福利丨晚来天欲雪，一起囤大数据好书吗？

每到冬天

小编便觉得自己化身仓鼠，总爱囤囤囤

囤点衣服愉悦自己的心情

囤点秋膘抵抗寒冷的严冬

当然，还要囤点好书丰富自己的精神世界…

可书那么多，如何沙中淘金？

今天，小编携手图灵教育

先给大家带来3本绝赞的大数据译著推荐

同时按照惯例，送出3个赠书名额

近期也将陆续推出更多书单

若有任何建议和需求

欢迎评论区留言告诉我们

本期书单

《Python数据科学入门》

作者：Dmitry Zinoviev

译者：熊子源

编辑推荐：本书以Python语言讲述数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。

购书链接：https://item.jd.com/12234539.html

《Spark快速大数据分析》

作者：Holden Karau , Andy Konwinski 

Patrick Wendell , Matei Zaharia

译者：王道远

编辑推荐：如今，所有领域的数据量都在急剧增长。如何才能高效利用这些数据呢？本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大规模数据集。

本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造，豆瓣评分8.0。讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。

购书链接：https://item.jd.com/11782888.html

《Spark高级数据分析》

作者：Sandy Ryza , Uri Laserson

Sean Owen , Josh Wills

译者：龚少成

编辑推荐：这是一本实用手册，四位作者均是Cloudera公司的数据科学家，他们联袂展示了利用Spark进行大规模数据分析的若干模式，而且每个模式都自成一体。他们将Spark、统计学方法和真实数据集结合起来，通过实例向读者讲述了怎样解决分析型问题。

本书首先介绍了Spark及其生态系统，豆瓣评分7.3。接着详细介绍了将分类、协同过滤及异常检查等常用技术应用于基因学、安全和金融领域的若干模式。如果你对机器学习和统计学有基本的了解，并且会用Java、Python或Scala编程，这些模式将有助于你开发自己的数据应用。

购书链接：https://item.jd.com/11802667.html

拿书姿势

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姿势一：精选留言集赞

在本文微信留言区（dbaplus）写下你对大数据领域技术发展的思考与看法，抑或是你希望下一期小编推荐哪些主题的书籍，截止至下周一（12月18日）中午12点，精选留言集赞数Top1可获得获得本期推荐的任意好书一本。

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姿势二：最具价值留言奖

除了精选集赞数Top1的留言以外，我们还将从精选留言中选出2位评论最精彩的幸运读者获得赠书。请记住，留言内容越精彩越容易获得小编青睐哦~

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姿势三：本月已获赠书者不可重复拿书

同一个月份里，已获赠者将不可重复拿书，本条规则旨在惠及更多还没拿过书的同学们，也让好书能够被更多喜爱它的人所读。

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