必读数据库推荐书单(数据库必读书籍)

数据库是现代计算机科学领域中最基本、最核心的技术之一。在大数据时代,数据存储、管理和分析变得越来越重要。因此,学习数据库和数据管理的知识成为了每位计算机科学学习者的必修课。

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现在,我们将为大家介绍几本必读的数据库推荐书单。本书单包含了一些从基础到专业的数据库书籍,将会为初学者和进阶者提供与数据库相关的知识。

1. 《数据库系统概念》

《数据库系统概念》几乎是每个数据库学生和数据库工作者的必修教材。这本书由Abraham Silberschatz、Henry F. Korth、S. Sudarshan这三位知名学者所著,涵盖最基本的数据库系统的概念,包括数据库的设计和使用等内容。本书的内容详细,易于理解,而且也包含了大量的例子和实践项目。

2. 《高效MySQL》

《高效MySQL》是一本MySQL数据库学习和管理的权威指南。本书由Baron Schwartz、Vadim Tkachenko和Peter Ztsev这三位专业的MySQL专家所撰写。这本书包含了MySQL数据库的基础知识、性能调优和故障排除等方面的内容。此外,这本书还特别强调了如何利用MySQL数据库设计并创建可扩展的应用程序。

3. 《SQL必知必会》

《SQL必知必会》是一本适合新手入门的SQL学习指南。由Ben Forta所著,全面涵盖了SQL的基础语法、查询、数据修改和数据管理等方面的内容。此外,本书还包含了数百个示例和练习题,帮助读者逐步学习SQL。这是一本非常实用的工具书,初学者在阅读此书后,将对SQL语言有更深入的了解和掌握。

4. 《Oracle数据库11g SQL基础教程》

《Oracle数据库11g SQL基础教程》是一本适合Oracle数据库学习者的SQL入门指南,由Ian Abramson、Michael Abbey和Michael Corey共同著作。这本书从SQL基础知识到高级应用的内容全面涵盖,并且包含了大量的练习和实践项目的内容。如果想学习Oracle SQL以及如何利用Oracle数据库,这本书无疑是不二之选。

5. 《数据仓库设计指南》

《数据仓库设计指南》由Ralph Kimball所著,是一本数据仓库设计和实施方面的指南。这本书详细讲解了数据仓库的基础知识、设计原则、数据加载和查询等方面的内容。此外,本书还包含了许多实用的例子和更佳实践。如果你想在数据仓库的设计和管理方面有更深入的了解和掌握,建议你一定要阅读这本书。

6. 《Hadoop权威指南》

《Hadoop权威指南》是一本分布式数据存储和处理的重要参考书。该书由Apache Hadoop的创始人Doug Cutting和Tom White所著,全面深入地讲述了Hadoop的各种特性和使用方法。如果你想在大数据领域从事数据管道和数据分析工作,那么这本书将是你的必读参考书。

以上就是我们所推荐的6本数据库学习书籍,遵循着从基础到专业的阅读路线,读者们可以根据自己的需求来选择适合自己的书籍。相信读者在学习这些书籍中将收获丰硕。祝你们早日成为一名专业的数据库工作者。

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数据分析师必读书籍

数据分析师必读书籍

  有不少人留言希望我推荐数据分析的书单,无论是假日学习还是平时,都值得充电。下文是励志网整理收集的数据分析师必读书籍,供大家参考。

  数据分析师的必读书单:Excel

  《谁说菜鸟不会数据分析》

  知名度比较高的一套书,适合新手,优点是它和数据分析结合,而不是单纯地学习函数。学会函数适用的场景和过程比它本身更重要。

  是否需要学习VBA是仁者见仁的答案。我个人不建议。Excel VBA的更大优势是适用性广,哪怕去其他行业其他职位,都离不开Excel,这时候它就是一个工作加分的亮点。但是在互联网行业,对数据分析师,VBA的性价比就不高了。

  这里只推荐一本,因为我就翻过上面这本,还没全看…

  数据分析师的必读书单:数据可视化

  数据可视化的书不多。市面橡庆颤上多以编程为主,面向新手和设计的教程寥寥无几。差桐 如果只是了解图表,看Excel的书籍也管用。

  内容很丰富,涉及可视化的方方面面,也囊括更类编程语言和设计软件:Python++R+Excel。作者还有另外一本书《数据之美》。

  可视化是一门侧重灵感的学科,有一种入门技巧是从他人设计中学习,从模仿开始,了解他人是如何设计的,这个网络上有大量的信息图可以参考。当然数据分析师更需要的是如何发现,别只学习展示。

  英文足够好,可以看Edward Tufte的著作:《The Visual Display of Quantitative Information》、《Envisioning Information》、《Beautiful Evidence》。他是数据可视化的领军人物,他的理念是反对为艺术效果而混淆或者简化数据。暂时没有中文版。

  数据分析师的必读书单:分析思维

  《金字塔原理》

  分析思维首推《金字塔原理》,金字塔原理有些人说它晦涩难懂,我认为是芭芭拉这个老太有骗稿费之嫌,本书包含了报告、写文、演讲等诸多内容。可以细看可以快看。另外还有一本同名案例集,有兴趣可以买。

  另外麦肯锡相关的书籍还有《麦肯锡意识》《麦肯锡工具》《麦肯锡方法》等。

  《深入浅出数据分析》

  深入浅出系列是对新手非常友好的丛书,用生动但啰嗦的语言讲解案例。厚厚的一本书翻起来很快。本书涉及的基础概念比较广,包含一点统计学知识,学下来对数据分析思维会有一个大概了解。

  《精益数据分析》

  国外的精益系列一直以互联网创业作内容导向,本书也属于此类。如果是互联网行业相关,可以看看。它介绍了不同领域的指标,以及产品不同时期的侧重点。案例都是欧美,这部分做参考用。

  接下来的几本,是兴趣向读物。《黑天鹅》能拓展思维,讲叙了不确定性。《思考的技术》,大前研一的著作梁败,也是咨询类经典。如果对咨询向的分析感兴趣,还可以看BCG系列,或者刷CaseBook。《批判性思维》,则是教你如何形成理性思维。

  数据分析师的必读书单:SQL

  数据库有很多种,常见有Oracle,MySQL,SQL Server等。我推荐学习MySQL,这是互联网公司的主流数据库。以后学习Hadoop生态时,MySQL也是最接近Hive语法的语言。

  MySQL不需要专门看书学习,因为数据分析师以查询为主,不需要考虑数据性能、数据安全和架构的问题。使用搜索引擎能解决90%的问题,我就是w3cschool学的。

  《MySQL必知必会》

  如果真想买书看,可以看这本,适合新手向的学习,看基础概念和查询相关的’章节即可。网络上大部分MySQL都是偏DBA的。

  如果想深入,可以看《高性能MySQL》,对分析师没啥用。至于另外一个方向NoSQL,对入门者还是小众了些。

  如果有余力,就学习正则表达式吧,清洗数据的工作就靠它了。

  数据分析师的必读书单:统计学

  统计学是比较大的范围,分析师往后还需要学线性代数和矩阵、关系代数等。初学者不需要掌握所有公式定理的数学推导,懂得如何应用就行用。

  《深入浅出统计学》

  大概是最啰嗦的深入浅出系列,从卖橡皮鸭到赌博机的案例,囊括了常用的统计分析如假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等。书本注重应用和趣味性,数学推理一般。

  《商务与经济统计》

  国外的经典教材,已经出到第十二版了。国外教材都有丰富有趣的案例,所以读起来会比国内的轻松不少。如果你还在读书,不妨买这本看一看。

  名字既然有商务与经济,所以书中辅以了大量的相关案例。书内容很多,看起来不会快,适合细读。

  《The Elements of Statistical Learning》

  稍微有一些难度的英文书籍,属于进阶版统计学,国外很推崇。如果要往机器学习发展,这本书可以打下很好的基础。

  以上书籍的难度是逐步递增的。统计学是机器学习的基础,是概率、矩阵等实际应用。现在已经有很多统计工具,Excel的分析工具库、传统行业的SPSS、SAS以及R、Python等,使用过程都不用计算推导,大学考试才会考,现在都是计算机解决,轻松不少。

  数据分析师的必读书单:业务知识

  不同领域的业务知识都不一样,这里以互联网举例。

  《增长黑客》

  增长黑客的概念就是随着这本书的畅销传播开来。增长黑客在国内即是数据分析+运营/产品的复合型人才。这本书好的地方在于拓展思路,告诉我们数据能够做什么,尤其是连AB测试都不清楚的新人。

  实际涉及的业务知识不多,我推荐,是希望新人能够了解数据驱动的概念,这本算是我走上数据化运营的启蒙读物了。

  《从零开始做运营》

  知乎亮哥的书籍,互联网所有的数据都是和运营相关的,如果是新手,就以此学习业务知识。如果已经工作很多,就略过吧。

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关于数据库必读书籍的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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