2018年，火爆的科技層出不窮，大資料、雲端計算、人工智慧、區塊鏈等等都被侃侃而談。尤其是大資料工程師更是深受程式設計師的青睞，如此火爆的職業，吸引了大批有志青年的加入。但在加入之前，你仍需要一份詳細的就業前景分析報告。

作為中國官方重點扶持的戰略性新興產業,大資料產業已逐步從概念走向落地“大資料”和“虛擬化”兩大熱門領域得到了廣泛關注和重視，90%企業都在使用大資料。

財政大資料包括：公安大資料、質檢大資料、食品安全大資料、衛生大資料、共商大資料、民政大資料；

企業大資料包括：企業大資料、財務大資料、中小企業大資料；

垂直行業大資料包括：大資料電視、大資料平臺、金融大資料、稅務大資料。

在中國，大資料也正迅速成為行業和市場的熱點。專注於亞太及中國市場的市場調查機構泛亞諮詢釋出的調研資料顯示，目前出現在各類招聘平臺上與資料分析相關的招聘需求比去年同期相比，增長率高達67%；大資料相關高階職位的薪酬與其他同類技術職位相比平均高出43%以上。無論是世界範圍內還是在中國，大資料浪潮正在深刻改變著各行各業，而各行各業對大資料人才的需求，以及技術從業者希望躋身大資料高階人才的需求也變得越來越強烈。

隨著網際網路技術的發展，大資料行業前景非常被看好，有很多朋友對大資料行業心嚮往之，卻苦於不知道該如何下手，或者說學習大資料不知道應該看些什麼書。作為一個零基礎大資料入門學習者該看哪些書？

1、《資料探勘》

這是一本關於資料探勘領域的綜合概述，本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的資料探勘專著，是一本可讀性極佳的教材。它從資料庫角度全面系統地介紹資料探勘的概念、方法和技術以及技術研究進展，並重點關注近年來該領域重要和最新的課題——資料倉庫和資料立方體技術，流資料探勘，社會化網路挖掘，空間、多媒體和其他複雜資料探勘。

2、《Big Data》

這是一本在大資料的背景下，描述關於資料建模，資料層，資料處理需求分析以及資料架構和儲存實現問題的書。這本書提供了令人耳目一新的全面解決方案。但不可忽略的是，它也引入了大多數開發者並不熟悉的、困擾傳統架構的複雜性問題。本書將教你充分利用叢集硬體優勢的Lambda架構，以及專門用來捕獲和分析網路規模資料的新工具，來建立這些系統。

3、《Mining of Massive Datasets》

這是一本書是關於資料探勘的。但是本書主要關注極大規模資料的挖掘，也就是說這些資料大到無法在記憶體中存放。由於重點強調資料的規模,所以本書的例子大都來自Web本身或者Web上匯出的資料。另外，本書從演算法的角度來看待資料探勘，即資料探勘是將演算法應用於資料，而不是使用資料來“訓練”某種型別的機器學習引擎。

對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解

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