每到冬天
小编便觉得自己化身仓鼠,总爱囤囤囤
囤点衣服愉悦自己的心情
囤点秋膘抵抗寒冷的严冬
当然,还要囤点好书丰富自己的精神世界…
可书那么多,如何沙中淘金?
今天,小编携手图灵教育
先给大家带来3本绝赞的大数据译著推荐
同时按照惯例,送出3个赠书名额
近期也将陆续推出更多书单
若有任何建议和需求
欢迎评论区留言告诉我们
本期书单
《Python数据科学入门》作者:Dmitry Zinoviev译者:熊子源
编辑推荐:本书以Python语言讲述数据科学基础知识,涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析(网络分析)、统计和机器学习等内容。具体内容包括:数据科学的Python核心特性,文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用,数据的绘制,概率与统计,机器学习。
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《Spark快速大数据分析》作者:Holden Karau , Andy KonwinskiPatrick Wendell , Matei Zaharia译者:王道远
编辑推荐:如今,所有领域的数据量都在急剧增长。如何才能高效利用这些数据呢?本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark,它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark,你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。
本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造,豆瓣评分8.0。讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark,它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法,学会交互、迭代和增量式分析,解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
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《Spark高级数据分析》
作者:Sandy Ryza , Uri Laserson
Sean Owen , Josh Wills
译者:龚少成
编辑推荐:这是一本实用手册,四位作者均是Cloudera公司的数据科学家,他们联袂展示了利用Spark进行大规模数据分析的若干模式,而且每个模式都自成一体。他们将Spark、统计学方法和真实数据集结合起来,通过实例向读者讲述了怎样解决分析型问题。
本书首先介绍了Spark及其生态系统,豆瓣评分7.3。接着详细介绍了将分类、协同过滤及异常检查等常用技术应用于基因学、安全和金融领域的若干模式。如果你对机器学习和统计学有基本的了解,并且会用Java、Python或Scala编程,这些模式将有助于你开发自己的数据应用。
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同一个月份里,已获赠者将不可重复拿书,本条规则旨在惠及更多还没拿过书的同学们,也让好书能够被更多喜爱它的人所读。
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