数据大牛都在啃的15本书
数据作为“新时代的石油”，如今已经成为各行各业的重要资源。同时，各大企业对于各类数据人才的需求也逐年走高。本文从数据库、电商、风控、爬虫以及数据分析相关基础知识等方面，为你推荐15本提升数据技能的书籍，助你升职加薪，早日成为业界大牛！
1
深入理解分布式事务：原理与实战
作者：肖宇 冰河
推荐语：从基础知识、解决方案、原理分析、源码实现、工程实战5个维度全面、深入讲解分布式事务。
本书是广度与深度兼备、理论与实战兼顾的分布式事务专著，作者是数据库专家、分布式事务架构专家，Apache ShenYu（incubating）网关创始人、Dromara开源社区的创始人，Hmily、RainCat、Myth等多个分布式事务框架作者。来自京东、阿里、腾讯、蚂蚁金服、滴滴、饿了么、58集团、IBM等互联网大厂及Apache软件基金会的近20位专家高口碑力荐 。
2
分布式数据库原理、架构与实践
作者：李海翔
推荐语：腾讯T14级别专家、腾讯金融云数据库首席研究员、腾讯TDSQL首席架构师撰写。
这是一部对分布式数据库的核心原理、架构设计以及经典分布式数据库的实现进行深入剖析的著作，融入了作者在腾讯、Oracle等企业20余年的数据库实践经验，以及数据库领域前沿的研究成果，得到了中国人民大学杜小勇教授等多位业界知名专家的高口碑和鼎力推荐。
3
电商流量数据化运营
作者：宋天龙
推荐语：知名专家宋天龙新作，流量运营教科书。
这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。低成本、大批量、高质量流量引入，含大量案例、数据源和代码。
4
智能风控平台：架构、设计与实现
作者：郑江
推荐语：从原理、架构、产品3个维度讲解如何构建一个通用的智能风控平台。
本书由有多年互联网金融行业从业经验的风控专家撰写，从智能风控平台的业务架构、功能架构、技术架构以及产品的设计与实现角度详细讲解了如何构建一个完整的、通用的智能风控平台，从而让风控变得更容易、更高效、更精准和更智能。
5
深入浅出Pandas
利用Python进行数据处理与分析
作者：李庆辉
推荐语：《利用Python进行数据分析》学习伴侣，用好Python必备。
这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。
6
DBA攻坚指南
左手Oracle，右手MySQL
作者：叶桦、徐浩、张梦颖、应以峰
推荐语：Oracle、MySQL资深专家里程碑之作。
本书是美创科技资深Oracle、MySQL技术专家呕心沥血之作，汇集作者多年的经验和最佳实践，也是目前市场上为数不多的Oracle和MySQL相结合的数据库技术图书。
7
数据科学工程实践
用户行为分析与建模、A/B实验、SQLFlow
作者：谢梁、缪莹莹、高梓尧、王子玲
推荐语：超豪华作者阵容，全面打通数据科学三要素，数据科学实战性手册。
这是一本将数据科学三要素一一商业理解、量化模型、数据技术全面打通的实战性著作，是来自腾讯、滴滴、快手等一线互联网企业的数据科学家、数据分析师和算法工程师的经验总结，得到了SQLFlow创始人以及腾讯、网易、快手、贝壳找房、谷歌等企业的专家一致好评和推荐。
8
关键迭代：可信赖的线上对照实验
作者：罗恩·科哈维 黛安·唐 许亚
推荐语：线上实验领域的“圣经”。
本书基于近些年实验领域的研究成果和实践经验，对实验的方法和应用做了很好的全景式描述，是一本兼顾系统性的方法论和基于实战的经验法则的书籍。根据微软、亚马逊、谷歌和领英每年运行的两万多个对照实验，作者以示例和建议的方式向学生和业内人士分享了自己的实践经验，指出了需要避免的陷阱，并深入探讨了一些进阶专题，可以为希望改善自身及机构数据驱动决策方式的从业者提供参考。
9
ECharts数据可视化：入门、实战与进阶
作者：王大伟
推荐语：ECharts的实战手册。
这是一部ECharts的实战手册，内容系统而全面，由浅入深，能带领读者快速从新人晋级为高手，做出漂亮的商业级数据图表。本书内容得到了ECharts项目官方核心Committer&PPMC 成员羡辙的高度评价和推荐。
10
Python网络爬虫技术与实战
作者：赵国生 王健
推荐语：系统全面地介绍Python网络爬虫的实战宝典。
作者融合自己丰富的工程实践经验，紧密结合演示应用案例，内容覆盖了几乎所有网络爬虫涉及的核心技术。在内容编排上，一步步地剖析算法背后的概念与原理，提供大量简洁的代码实现，助你从零基础开始编程实现深度学习算法。
11
数据挖掘：原理与实践（基础篇）
作者：查鲁·C. 阿加沃尔
推荐语：大数据和人工智能时代的数据挖掘教材和工具书。从四个“超级问题”出发，不仅详解数据挖掘的基础知识，而且还介绍高级数据类型，结合复杂多样的实际数据环境，探讨数据挖掘的应用场景和使用方法。
本书中文版分为基础篇和进阶篇。基础篇（包括原书的第1-13章）详细介绍了针对数据挖掘的四个主要问题（聚类、分类、关联模式挖掘和异常分析）的各种解决方法、用于文本数据领域的特定挖掘方法，以及对于数据流的挖掘应用。
12
数据挖掘：原理与实践（进阶篇）
作者：查鲁·C. 阿加沃尔
推荐语：大数据和人工智能时代的数据挖掘教材和工具书。从四个“超级问题”出发，不仅详解数据挖掘的基础知识，而且还介绍高级数据类型，结合复杂多样的实际数据环境，探讨数据挖掘的应用场景和使用方法。
进阶篇（包括原书的第14-20章）主要讨论了用于不同数据领域（例如时序数据、序列数据、空间数据、图数据）的特定挖掘方法，以及重要的数据挖掘应用（例如Web数据挖掘、排名、推荐、社交网络分析和隐私保护）。
13
数据挖掘导论
（原书第2版）
作者：陈封能 迈克尔·斯坦巴赫 等
推荐语：陈封能领衔编写的数据挖掘经典畅销教材新版，斯坦福大学、密歇根州立大学、明尼苏达大学、得克萨斯大学等知名高校的数据挖掘课程教材。从基础概念和算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。
14
数据挖掘：概念与技术
（原书第3版）
作者：Jiawei Han, Micheline Kamber 等
推荐语：数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作，完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新。引入了许多算法和实现示例，全部以易于理解的伪代码编写，适用于实际的大规模数据挖掘项目。讨论了一些高级主题，例如挖掘面向对象的关系型数据库、空间数据库、多媒体数据库、时间序列数据库、文本数据库、万维网以及其他领域的应用等。全面而实用地给出用于从海量数据中获取尽可能多信息的概念和技术。
15
数据库系统概念
（原书第7版）
作者：[美] 亚伯拉罕·西尔伯沙茨 (Abraham Silberschatz) 等
译者：杨冬青 李红燕 张金波 等
推荐语：数据库领域的殿堂级作品，畅销经典全新升级第7版。夯实数据库理论基础，修炼数据库技术内功的必备之选。对深入理解数据库，深入研究数据库，深入操作数据库都具有极强的指导作用
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