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怎样进行大数据开发的入门级学习

时间:2017-11-06 18:14:09  来源:互联网  作者:光环大数据

  怎样进行大数据的入门级学习数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:

1.datapre-processing;

2.datainterpretation;

3.datamodelingandanalysis.

这也就是我们做数据工作的三个大步骤:

1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据;

2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律;

3、按照自己的需要,比如要对数据贴标签分类,或者预测,或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息,都要对数据建模,得到output。

这三个步骤未必严谨,每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤,但按我这几年的经验来看,按照这个大思路走,数据一般不会做跑偏。

这样看来,数据科学其实就是门复合型的技术,既然是技术就从编程语言谈起吧,为了简练,只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书,我这里就不提R/Python编程基础之类的书了,直接上跟数据科学相关的。

Rprogramming

如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用,那不妨就看看这两本:

Rinaction:我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说,一开始就学这本书,学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料,如官方发布的Rbasics,stackoverflow上有tag-R的问题集(Newest'r'Questions),遇到复杂的问题可在上面搜索,总会找到解决方案的。这样一来,用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松,紧贴实战。

DataanalysisandgraphicsusingR:使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战,没有过多地讲解统计学理论,所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强,也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码,有事没事拿出这本书翻一翻,也能读得进去。

但如果你先用R来从事实实在在的数据工作,那么上面两本恐怕不够,还需要这些:

ModernappliedstatisticswithS:这本书里统计学的理论就讲得比较多了,好处就是你可以用一本书既复习了统计学,又学了R语言。(S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux,所以用S教程学习R,一点问题都没有)

DatamanipulationwithR:这本书实务性很强,它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样,本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说,这本书的内容非常重要,因为对于任何研究,一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则,你的研究总是要等待你的数据。

RGraphicsCookbook:想用R做可视化,就用这本书吧。150多个recipes,足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看,R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。

AnintroductiontostatisticallearningwithapplicationinR:这本书算是著名的theelementofstatisticallearning的姊妹篇,后者更注重统计(机器)学习的模型和算法,而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入,但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。

AhandbookofstatisticalanalysisusingR:这本书内容同样非常扎实,很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。

Python

ThinkPython,ThinkStats,ThinkBayes:这是AllenB.Downey写的著名的ThinkXseries三大卷。其实是三本精致的小册子,如果想快速地掌握Python在统计方面的操作,好好阅读这三本书,认真做习题,答案链接在书里有。这三本书学通了,就可以上手用Python进行基本的统计建模了。

PythonForDataAnalysis:作者是pandas的主要开发者,也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能,能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多,说成数据处理应该更合适。掌握了这本书,处理各种糟心的数据就问题不大了。

IntroductiontoPythonforEconometrics,StatisticsandDataAnalysis:这本书第一章就告诉你要安装Numpy,Scipy,Matplotlib,Pandas,IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面,但读起来比较枯燥,可以用来当工具书。

PracticalDataAnalysis:这本书挺奇葩,貌似很畅销,但作者把内容安排得东一榔头西一棒子,什么都讲一点,但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引,看到哪块内容有意思,就顺着它这个藤去摸更多的瓜。

PythonDataVisualizationCookbook:用Python做可视化的教材肯定不少,我看过的也就这一本,觉得还不错。其实这类书差别都不会很大,咬住一本啃下来就是王道。

ExploratoryDataAnalysis和DataVisualization

ExploratoryDataAnalysis:JohnTukey写于1977年的经典老教材,是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支,但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据,坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力,让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了,内容略过时。要想完整地了解EDA,推荐下一本:

ExploratoryDataAnalysiswithMATLAB:这本书虽然标题带了个MATLAB,但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB,只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于,这是我读过的讲EDA最系统的一本书,除了对visualization有不输于JohnTucky的讲解外,对于高维的数据集,通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern,这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码,而且还提供了GUI(图形用户界面)。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。

VisualizeThis:中译本叫“鲜活的数据”,作者是个“超级数据迷”,建立了一个网页展示他的数据可视化作品,这本书告诉你该选择什么样的可视化工具,然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等,最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么,可以直接点开下面这个链接感受下吧!Atourthroughthevisualizationzoo(ATourThroughtheVisualizationZoo)

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