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 verkleinern, Apache Spark hat die Analyse von Big Data revolutioniert. Funke, der letzte sein, verspricht „blitzschnelles Cluster-Computing“.
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. Erklärt das Konzept von HDFS und Mapreduce sehr detailliert. 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, Probleme lösen, 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-Schwein, D3.js zum Erstellen einer agilen Umgebung für die Datenexploration anhand von Beispielen. Diese Beispielcodes sind auf github verfügbar. Dieses Buch ist für fortgeschrittene Benutzer geeignet, die ein gutes Verständnis der Datenanalyse haben.
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..
