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大数据时代,精选现代经济学书籍

来源:本站 作者:佚名 时间:03-25 手机版

排行榜大全根据各大平台销量、口碑、评价等数据,甄选出了大数据时代,精选现代经济学书籍:其中大数据时代 开启一个时代、智能时代 重新定义未来以及大数据时代小数据分析,综合排序位居前三名,而其他产品也同样优秀,如果您正在寻找性价比或者是人气最高的产品,那么下面的榜单可以作为您的参考。

  • 1、大数据时代 开启一个时代

    特点:

    获奖图书,联盟推荐,数据研究,央视热播纪录片《互联网时代》推荐作品

    上榜理由:

    百万级畅销书,是了解大数据不能错过的好书。当下是大数据时代,大数据可以预测市场走向,影响社会发展,带来商机。

  • 2、智能时代 重新定义未来

    特点:

    人工智能,简易科普,畅销著作,中国好书榜获奖作者吴军全新作品

    上榜理由:

    这是一本关于大数据、智能革命、人工智能和机械智能领域的首要作品。文字浅显易懂,难得的一本有态度、有温度的科普作品。

  • 3、大数据时代小数据分析

    特点:

    上榜理由:

    数据分析|大数据时代下进行小数据分析的入门级教材,通过数据分析的知识点,将各类分析工具进行串联和对比,工具的应用难易结合,让读者循序渐进地学习相关工具。

  • 4、供应链金融

    特点:

    供应链企业发展金融的方法体系,系统梳理供应链金融的相关概念

    上榜理由:

    本书专注于供应链金融研究,系统地梳理了供应链金融的理论体系和业务流程,致力于搭建中小企业共同发展的良性生态圈。

  • 5、Spring技术内幕

    特点:

    上榜理由:

    源代码|从源代码的角度对Spring的内核和各个主要功能模块的架构、设计和实现原理进行了深入剖析。无论你是Java程序员、还是平台开发人员,都能从本书中受益。

  • 6、鸟哥的Linux私房菜

    特点:

    上榜理由:

    技术指导|全书分为四个篇章,从系统基础以及网络基础讲起,涉及网络攻击及服务器的架设。适用于各种主流Linux版本,决战大数据时代,IT技术人员不得不读。

大数据相关的书籍有哪些,麻烦推荐一下

随着互联网的发展,数据分析已经成了非常热门的职业,大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业,不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情,不过要想做好数据分析工作也并不简单,参看一些好书,对行进数据分析会更有帮助!今天就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐,希望对各位小伙伴有所帮助。

1.《谁说菜鸟不会数据分析》

不只阐明晰一些常见的剖析技巧,并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位,轻松把握数据分析的技拍晌术,也对职场了解有必定的帮助。

2.《浅显易懂数据分析》

数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法,浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程,试验办法,最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论,让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

3.《Excel图表之道》

奉告读者怎样规划和制作抵达杂志级质量的、专业有用的商务图表,作者比照方《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表事例进行剖析,给出其依据Excel的完毕办法,包括数据地图、动态图表、仪表板等许多高档图卜基表技巧。

4.《Excel这么用就对了》

所触及的具体内容包括排序、挑选、函数公式、数据透视表、图表、宏与VBA

等功用运用,并结合许多的企业运用实例,以图文并茂的办法将处理思路和操作进程逐一呈现。

作为数据分析师,如果仅仅安于现状,不注重自我行进,那么,不久的将来,你很或许成为公司的“人肉”取数机,影响往后的工作生计。

5.《大数据分析:点“数”成金》

该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平,将有助于企业解决实际问题,提升利润空间,提高生产率并发现更多的商业机会。

6.《大数据时代 》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。

以上就是今天给大家整理的大数据相关内容,希望对大家有所帮助。要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,一直学习,这样更有核心竞争力与竞争资本。

对于大数据有兴趣的小伙伴们,不妨先从看看大数据书籍开始入门!尚学堂网站上、B站上有很多免费的大数据教学视频,从基础到高级的都有,还挺不错的,知识点讲的很细致,还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看,下载学习试试。

推荐一本关于大数据,数据分析类似的书籍

入门数据分析类

师父领进门,修行在个人。下面这两本书是入门数据分析必看的书籍,也是检验自己是否真的喜欢数据分析。

从0到1:《深入浅出数据分析》

为什么是它?借用一位读者的评价“我家的猫都喜欢这本书!”

01 内容简介

以类似“章回小说”的活泼形式,生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术;正文以后,意犹未尽地以三篇附录介绍数据分析十大要务、R工具及ToolPak工具,在充分展现目标知识以外,为读者搭建了走向深入研究的桥梁。

02 推荐理由

书名已经很好地表现出了这本书的优点——“深入浅出”。忘记烦恼,这本书与现实世界紧密互动,让你不再只有枯燥的理论,并且将知识图形化,复杂的概念简单化。

经典小黄书:《谁说菜鸟不会数据分析》

是本很好的书,但看过之后,这本书就真一文不值了。

01 内容简介

很多人看到数据分析就望而却步,担心门槛高,无法迈入数据分析的门槛。《谁说菜鸟不会数据分析》努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂,使读者可以在无形之中学会数据分析,按照数据分析工作的完整流程来讲解。

02 推荐理由

数据分析的入门极品,但真的很入门,优缺兼有。对于入门理解来说是绝佳选择,对之后的修炼还是不够的。建议之前全都是自己瞎摸瞎撞搞数据分析的同学进行阅读,颇有醍醐灌顶之感。

分析工具类

与数据分析相关的工具非常之多,我们常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他们,直接在哔哩哔哩搜索聚数云海,即可找到相关优质课程。

1.Excel

大家常说的Excel,但是不要以为你很会Excel!Excel是所有职场人必备的办公软件。Excel功能非常强大,在数据量不是很大的情况下,基本上都能用Excel实现数据分析。推荐如下书籍:

《Excel高效办公数据处理与分析》

01 内容简介

根据现代企业决策和管理工作的主要特点,从实际应用出发,介绍了Excel强大的数据处理与分析功能在企业决策和管理工作中的具体应用。

02 推荐理由

本书同时提供了大量需要你做的实例,学而不练是不存在的!

《别怕,Excel函数其实很简单》

01 内容简介

《别怕,Excel 函数其实很简单》用浅显易懂的图文、生动形象的比喻以及大量实际工作中的经典案例,介绍了Excel最常用的一部分函数的计算原理和应用技巧,还介绍了数据的科学管理方法,以避免从数据源头就产生问题。

02 推荐理由

适合希望提高办公效率的职场人士,特别是经常需要处理分析大量数据并制作统计报表的相关人员,以及相关专业的高校师生阅读,小白需谨慎!

2. SQL

SQL是数据分析的基础,是想要学会数据分析能力的必备技能。那这里我只给大家介绍三本书,第一本书零基础入门,第二是进阶,第三本是SQL中的字典,话不多说,我们直接上架。

《SQL基础教程》

01 推荐理由

介绍了关系数据库以及用来操作关系数据库的SQL语言的使用方法。书中通过丰富的图示、大量示例程序和详实的操作步骤说明,让读者循序渐进地掌握SQL的基础知识和使用技巧,切实提高编程能力。每章结尾设置有练习题,帮助读者检验对各章内容的理解程度。另外,本书还将重要知识点总结为“法则”,方便读者随时查阅。

本书107张图表+209段代码+88个法则,是零基础进阶人士必备!

SQL进阶:《SQL进阶教程》

01 推荐理由

本书是为志在向中级进阶的数据库工程师编写的一本SQL技能提升指南。全书可分为两部分,第一部分介绍了SQL语言不同寻常的使用技巧,带领读者从SQL常见技术,去探索新发现。旨在帮助读者提升编程水平;第二部分着重介绍关系数据库的发展史,把实践与理论结合起来,旨在帮助读者加深对关系数据库和SQL语言的理解。

本书不适合小白!适合具有半年以上SQL使用经验、已掌握SQL基础知识和技能、希望提升自己编程水平的读者阅读。

SQL辅导书籍

01 推荐理由

本书是麻省理工学院、伊利诺伊大学等众多大学的参考教材,由浅入深地讲解了SQL的内容,实例丰富,便于查阅。本书没有过多阐述数据库基础理论,而是专门针对一线软件开发人员,直接从SQL SELECT开始,讲述实际工作环境中最常用和最必需的SQL知识,实用性极强。

有一定SQL基础的人士可以将它当做一本字典使用,遇到问题可以查找相应内用。

3.Python

“人生苦短,我用Python”。Python编程语言是最容易学习,并且功能强大的语言。但是很多人声称自己精通Python,自己却写不出Pythonic的代码,对很多常用的包不是很了解。万丈高楼平地起,咱们先从Python中最最基础的开始。

《Python编程,从入门到实践》

01 推荐理由

本书最大的特点就是零基础完全不懂编程的小白也能够学习,新手想学习选它绝对错不了。知识点由浅入深循循渐进,并配有视频教程手把手教学,同时所需的软件也是免费的。本书也配有相关辅导书籍,有兴趣的话可以去看看,但是请记住,这本书是最核心的。

《利用Python进行数据分析》

01 推荐理由

不像别的编程书一样,从盘古开天辟地开始讲起。这本书是直接应用到数据分析的,所以很多在数据分析上应用不那么频繁的模块也就没有讲。

本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

4.R语言

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。但是R是有一定难度的,没有基础的话请谨慎尝试!推荐书籍:

《R语言入门与实践》

01 推荐理由

本书通过三个精心挑选的例子,深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。将数据科学家必需的专业技能融合其中,教会读者如何将数据存储到计算机内存中,如何在必要的时候转换内存中的数据值,如何用R编写自己的程序并将其用于数据分析和模拟运行。

案例提升类

《活用数据:驱动业务的数据分析实战》

01 推荐理由

是一本用数据来帮助企业破解业务难题的实操书,有理论、有方法、有实战案例。具有业务驱动、案例闭环、思维先导、实战还原4大特色,同时在思路上清晰连贯,在表达上深入浅出,既能帮助数据分析从业者入门和提升,也能辅助企业各业务部门和各级管理人员做量化决策。

《精益数据分析》

01 推荐理由

本书展示了如何验证自己的设想、找到真正的客户、打造能赚钱的产品,以及提升企业知名度。30多个案例分析,全球100多位知名企业家的真知灼见,为你呈现来之不易、经过实践检验的创业心得和宝贵经验,值得每位创业家和企业家一读。

10本经典的经济学书籍推荐

我们谁都不是天生的经济管理学家,后天不断的努力学习是必须,书籍是我们学习知识的有效途径之一,那么接下来就给大家分享10本经典的经济学书籍,希望对大家有帮助。

经济学十本经典书籍

1、亚当斯密(英国)《国富论》。斯密此书是现代经济学的奠基之作,也是最伟大的经济学著作。他的劳动价值论,分工与专业化是经济效率之源的理论,“看不见的手”实体经济特性与性质自由主义理论,对后人博弈实体经济学的启发,对经济学的贡献堪比牛顿对物理学的贡献。

2、曹国正(新加坡)《博弈圣经》。独创了国正论、国正双赢理论和粒子行为论,是新加坡政府认定的一部,影响人类非物质文化的经济学高级学术著作,他的粒子基因的映射均衡和单方占优的博弈取胜理论,引起世界政治、经济、军事、外交、科学,自然哲学和博弈论界的极大关注。

3、大卫李嘉图(英国)《政治经济学与赋税原理》(第一卷)。李嘉图是伦敦交易所里成功的投机商人,又能在经济学理论领域做出不朽贡献。本书中他阐明的比较优势理论是现代自由贸易政策的理论基础。

4、马克思(德国)《资本论》。马克思的剩余价值理论,人人耳熟能详,就其概述的经济学现象对改变世界的力量之大,入选了最重要的经济学著作。

5、瓦尔拉斯(法国)《纯粹经济学要义》。现代经济学的主观价值(效用)论、边际革命、经济学数理化的转向通过本书而系统化,熊彼特曾赞誉此书为,经济学所取得的最高成就。

6、费雪(美国)《利息理论》。此书是迄今为止最伟大的关于资本理论的研究,在马克思发现剩余价值的地方,他看见的是放弃当前消费而承担未来的不确定性风险,所获得的报酬。

7、凯恩斯(英国)《就业、利息和货币通论》。被称为宏观经济学的奠基者,他最重要的理论认为,理性通过个人性质与性质的自由竞争会自然产生社会理性,就这一理论遭到了质疑和批判,其争议的主要原因,是来自社会的理性遇到国家政治干预时缺失了博弈实体政治的理论。

8、马歇尔(英国)《经济学原理》。马歇尔的最主要著作是1890年出版的《经济学原理》一书,被西方经济学界公认为划时代的著作,也是继《国富论》之后最伟大的经济学著作。该书所阐述的经济学说,在西方经济学中一直占据着支配地位。

9、萨缪尔逊(美国)《经济学》。把一本教科书选为最重要的经济学著作,也是发行量最大的经济学教科书,他在经济学知识的标准化、体系化方面做出的贡献,比当代任何一个人都多,就其入选最重要的经济学著作。

10、布坎南(美国)《同意的计算》。本书开创的“公共选择”理论,使宪政民主制可以用数理工具定量分析和定量运算,人们用他的理论研究政治与经济制度的形成,开辟了全新的路径。

以上便是排行榜大全网整理的大数据时代,精选现代经济学书籍的全部内容,排名不分先后,关注我们了解更多好物排行。

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