Einführung
Wie viele von euch würden zustimmen / stimme dieser Aussage nicht zu?
Kennt und versteht Google Sie besser als Sie selbst??
Teilen Sie mir Ihre Ansichten in den Kommentaren unten mit..
Ich denke schon länger über obige Aussage nach und es kann schwierig sein, eine absolute Position einzunehmen, Aber die Tatsache, dass Sie darüber nachdenken müssen, bedeutet die Bedeutung von Daten. Denk darüber nach, Unsere Meinung über uns selbst ist voreingenommen von dem, was wir sein wollen. Unser Selbstbild wird von Emotionen beeinflusst, die Aktualität und Grenzen des menschlichen Gedächtnisses. Aber Google hat diese Einschränkungen nicht!!
Unternehmen sind sich unseres Lebensstils jetzt bewusster, Entscheidungen und Tagesablauf, den wir. Dank unserer von Smartphones gespeicherten Daten, Armbänder, Fitness-Tracker, Kaufrechnungen, etc.
Aber, Welchen Nutzen haben meine Daten für diese Unternehmen?? Ich habe mir die gleiche Frage gestellt, bis ich eines der unten aufgeführten Bücher gelesen habe. Technologien wie Hadoop, Karte verkleinernMapReduce ist ein Programmiermodell, das entwickelt wurde, um große Datensätze effizient zu verarbeiten und zu generieren. Unterstützt von Google, Bei diesem Ansatz wird die Arbeit in kleinere Aufgaben aufgeteilt, die auf mehrere Knoten in einem Cluster verteilt sind. Jeder Knoten verarbeitet seinen Teil und dann werden die Ergebnisse kombiniert. Mit dieser Methode können Sie Anwendungen skalieren und große Informationsmengen verarbeiten, in der Welt von Big Data von grundlegender Bedeutung zu sein...., Apache SparkApache Spark ist eine Open-Source-Datenverarbeitungs-Engine, die die schnelle und effiziente Analyse großer Informationsmengen ermöglicht. Sein Design basiert auf dem Speicher, Dies optimiert die Leistung im Vergleich zu anderen Batch-Verarbeitungstools. Spark wird häufig in Big-Data-Anwendungen verwendet, Maschinelles Lernen und Echtzeitanalysen, Dank seiner Benutzerfreundlichkeit und... han supuesto una revolución en las formas de analizar big data. Funke, der letzte sein, promete una ‚computación en ClusterEin Cluster ist eine Gruppe miteinander verbundener Unternehmen und Organisationen, die im selben Sektor oder geografischen Gebiet tätig sind, und die zusammenarbeiten, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Diese Gruppierungen ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Ressourcen, Wissen und Technologien, Förderung von Innovation und Wirtschaftswachstum. Cluster können sich über eine Vielzahl von Branchen erstrecken, Von der Technologie bis zur Landwirtschaft, und sind von grundlegender Bedeutung für die regionale Entwicklung und die Schaffung von Arbeitsplätzen.... ultrarrápida‘.
Dies ist wahrscheinlich der beste Zeitpunkt, um eine Karriere im Bereich Big Data zu machen. Ich denke, nichts geht über Bücher, wenn es darum geht, ein Konzept im Kern zu lernen. In diesem Artikel, Ich habe die besten Anfängerbücher auf Hadoop aufgelistet, Apache Spark und Big Data.
Für wen ist dieser Artikel??
Dieser Artikel ist für absolute Anfänger in Big Data. Setzt keine Vorkenntnisse zu Big Data voraus.
Um die Lernerfahrung zu vereinfachen, Ich habe die Bücher auch unterteilt in 2 Gruppen:
- Big Data für Laien
- Big Data für Technologieexperten.
Wie der Name schon sagt, der erste Cluster stellt den einfachen Menschen die riesige Welt von Big Data vor. Diese Bücher werden Ihnen nicht die Techniken zur Entwicklung von Big-Data-Funktionen vermitteln., aber sie werden es Ihnen ermöglichen, die Domäne zu verstehen.
Die zweite Büchergruppe richtet sich an Technologieexperten: Menschen, die eine Karriere im Bereich Big Data anstreben. Diese Bücher sind Schätze des technischen Wissens, das sollte dir erlauben glänzend Eine Karriere vorantreiben.
Big Data für Laien
Das menschliche Gesicht von Big Data
Dieses Buch wurde von Rick Smolan und Jennifer Erwitt geschrieben. In diesem Buch, Erfahren Sie mehr über interessante Möglichkeiten, wie Big Data das Leben von Kindern und älteren Menschen gesünder macht. Es hat 10 Essays und atemberaubende Infografiken, die von führenden Autoren der Branche veröffentlicht wurden. Verbinden Sie Big Data mit echten Geschichten über das menschliche Leben und seine Transformation. Ich bin sicher, dass dieses Buch Ihre aktuelle Sichtweise auf Big Data definitiv erweitern wird..
Big Data: eine Revolution, die unser Leben verändern wird, wir arbeiten und denken
Dieses Buch wurde von Kenneth Cukier und Viktor Mayer Schönberger geschrieben. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine globale Tour durch die Wertschöpfung von Big Data in allen Branchen.. Dieses Buch hilft Ihnen, den wichtigsten Trends, die Unternehmen in den kommenden Jahren bestimmen werden, einen Schritt voraus zu sein.. Jeff Jonas, Leitender Wissenschaftler, IBM Entity Analytics, genannt: „Das Buch steckt voller großartiger Einblicke in neue Wege der Informationsnutzung und bietet eine überzeugende Vision der Zukunft. Es ist eine unverzichtbare Lektüre für jeden, der verwendet, oder betroffen sein von, Große Daten ‚.
Datacylsm: über uns (wenn wir denken, dass niemand guckt)
Dieses Buch wurde von Christian Rudder geschrieben. Es ist ein New York Times Bestseller, Verkaufsschlager, Spitzenreiter. Muss ich noch was sagen? Brunnen! hier ist ein kurzer blick. Dieses Buch behandelt einige der besten Fälle von Big Data und seine tiefgreifenden Auswirkungen auf unser Leben.. Es präsentiert eine Welt, die hauptsächlich auf Zahlen und Daten basiert, die nur Menschen. Auf jeden Fall ein Muss, um das Buch in einem eigenen Buch zu behalten.
Signal und Rauschen: warum so viele Vorhersagen scheitern, aber manche nicht
Dieses Buch wurde von Nate Silver geschrieben. Es besteht aus interessanten Fällen, die von Statistiken getrieben werden, Wirtschaft, Vorhersagen. Es macht auch auf häufige Fehler aufmerksam, die bei der Erstellung von Vorhersagen zu vermeiden sind, und bietet eine Fülle von Wissen über Prognosen und Prognosen.. Dieses Buch ist ein Muss für Data Scientists, Analysten, Statistiker und alle, die die Macht der Daten bewundern.
Die zweite Ära der Maschinen: Job, Fortschritt und Wohlstand im Zeitalter brillanter Technologien
Dieses Buch wurde von Erik Brynjolfsson geschrieben, Andrew McAfee und Jeff Cummings. Bevor du anfängst es zu lesen, Sie sollten wissen, dass es ein Hörbuch ist. Dieses Buch macht einen Riesensprung in die Zukunft und zeigt die unbezwingbare Herrschaft von Maschinen und Computern im Menschen.. Es definiert die Ära der industriellen Revolution und auch die nächste (vielleicht nächstes). Präsentiert eine realistische Version des digitalen Fortschritts in verschiedenen Facetten des menschlichen Lebens.
Big Data für Techniker – Hadoop
Hadoop für Dummies
Dieses Buch wurde von Dirk Deroos geschrieben. Dieses Buch ist leicht zu lesen und zu verstehen, und ist für Anfänger gedacht (wie der Name schon sagt). Lässt den Leser den Wert von Big Data und Hadoop verstehen. Erkläre den Ursprung von hadoop, seine Vorteile, Funktionalität, praktische Anwendungen und sorgt für ein angenehmes Tragegefühl. Es macht Sie auch mit dem Hadoop-Ökosystem vertraut, Cluster, Karte verkleinern, Layoutmuster und viele weitere Hadoop-Operationen.
Hadoop: die endgültige Anleitung
Dieses Buch wurde von Tom White geschrieben. Beschreibt nützliche Methoden zum Bauen, zuverlässige Systeme warten, skalierbar und verteilt mit Apache Hadoop. Explica el concepto de HDFSHDFS, o Verteiltes Hadoop-Dateisystem, Es ist eine Schlüsselinfrastruktur für die Speicherung großer Datenmengen. Entwickelt für die Ausführung auf gängiger Hardware, HDFS ermöglicht die Datenverteilung über mehrere Knoten, Sicherstellung einer hohen Verfügbarkeit und Fehlertoleranz. Seine Architektur basiert auf einem Master-Slave-Modell, wobei ein Master-Knoten das System verwaltet und Slave-Knoten die Daten speichern, Erleichterung der effizienten Verarbeitung von Informationen.. y Mapreduce con gran detalle. Dieses Buch bietet hervorragende Ergebnisse, wenn es diszipliniert gelesen wird. Anfänger werden es anfangs schwer zu verstehen finden. Aber, beim Lesen der Kapitel, werde anfangen sie zu lieben.
Hadoop-Operationen
Dieses Buch wurde von Eric Sammer geschrieben. Wie der Name schon sagt, Dieses Buch wird Ihnen die Methoden zur Pflege großer und komplexer Hadoop-Gruppen beibringen. Eric hat nicht nur das Wesentliche von Hadoop behandelt, Es hat auch einige unschätzbare Ansätze geliefert, die einer Person helfen können, diese Aufgaben effizient auszuführen. Sie finden Kapitel, die der Wartung gewidmet sind, die Sicherungen, die Überwachung, das AuflösungDas "Auflösung" bezieht sich auf die Fähigkeit, feste Entscheidungen zu treffen und gesetzte Ziele zu erreichen. Im persönlichen und beruflichen Kontext, Dabei geht es darum, klare Ziele zu definieren und einen Aktionsplan zu entwickeln, um diese zu erreichen. Entschlossenheit ist entscheidend für persönliches Wachstum und Erfolg in verschiedenen Lebensbereichen, denn es ermöglicht Ihnen, Hindernisse zu überwinden und sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist.... von Problemen, etc. Deckt alle möglichen Hadoop-Komponenten ab, die ein Big-Data-Ingenieur kennen sollte.
Agile Datenwissenschaft: Erstellen von Datenanalyseanwendungen mit Hadoop
Dieses Buch wurde von Russell Jurney geschrieben. Dieses Buch vermittelt Ihnen das Wissen, das Sie benötigen, um leistungsstarke Analyseanwendungen mit Hadoop in einer Unternehmensumgebung zu erstellen.. Verwenden Sie Tools wie Python, Apache SchweinDas Schwein, ein domestiziertes Säugetier aus der Familie der Suidae, Es ist bekannt für seine Vielseitigkeit in der Landwirtschaft und Lebensmittelproduktion. In Asien beheimatet, Seine Züchtung hat sich über die ganze Welt verbreitet. Schweine sind Allesfresser und haben eine hohe Anpassungsfähigkeit an verschiedene Lebensräume. Was ist mehr, spielen eine wichtige Rolle in der Wirtschaft, Bereitstellung von Fleisch, Leder und andere abgeleitete Produkte. Ihre Intelligenz und ihr Sozialverhalten sind auch ..., D3.js zum Erstellen einer agilen Umgebung für die Datenexploration anhand von Beispielen. Diese Beispielcodes sind auf github verfügbar. Este libro es adecuado para usuarios intermedios que tengan un buen conocimiento de la AnalyseAnalytics bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Messen und analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung erleichtern. In verschiedenen Bereichen, wie Business, Gesundheit und Sport, Analysen können Muster und Trends erkennen, Prozesse optimieren und Ergebnisse verbessern. Der Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge und statistischer Techniken ist unerlässlich, um Daten in anwendbares und strategisches Wissen umzuwandeln.... von Dateien.
Hadoop in der Praxis
Dieses Buch wurde von Alex Holmes geschrieben. Dies ist wahrscheinlich das Best-Practice-Buch zu Hadoop. Es hat 85 Hadoop-Beispiele im Frage-Antwort-Format. Diese Probleme verwenden, Sie werden die verborgenen Aspekte von hadoop erkunden und lernen, wie Sie eine spezifische Lösung basierend auf den bedienten Anforderungen erstellen und implementieren können. Mehr als nur Beispiele, Außerdem werden Ihnen die Methoden zur Integration von MapReduce und R . vorgestellt. Der Autor hat komplizierte Konzepte mühelos in einfachem Englisch erklärt. Es ist für Anfänger sehr zu empfehlen.
Professionelle Hadoop-Lösungen
Dieses Buch wurde von Boris Lublinsky geschrieben, Kevin T Smith, Alexey Yakubovich. Dieses Buch ist eine detaillierte Anleitung, die die Integration des Hadoop-Frameworks und der APIs erklärt, um praxisnahe Lösungen bereitzustellen.. Was ist mehr, legt das Innenleben von APIs offen, damit Architekten und Entwickler diese besser nutzen und anpassen können. Mehr als nur eine Implikation, lehrt die besten Szenarien, in denen diese Codes verwendet werden sollten (Java und XML).
MapReduce-Entwurfsmuster: Erstellung effektiver Algorithmen und Analysen für Hadoop
Dieses Buch wurde von Donald Miner geschrieben. Dieses Buch geht davon aus, dass der Leser über ein grundlegendes Verständnis von hadoop . verfügt. Es ist am besten für fortgeschrittene Anfänger geeignet, die Kartenreduktionsalgorithmen beherrschen möchten. Beschreibt verschiedene Anwendungen von MapReduce mit Hadoop. Enthält mehrere nützliche Methoden, um viele Hadoop-Probleme schnell zu lösen. Fassen Sie diese Konzepte mit interessanten Beispielen zusammen.
Big Data für Techniker: Apache Spark
Funke lernen: Blitzschnelle Big-Data-Analyse
Dieses Buch wurde von Holden Karau . geschrieben, Andy Konwinski, Patrick Wendell und Matei Zaharia. Dies ist eher für Leute geeignet, die neu bei Spark . sind. Erklären Sie schwierige Konzepte in einfachem, leicht verständlichem Englisch. Ich empfehle dieses Buch für Anfänger. In diesem Buch erfahren Sie, wie Sie die leistungsstarken integrierten Bibliotheken von Spark nutzen, einschließlich Spark SQL, Spark Streaming und Mlib. Über alles, ermöglicht es Ihnen, Themen wie Datenpartitionierung und gemeinsame Variablen zu meistern.
Funke: Lerne Spark an einem TAG!
Dieses Buch wurde von Acodemy geschrieben. Noch ein Buch für Anfänger. Dieses Buch behandelt die Grundlagen von Spark und den dazugehörigen Komponenten. Es ist gut genug, um mit Spark zu beginnen, aber ich kann es kaum erwarten. Folgen Sie einer Schritt-für-Schritt-Methode, um abstruse Theorien und Konzepte zu erklären. Schließlich, In diesem Buch lernen Sie die Methoden kennen, die Sie verwenden müssen, um Spark in vollem Umfang zu generieren..
Erweiterte Analyse mit Spark: Muster, um aus Daten in großem Maßstab zu lernen
Dieses Buch wurde von Sandy Ryza . geschrieben, Uri Laserson, Sean Owen und Josh Wills. Sobald Sie eines der oben genannten Bücher gelesen haben, das ist der natürliche nächste schritt. Zeit, dein Funkenwissen zu erweitern. Dieses Buch beleuchtet die Vorgehensweise für die Herangehensweise an eine groß angelegte Datenanalyse mit Spark. Zusammen mit Spark, deckt statistische Methoden ab, um den idealen analytischen Ansatz zu vermitteln. Dieses Buch bietet ein grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens, Statistiken, Java, Python oder Scala.
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Abschließende Anmerkungen
In diesem Artikel, Ich habe einige der besten Bücher aufgelistet (was nehme ich wahr) über Big Data, Hadoop und Apache Spark. Diese Bücher sind ein Muss für Anfänger, die eine erfolgreiche Karriere im Bereich Big Data aufbauen möchten..
Bücher erfordern Disziplin und Ausdauer. ich hatte keine. Bis ich mir ein Buch ausgesucht und es von Anfang bis Ende gelesen habe. Falls noch nicht geschehen, Jetzt bist du dran. Die oben aufgeführten Bücher beinhalten alle wesentlichen Kenntnisse, um den ersten Schritt in Big Data zu wagen. Technologien wie Hadoop, Apache Spark sind weltweit sehr gefragt. Unternehmen haben Daten, sie haben sogar technologien, aber sie haben keine Fachkraft, um an ihnen zu arbeiten.
Habe ich ein nützliches Buch über Big Data ausgelassen?, Hadoop oder Apache Spark? Teilen Sie Ihre Gedanken im Kommentarbereich unten mit..
