本篇目录：
- 1、数据挖掘参考书推荐
- 2、大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些
- 3、自学数据分析需要看哪些书的
- 4、如何自学数据分析
- 5、做数据分析不得不看的书有哪些
- 6、如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单
数据挖掘参考书推荐
如果你刚好正在寻找这方面的入门书籍，那么韩家炜老师写的《数据挖掘：概念与技术》绝对是一个不错的选择。该书针对传统的数据分析方法，常见的如聚类、分类、去噪等，都做了非常细致的说明，并附带详实的算法、实例。
《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》入门首选。学习数据挖掘，不能没有软件工具，spss，sas，R语言，你可以学这些工具，当然excl也不错。
《数据库系统概论》（第五版）：该书是国内数据库领域的经典教材，内容详尽全面，对于数据库的基本概念、存储结构、查询语言等方面都有较为深入的讲解。
《利用Python进行数据分析》这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。
参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 著。另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。
大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些
大数据培训学的课程有：数据分析与挖掘、大数据处理与存储技术、数据库技术与管理、数据仓库与商业智能、数据安全与隐私保护。
更系统全面的学习资料，点击查看在千锋教育的大数据培训课程中，学员将涉及到以下几个重要方面的学习： 数据分析与挖掘：学员将学习如何有效地处理和分析大数据，包括数据清洗、数据预处理、特征选择以及数据可视化等技术。
大数据挖掘与分析：学员将学习使用各种数据挖掘和分析技术来从海量数据中发现有价值的信息。我们将涵盖机器学习算法、数据可视化工具、统计分析方法等，帮助学员进行数据预测、分类、聚类等任务。
大数据专业开设的课程有很多，例如高等数学、数理统计、概率论；Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统；面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
【大数据】需要学习的课程：大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。
专业课程 专业基础课程：计算机网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术。
自学数据分析需要看哪些书的
1、《SQL必知必会》理由：有基础的可以把这本书当作一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。
2、《深入浅出统计学》推荐理由：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，非常非常基础的统计书，适合任何一个没有基础的小白，文科生也能看懂，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。
3、《数据挖掘》这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。
4、《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法，浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根柢进程，试验办法，最优化办法/假定查验法/贝叶斯核算法/等等办法论，让读者可以对剖析概念有个全面的认知。
5、《谁说菜鸟不会数据分析》《一本书学会做数据分析》《深入浅出数据分析》《Exce12007公式，函数与图表》《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》《Excel VBA从入门到精通》等等。
如何自学数据分析
1、统计、数据、机器学习 关于数学知识，大学课堂会学过一部分，如果是数学科学类的专业会学得更精深。关于统计学知识，还是需要一定思维的锻炼的。
2、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。目标行业的相关理论知识。
3、描述统计分析——掌握数据分析的核心：描述统计分析和概率知识。使用Excel进行数据分析——学会Excel常用的数据分析方法，并完成一个实际的项目。使用SQL进行数据分析——利用数据分析帮助到现有的工作，实现工作效率高效化。
4、统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。
5、在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。
做数据分析不得不看的书有哪些
1、回归正题，推荐几本经典的数据分析书籍，这几本书都不会很深奥，但对学习数据分析一定有帮助。
2、数据分析入门：《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。
3、《MySQL必知必会》推荐理由：这本书把SQL写的非常简单，SQL确实也很简单，其实 pandas 就已可以实现很多数据管理的工作，而了解 SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。
4、如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么，这6本书将会是你的正确选择。
5、今天小编就给大家带来了提高数据分析能力必读书籍推荐，希望对各位小伙伴有所帮助。数据分析进阶 《精益数据分析》本书展示了怎样验证自己的设想、找到实在的客户、打造能挣钱的产品，以及行进企业知名度。
如何快速入门成为厉害的数据分析师,一份完整书单
数据分析师的必读书单：SQL 数据库有很多种，常见有Oracle，MySQL，SQL Server等。我推荐学习MySQL，这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时，MySQL也是最接近Hive语法的语言。
我认为掌握vlookup和数据透视表足够，是最具性价比的两个技巧。学会vlookup，SQL中的join，Python中的merge很容易理解。
在案例代码之前，还会多给一个基本语法的示例，讲解同一个知识点的篇幅会更长，甚至会有点啰嗦。
到此，以上就是小编对于r语言数据挖掘的应用案例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
