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大数据入门怎么学习好

程序员文章站 2023-08-26 18:16:18
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.dat ......

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。

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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。