1、《谁说菜鸟不会数据分析》不只阐明晰一些常见的剖析技巧，并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位，轻松把握数据分析的技拍晌术，也对职场了解有必定的帮助。《浅显易懂数据分析》数据分析入门首先本。
2、计算机编程语言的学习。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。
3、如需大数据培训推荐选择【达内教育】。【达内教育】web阶段项目贯穿整个JavaWeb学习阶段。利用项目需求引申出知识点进行授课。需求引领思路，应用驱动学习。可以整体提升学员的编程思想、编码能力、实现对【Java】后台知识的熟练掌握，并为后续课程学习做铺垫。
4、想要学习大数据课程推荐选择【达内教育】。大数据专业全称数据科学与大数据技术。【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。
1、《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
2、《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。
3、《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。
4、《统计自然语言处理》（宗成庆、张家俊著）：这本书介绍了自然语言处理中常用的统计学方法和技术，包括文本分类、情感分析、信息抽取等。《R语言实战》（吴喜之著）：这本书以R语言为工具，介绍了统计学的基本概念和方法，并通过实例演示了如何使用R语言进行数据分析和可视化。
1、学大数据要看的书籍包括：《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
2、《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。
3、《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。 《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。
4、《大数据分析：点“数”成金》该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。
1、《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
2、《大数据概论》：作者张斌，这本书对大数据的基本概念、技术体系、应用领域等做了全面的介绍，是了解大数据的入门书籍。 《大数据分析：方法与实践》：作者王晓初、戴勇，这本书从实践角度出发，介绍了大数据分析的方法和案例，对于掌握大数据分析技能很有帮助。
3、以下是一些大数据学习书籍的推荐：《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。
1、《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
2、学大数据要看的书籍包括：《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。
3、《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。
4、NO.1《谁说菜鸟不会数据分析》数据书目中的基础书籍，按照数据分析工作的完整流程进行基础讲解。书中讲解了数据分析必知必会的知识、数据处理技巧、数据展现的技术、通过专业化的视角来提升图表之美、数据分析报告的撰写技能以及持续的修炼。这本书形式较为活泼，读起来引人入胜。
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。《大数据的冲击》本书是日本最畅销的大数据商业应用指南。
著有《Flash组件、游戏、SWF加解密》及《就这么简单：Web开发中的可用性和用户体验》， 译有《奇思妙想：15位计算机天才及其重大发现》、《瞬间之美：Web界面设计如何让用户心动》、《网站设计解构：有效的交互设计框架和模式》、《网站搜 索设计：兼顾SEO及可用性的网站设计心得》等书。
《数据可视化之美》在本书中，20多位可视化专家包括艺术家、规划师、谈论家、科学家、剖析师、核算学家等，展示了他们怎样在各自的学科范畴内翻开项目。他们一同展示了可视化所能完毕的功用以及怎样运用它来改动国际。
《Python数据分析基础教程》：这本书适合初学者，通过实例讲解了如何使用Python进行数据分析，包括数据清洗、可视化和统计分析等内容。《R语言实战》：这本书适合想要学习R语言进行数据分析的读者，通过实际案例介绍了R语言的基本语法和常用数据分析技术。
国外的能推荐的多些， Edward Tufte不用说了，有人说他的书是“信息设计的圣经”，他的The Visual Display of Quantitative Information （豆瓣）应该是入门必看了，公认的开山之作。
《Python数据科学手册》（JakeVanderPlas著）：这本书以Python为工具，介绍了统计学的基本概念和方法，并通过实例演示了如何使用Python进行数据分析和可视化。《统计学基础》（贾俊平著）：这本书是一本经典的统计学入门教材，内容简明扼要，适合初学者阅读。