想入行数据领域？这10本书就够了！

哈罗大家好，我是贺生~

今天给大家推荐一波数据领域的好书。

（有些书是我很久之前读的，所以难免会有疏漏以及一些主观感受，不喜勿喷~~）

话不多说，上干货~

第一阶段：Hadoop生态体系

《Hadoop权威指南》

这本书可以说是Hadoop 学习者的“圣经”了。（目前最新版本是第四版，注意别买成老版了）

涵盖了Hadoop 基础、HDFS、MapReduce、YARN，以及 Hive、Pig等 的生态组件。

建议学完Hadoop的视频教程之后再看，还是有一定的难度，纯小白很容易从入门到放弃~

《Hive编程指南》

这本书我建议所有做离线开发的朋友都去读一下，主要讲的是HiveQL的用法。读一遍hive就能小成。我刚入行的时候读过一遍，很多Hive问题豁然开朗，帮我极大的提高了工作效率。

第二阶段：分布式计算框架

MR相关的就不推荐了，上面的《Hadoop权威指南》有提及。太冷门的计算框架在此也不推荐。仅推荐目前流行的框架。

《Spark 快速大数据分析》

为Spark 初学者准备的好书。

没有过多深入实现细节，更多关注上层用户的具体使用。不过，本书不仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有非常全面的介绍，覆盖了Spark的几乎所有核心组件，如Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL和MLlib等。

总而言之就是好得很！学Spark必读！

《Stream Processing with Apache Flink》

Flink的权威指南

2019神书，作者是个博士大佬，但是风格又不呆板。全书起转承合，流畅自然。读起来非常畅快！

友情提示：完全没有流处理背景的朋友们慎重，有难度。

第三阶段：大数据项目实战

《赤裸裸的统计学》

不管你有没又学过统计学都值得一读。

非常有趣。

书中提到的蒙提·霍尔悖论在大厂数分面试中被问烂了。俺也被问了好几次🤣

（PS：每次遇到这个问题都能让我小装一手）

《Python for Data Analysis(2nd)》

咱就是说搞数分的不读这本书真的就有点过分了

祖师爷写的书，常看常新。

（注意买第二版，升级到了python3.6，还有一些更高级的Pandas工具用法）

《精益数据分析》

数分进阶书籍。

又业务的特性又有数分的共性。

书中很多观点很有意思，比如：数据呕吐，后见性指标，虚荣指标等等。

感兴趣的友友可以读读~

第四阶段：机器学习（人工智能）

要走算法的友友推荐西瓜书（《机器学习》周志华）和葫芦书（《百面机器学习》）不多说，懂的都懂

仅了解的话可以看看《漫画机器学习入门》，挺有意思的，零基础也能看懂

好啦，以上就是我大力推荐的数据领域书单~

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另外我新建了一个公众号：我就是贺生啊，在上面我会把自己积累的题库慢慢誊上去，并分享一些求职面试和职场感悟，有需要的话可以关注一波~