 ？
（1）《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。
我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。
（2）深入浅出数据分析
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。
（3）深入浅出统计学
该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，但是让你对有数据有更全面的认识。
（4）《统计数据会说谎》
尽信书，不如无书；尽信数，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，抽几分钟看下写的读书笔记。
数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）
2、工具
工欲善其事必先利其器，有了数据，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，有更多时间做更有价值的事情。
（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹
《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。
跟王佩丰学Excel视频教程：Excel实战1800分钟 - 网易云课堂
（6）《PPT,要你好看》
推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。
（7）《MYSQL必知必会》
该书详细介绍了常用的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。
3、逻辑思维
（8）《金字塔原理》
金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。
数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维
4、业务知识
（9）《数据化管理》--电商、零售
数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。
（10）《网站分析实战》
该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值
四、ai大模型书籍推荐？
以下是几本关于大模型的推荐书籍：
1. "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville：这本书是深度学习领域的经典之作，涵盖了大模型的基本原理和应用。
2. "Grokking Deep Learning" by Andrew Trask：这本书以简单易懂的方式介绍了深度学习的基本概念和技术，适合初学者入门。
3. "Deep Learning with Python" by François Chollet：这本书由Keras的创始人之一编写，详细介绍了如何使用Python和Keras构建和训练深度学习模型。
4. "Deep Learning for Natural Language Processing" by Palash Goyal, Sumit Pandey, and Karan Jain：这本书专注于自然语言处理领域的深度学习应用，包括大模型的构建和训练。
5. "Deep Reinforcement Learning" by Pieter Abbeel and John Schulman：这本书介绍了深度强化学习的原理和应用，包括使用大模型进行强化学习的技术。
这些书籍涵盖了AI大模型的基本原理、应用和实践技巧，适合不同层次的读者。
五、推荐算法和数据结构书籍？
第一本，《大话数据结构》
《大话数据结构》 这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。读技术书最大的烦恼不是这本书经典不经典，而是能不能看的进去，能看的进去，学到了，这本书就是好书。如果看不进去，哪怕是再经典的书，对学习的能都没有一丁点的帮助，对吧？
网络上对这本书的评价褒贬不一，但总体销量还是很不错的，作者也是一名老程序员了。书中的示例用的 C 语言。
第二本，《算法图解》
就像《算法图解》（代码使用 Python 语言实现的）这本书副标题写的那样，“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解”，通俗易懂，学习起来就轻松多了，对吧？
通过《大话数据结构》和《算法图解》两本书的学习，我相信读者朋友们一定能够入门数据结构和算法了。如果还想更系统、更深入地学习，请继续往下看。
第三本，《数据结构和算法分析》
黑皮书，一眼看上去，就知道是一本经典书，对吧？《数据结构和算法分析》这本书的作者也非常用心，例子不仅有 Java 版的，还有 C 版和 C++ 版的。
这就解决了很多读者朋友们的烦恼，我不擅长 C 啊，我就想看 Java 版的，读者 giao 就要求我给他推荐一些 Java 版的书籍。
第四本，《剑指 offer》
这本书剖析了 80 个典型的编程面试题，如果能搞懂这本书里的内容，应付一般公司的面试应该不成问题。
六、三大构成书籍推荐？
强烈推荐辽宁美术出版社的《构成艺术》、《色彩构成》、《立体构成》三本书。科学系统。非常好。
对于构成学习来说，康定斯基可能并不适合，《论艺术的精神》和《点线面》的很多观点，他个人的主观色彩过重，当然，读读也无妨。平面构成、形式感方面最好的著作还是阿恩海姆的《艺术与视知觉》、还有贡布里希的《秩序感》，当然，可能略难，这两本著作可能是值得慢慢研究品味的书，大学期间读一读，以后再结合实践去研究，会是很好的两本书。色彩构成方面绕不开的还是约翰内斯·伊顿的《色彩学》，基本是后来那些色彩理论的基础版本，但很枯燥，里面介绍孟塞尔色立体和奥斯瓦尔德色立体的部分有助于建立立体的色彩观。
以上书籍都是构成方面的西方理论，如果你有本事从从东方理论里悟出构成的理论，也是可以的，比如六法。甚至从音乐、诗词里悟出也不错，比如韵律、平仄。
七、it书籍推荐？
《IT简史》是2016年清华大学出版社出版的一本图书，作者吕云翔、李沛伦。本书既是一本介绍IT历史的科普读物，又是一本具有清晰时间轴的、便于索引的、包罗万象的IT历史的工具书。
全书将IT几千年的历史根据其发展速度与范围分为萌芽期、生长期、发展期和腾飞期四个阶段。全书兼顾了作为历史书籍的严肃性与作为科普读物的易读性，力求全面、每个事件都有据可考，同时力求做到语言及内容的流畅生动。本书既适合计算机专业人士查阅，也适合广大计算机爱好者阅读。
八、大数据书籍开发推荐
在当前数字化时代，大数据已经成为企业发展和决策的重要依托。而要深入了解大数据技术和应用，阅读优质的大数据书籍是一个不可或缺的途径。本文将为大家推荐几本在大数据领域开发方面的经典书籍，帮助读者进一步提升专业技能和知识水平。
1. 《大数据采集：构建企业数据湖》
这本书以全面、系统的方式介绍了大数据采集的原理、方法和最佳实践。通过学习本书，读者将能够清楚地了解如何构建和管理企业级数据湖，实现数据的高效采集、存储和分析。
2. 《大数据架构师指南：Hadoop、Spark和BP架构设计模式》
该书重点介绍了大数据领域的主流技术框架——Hadoop和Spark，并结合实际案例，详细讲解了如何设计和优化大数据架构。对于希望成为一名优秀大数据架构师的读者来说，这本书是一本不可多得的学习资料。
3. 《大数据算法实战》
作为一本关于大数据算法的指南，这本书系统地介绍了大数据分析中常用的算法模型和实现方法。通过阅读本书，读者将能够掌握大数据处理和分析的关键技术，提升数据科学能力和实践能力。
4. 《从零开始学大数据》
这本书旨在为初学者提供一本全面、易懂的大数据入门指南。作者逐步介绍了大数据的基本概念、技术架构和行业应用，帮助读者快速建立起对大数据的整体认识。
5. 《大数据挖掘与分析实战》
本书通过大量实际案例和项目实践，详细介绍了大数据挖掘和分析的方法和工具。无论是数据分析师还是数据科学家，都能从中获得宝贵的实战经验，提升数据处理和分析的能力。
总的来说，以上这几本书籍都是在大数据开发领域具有一定影响力和权威性的经典之作。通过阅读这些书籍，读者将能够系统地学习和掌握大数据开发的相关知识和技能，为自己的职业发展打下坚实的基础。
希望以上推荐的书籍能够对大家在大数据领域的学习和实践起到一定的帮助，也欢迎大家在评论区分享自己喜爱的大数据书籍，共同交流学习！
九、java大数据书籍推荐
Java大数据书籍推荐
在当今数字化时代，大数据已经成为企业发展和决策制定中不可或缺的关键因素。作为一名Java开发人员，想要在大数据领域深耕，必然需要借助专业的书籍来提升自己的技能和知识水平。本篇将推荐几本值得Java开发人员阅读的大数据书籍，帮助他们更好地了解和应用大数据技术。
1. 《Hadoop权威指南》
作为大数据处理的事实标准，Hadoop已经成为众多企业和组织的首选。本书由Hadoop创始人之一撰写，系统全面地介绍了Hadoop生态系统的方方面面，涵盖了HDFS、MapReduce、YARN等重要概念与技术。适合想要深入了解Hadoop及其应用的Java开发人员阅读。
2. 《Spark快速大数据分析》
Apache Spark作为大数据处理中快速、通用、易用的计算引擎，为Java开发人员提供了高效处理大规模数据的平台。本书从Spark的基本概念到高级应用进行了详细介绍，帮助读者快速上手并掌握Spark的实际应用技巧。
3. 《Flume大数据实时处理入门与实战》
Flume是一款广泛应用于大数据实时处理的工具，能够帮助Java开发人员搭建高可靠、可扩展的数据流管道。本书通过实际案例和操作步骤，指导读者如何使用Flume收集、转换和传输数据，并通过实战项目帮助读者更好地理解Flume的应用场景。
4. 《大数据架构模式与最佳实践》
在构建大规模数据处理系统时，良好的架构设计是至关重要的。本书系统阐述了大数据架构设计的关键概念、常用模式和最佳实践，帮助Java开发人员规划和优化大数据处理系统的架构，提升系统性能和可维护性。
总结
以上推荐的几本书籍涵盖了大数据处理的核心技术与实践经验，适合Java开发人员从入门到精通大数据领域。阅读这些书籍不仅可以帮助开发人员掌握关键技能，也能够拓展他们在大数据领域的视野，为个人职业发展打下坚实基础。
十、推荐数据分析书籍
推荐数据分析书籍
数据分析是一门非常重要的技能，它可以帮助我们更好地理解数据并从中获取有价值的信息。为了提高自己的数据分析能力，阅读一些高质量的书籍是非常必要的。下面，我将向大家推荐一些我认为非常值得一读的书籍。
入门书籍
- 《数据科学基础》—— 这是一本非常适合初学者入门的数据分析书籍。它涵盖了数据收集、清洗、分析和可视化等方面的知识，可以帮助你建立起完整的数据分析框架。
- 《统计学导论》—— 这本书介绍了统计学的基本原理和方法，可以帮助你更好地理解数据分析的过程和技巧。
进阶书籍
- 《深入浅出数据分析》—— 这本书深入浅出地介绍了数据分析的各个方面，包括统计推断、预测建模、数据挖掘等，非常适合有一定基础的读者。
- 《机器学习实战》—— 这本书结合了机器学习的理论和实践，通过大量的案例和代码示例，帮助读者更好地理解和应用机器学习算法。
相关资源
- 在线课程：Khan Academy提供了很多关于数据科学的在线课程，非常适合初学者。
- 论坛：知乎社区是一个非常活跃的数据分析论坛，你可以在这里提问和分享经验。
