AI時代全面來臨，大資料、人工智慧引領科技創新潮流，獲得國家政策大力支援，前景廣闊。乘風破浪、逐夢前行，成功就在腳下。學習大資料技術，除了必要的大資料學習路線圖的指引之外，想要進一步提升至自己的技術，就要從優秀的書籍開始讀起，書讀百遍其義自見！

對於大資料技術的學習，小編為你甄選了以下學習大資料的優秀書籍，為了自己的高薪未來，收起遊戲，開始閱讀吧！

網際網路科技發展蓬勃興起，人工智慧時代來臨，抓住下一個風口。為幫助那些往想網際網路方向轉行想學習，卻因為時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的一份最新的大資料進階資料和高階開發教程，大資料學習群：868847735 歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴加入。

一、《Effective Java中文版》（第2版）

本書為我們帶來了共78條程式設計師必備的經驗法則，針對你每天都會遇到的程式設計問題提出了有效、實用的解決方案。

這本經典Jolt獲獎作品實屬眾望所歸。作者對新版進行了徹底的更新。涵蓋了自第l版之後所引入的Java E5和Java SE 6的特性，同時開發了新的設計模式和語言習慣用法，介紹瞭如何充分利用從泛型到列舉、從註解到自動裝箱的各種特性。

書中的每一章都包含幾個“條目”，以簡潔的形式呈現，自成獨立的短文，它們提出了具體的建議，對於Java平臺精妙之處的獨到見解，以及優秀的程式碼範例。每個條目的綜合描述和解釋都闡明瞭應該怎麼做，不應該怎麼做，以及為什麼。

二、《深度學習：R語言實踐指南》

本書內容主要涉及：深度學習的數學理論基礎，包括重要的統計學和線性代數的相關基本概念和知識；深度學習的各種典型模型，例如傳統的單層感知器模型、多層感知器模型，以及卷積神經網路、迴圈神經網路、受限玻耳茲曼機、深度信念網路等一些更為複雜的模型；構建深度學習模型的實驗設計方法以及實驗過程中的特徵選擇方法；應用R語言進行機器學習和深度學習實踐的案例。

三、《TensorFlow學習指南》

機器學習領域資深工程師撰寫，TensorFlow高效學習指南。面向廣泛的技術受眾（從資料科學家、工程師到學生和研究人員），本書介紹了TensorFlow的基本原理和實踐方法。從TensorFlow中的一些基本示例開始，深入探討諸如神經網路體系結構、TensorBoard視覺化、TensorFlow抽象庫和多執行緒輸入管道等主題。

四、《Spark機器學習：核心技術與實踐》

以實踐方式助你掌握Spark機器學習技術。本書採用理論與大量例項相結合的方式幫助開發人員掌握使用Spark進行分析和實現機器學習演算法。通過這些示例和Spark在各種企業級系統中的應用，幫助讀者解鎖Spark機器學習演算法的複雜性，通過資料分析產生有價值的資料洞察力。

五、《Docker技術入門與實戰》（第3版）

入門Docker的首本書，系統化掌握容器技術棧。本書從Docker基本原理開始，深入淺出地講解Docker的構建與操作，內容系統全面，可幫助開發人員、運維人員快速部署Docker應用。

大資料是網際網路發展的方向，大資料人才是未來的高薪貴族。祝願每一位正在學習大資料的小夥伴都能成就自己的高薪未來！