大数据入门怎么学习好
数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。
但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
1. data pre-processing;(数据预处理）
2. data interpretation；（数据解读）
3.data modeling and analysis.（数据建模与分析）
这也就是我们做数据工作的三个大步骤：
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说r和python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提r/python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。
r programming
如果只是想初步了解一下r语言已经r在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
r in action：我的r语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。
data analysis and graphics using r：使用r语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。
但如果你先用r来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：
modern applied statistics with s：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了r语言。（s/splus和r的关系就类似于unix和linux，所以用s教程学习r，一点问题都没有）
data manipulation with r：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。
r graphics cookbook：想用r做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，r是最容易做出最漂亮的图表的工具了。
an introduction to statistical learning with application in r：这本书算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用r来学习和应用机器学习的很好的入口。
a handbook of statistical analysis using r：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用r来进行统计建模的。
python
think python，think stats，think bayes：这是allen b. downey写的著名的think x series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用python进行基本的统计建模了。
python for data analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是pandas使python能够像r一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。
introduction to python for econometrics, statistics and data analysis：这本书第一章就告诉你要安装numpy, scipy, matplotlib, pandas, ipython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。
practical data analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。
python data visualization cookbook： 用python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。
exploratory data analysis 和 data visualization
exploratory data analysis：john tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今eda已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解eda，推荐下一本：
exploratory data analysis with matlab：这本书虽然标题带了个matlab，但实际上内容几乎没怎么讲matlab，只是每讲一个方法的时候就列出对应的matalb函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲eda最系统的一本书，除了对visualization有不输于john tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的matalb代码，而且还提供了gui（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。
visualize this：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！a tour through the visualization zoo（a tour through the visualization zoo）
machine learning & data mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（pgm）和深度学习（deep learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但pgm偏难，啃k.daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以pgm和deep learning这两块就不荐书了。
the element of statistical learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨著。hastie、tibshirani、friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用r语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。
data mining: concepts and techniques, by jiawei han and micheline kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。
其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。
还有一些印象比较深刻的书：
big data glossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了nosql，mapreduce，storage，servers，nlp库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。
mining of massive datasets：这本书是斯坦福大学web mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的data mining那本书重合，但这本书里详细地讲了mapreduce的设计原理，pagerank（google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。
developing analytic talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者mapreduce在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。
past, present and future of statistical science：这本书是由copss（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。
r/python/matlab（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。r生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。matlab虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而matlab又是个强大无比的domain expertise工具，所以很多人也就顺带让matlab也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使python拥有无比丰富的库，numpy, scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了matlab的功能，pandas又使python能够像r一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。
sql（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如oracle、mysql越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触tb级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，sql语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。
mongodb（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库nosql之一，不少人认为mongodb完全可以取代mysql。确实mongodb方便易用，扩展性强，web2.0时代的必需品。
hadoop/spark/storm（可选）: mapreduce是当前最著名也是运用最广泛的分布式计算框架，由google建立。hadoop/spark/storm都是基于mapreduce的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，hadoop用硬盘存储数据，spark用内存存储数据，storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就hadoop，如果要速度，就spark，如果数据是在线的实时的流数据，就storm。
openrefine（可选）：google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。
tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。
gephi（可选）：跟tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。
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